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公开(公告)号：CN116052649A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310031464.8
申请日：2023-01-10
Applicant: 厦门大学
Abstract: 低资源语音识别中的一种损失权重自适应元学习方法，涉及语音识别领域。针对现有技术存在的MAML算法不稳定、训练损失权重难以精确调整等问题，提供低资源语音识别中的一种损失权重自适应元学习方法。通过同方差不确定性微调权重的方法在一定程度上解决MAML算法不稳定等问题，将其运用到语音识别中，在其基础上引入VGG‑CNN网络以及Adapter模块，提升整体识别性能。相较于其他元学习方法具有更小的波动，更加稳定，无需手动调整损失权重或者花费大代价地精确调整权重，能够自动且高效地调整训练损失权重到适当的数值。可使用在任何模型上，灵活程度高，且添加的VGG‑CNN模块以及Adapter模块增加计算成本低。
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