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Progressive Refinement: An Iterative Pseudo-Labeling Approach for Mandarin-English Code-Switching ASR
Apple Machine Learning Research · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Apple researchers used iterative pseudo-labeling to improve Mandarin-English code-switching speech recognition, reducing error rates by 6-8 percent.
- Pourquoi ça compte
- Use this when training multilingual ASR systems with scarce or expensive labeled code-switched speech data.
- Vigilance
- Results are specific to Mandarin-English on SEAME datasets; effectiveness on other language pairs or domains remains unclear.
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Les patterns derrière cette actualité
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The Agent Architect
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