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原文作者：Microsoft Research
我们发布了PAZA，一个面向低资源语言的自动语音识别（ASR）基准测试和模型集合。
全球有超过7000种语言，但ASR研究主要集中在少数拥有大量标注语音数据的语言上。对于世界上绝大多数语言（即低资源语言），研究人员无法获得足够的数据集来训练高性能的ASR系统。这导致了AI技术的巨大不平等，严重阻碍了这些语言的使用者从现代AI技术中受益。
微软研究院的ASR团队与来自世界各地的研究人员合作，通过PAZA项目致力于解决这一挑战。
PAZA项目的主要目标是：
- 创建一个新的、公平的ASR基准测试，使研究人员能够评估和比较面向低资源语言的ASR系统的性能。
- 开发新的模型和方法，以提高低资源语言的ASR准确性，并评估这些方法在不同语言和地区中的表现。
- 推动更具包容性的语音技术，让全球更多的人口能够使用ASR技术。
PAZA基准测试
ASR的进步通常通过比较不同系统在各种共同数据集上的性能来衡量。然而，对于低资源语言，此类数据集的缺乏使得这项工作变得困难。PAZA通过整合来自不同来源的现有数据集，创建了一个统一的基准测试框架。
PAZA基准测试的特点包括：
- 多语言覆盖：涵盖了来自全球不同语系的多种低资源语言。
- 标准化评估：定义了一套标准化的评估流程和指标，以确保结果的可比性。
- 数据中立性：致力于使用尽可能多的开源或可公开获取的数据集，并强调数据收集和标注的透明度。
PAZA模型与发现
为了推动性能提升，PAZA项目还发布了一系列新的ASR模型和训练策略。研究人员探索了如何最好地利用多语言预训练模型，并将其适应于数据稀缺的特定语言。
研究发现了一些关键点：
- 多任务学习（Multi-task Learning）：在多个相关语言上同时训练模型，可以显著提高单个低资源语言的性能。
- 语言知识迁移（Cross-lingual Transfer）：从高资源语言中学到的知识可以有效地迁移到低资源语言中，特别是通过Transformer模型架构。
- 数据增强（Data Augmentation）：即使少量真实数据，通过合成数据和转换技术进行增强，也能带来显著提升。
展望
PAZA的发布标志着语音技术领域迈向更大包容性的重要一步。通过提供新的基准和模型，我们希望激励全球研究社区共同努力，缩小高资源和低资源语言ASR性能之间的差距。
我们邀请研究人员和开发者使用PAZA基准测试、模型和评估工具，共同为构建一个更具语言包容性的未来做出贡献。
如需了解更多详情，请访问PAZA的官方项目页面和相关论文。
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