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Wav2Vec 2.0是用于语音识别的自我监督学习框架。在这个框架里,模型被分为两个阶段进行训练。首先,它从使用未标记数据的自我监督模式开始,并尝试实现最佳的语音表达。然后它进行有监督的微调整,在此期间,已被标记的数据指导模型去预测特定的单词或音素。使用Wav2Vec后,我们发现它的方法非常强大,即使有标记数据的可用性有限,它也可以为区域语言构建自动语音识别模型。
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