arXiv · cs.CL· Fadel Thior·· 4 天前AI 评分16
SyRA-CS：基于 Reptile 元学习的语码切换 ASR 合成到真实自适应框架
SyRA-CS: Synthetic-to-Real Adaptation for Code-Switched ASR with Meta-Learning
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Fadel Thior
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.31415v1
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AI 导读
研究者提出 SyRA-CS，一种基于 Reptile 元学习的合成到真实自适应框架，用于语码切换（CS）语音识别。该框架对每种语言对和预训练模型在合成 CS-FLEURS 子集上做元训练，再用 1 小时标注真实目标语音自适应，覆盖 Arabic、French、German、Hindi-English 四组及 Encoder-CTC、FastConformer-RNN-T、AED、Speech-LLM 四种架构。SyRA-CS 在全部 16 组模型-语言对比较的 WER 上优于持续微调，XLS-R 相对 macro WER 降低 17.7%，其余三个模型降低 5.3-5.8%。
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