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SpecAugment
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新方法以最小的精度损失加速音频频谱图 Transformer 训练
研究人员开发了一种名为 SpecAugment-Patch Merging 的新方法，以提高音频频谱图 Transformer (AST) 训练的效率。该技术涉及在块级别掩码频谱图，然后合并这些掩码块的对。在 AudioSet、ESC-50 和 Speech Commands V2 等数据集上的实验表明，这种合并方法在精度仅略有下降的情况下，将训练吞吐量显著提高了 13.9%，展示了更高效的音频分析模型训练过程。
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为班巴拉语儿童阅读评估开发新的ASR系统
研究人员开发了一个开源的自动语音识别（ASR）系统，专门用于评估班巴拉语（一种非洲语言）儿童的阅读能力。该系统名为Soloni，基于Fast-Conformer框架构建，与之前的基准相比，显著降低了词错误率和字符错误率。课堂试验表明该应用具有实用性，但对于10岁以下的儿童仍需进一步改进。