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以 BLEU 指标衡量的自动语音翻译准确率， 其中较高值表示 XLS-R 从高资源语言（例如法语、德语）、中资源语言（例如俄语、葡萄牙语）或低资源语言（例如泰米尔语、土耳其语）语音记录翻译至英语时的准确率 。
Meta 认为， XLS-R 证明扩大跨语言预训练规模可以进一步提高低资源语言的理解性能 。 它不仅提高了语音识别率， 同时也将由外语到英语的语音翻译准确率提高了一倍以上 。
“XLS-R 是我们朝着以单一模型理解多种不同语言（语音）目标迈出的重要一步， 也代表着我们在利用公共数据推进多语言预训练方面做出的最大努力 。 我们坚信这是一条正确的探索方向， 将让机器学习应用更好地理解所有人类语音、并促进后续研究， 大大降低语音技术在全球范围内、特别是服务匮乏社群中的使用门槛 。 我们将不断开发新方法， 通过低监督学习拓展模型的语言理解能力、逐步使其覆盖全球 7000 多种语言， 实现算法的持续更新 。 ”Meta 提到 。
参考链接：
https://ai.facebook.com/blog/xls-r-self-supervised-speech-processing-for-128-languages/
本文来自微信公众号“AI前线”（ID:ai-front）， 整理：凌敏、核子可乐， 36氪经授权发布 。

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