语音识别的预训练模型
语音识别的预训练模型
语音识别模型
大致分为两类:
- 连接时序分类(Connectionist Temporal Classification, CTC):仅编码器(encoder-only)的模型,顶部带有线性分类(CTC)头
- 序列到序列(Sequence-to-sequence, Seq2Seq):编码器-解码器(encoder-decoder)模型,编码器和解码器之间带有交叉注意力机制
在 2022 年之前,CTC 是这两种架构中更受欢迎的一种,以 encoder-only 模型为主,例如 Wav2Vec2、HuBERT 和 XLSR 在语音的预训练/微调范式中取得了突破。 大公司如 Meta 和 Microsoft 在大量无标签音频数据上对编码器进行了多天甚至数周的预训练。 用户采用一个预训练的检查点,并在少至 10 分钟的有标注的语音数据上进行微调,就可以在下游语音识别任务中取得强大的性能。
然而,CTC 模型也有其缺点。在编码器上附加一个简单的线性层可以得到一个小巧、快速
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