基於大規模非監督預訓練模型之低資源及語碼轉換語音識別技術;Low-Resource and Code-Switching Speech Recognition Based on Large-Scale Unsupervised Pre-Training Models

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題名:	基於大規模非監督預訓練模型之低資源及語碼轉換語音識別技術;Low-Resource and Code-Switching Speech Recognition Based on Large-Scale Unsupervised Pre-Training Models
作者:	王家慶
貢獻者:	國立中央大學資訊工程學系
關鍵詞:	語音辨識;非監督式聲學模型;多語言語音辨識;語碼轉換;Speech recognition;unsupervised acoustic model;multilingual speech recognition;code-switching
日期:	2023-03-08
上傳時間:	2023-03-08 15:48:18 (UTC+8)
出版者:	科技部
摘要:	就社會發展方面:協助國內的本土語言於社群等媒體創作者，包含字幕、文章、教材製作等，以利快速提升國內本土語言之推廣。就經濟發展方面:協助國家本土語言發展，減少其負擔成本。就學術發展方面:提升code-switching國內相關之語音識別研究發展。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[資訊工程學系] 研究計畫

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