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声浪
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ACL 2026｜DAMA：面向低资源多语言 ASR 的深度感知高效适配框架
针对低资源语言适配中“高成本—低稳定性”的核心矛盾，本文揭示了多语言语音模型沿深度方向的 U 型可塑性规律，并提出深度感知适配框架 DAMA。在保持竞争性识别性能的同时，DAMA 将可训练参数减少约 80%，并在极低资源设置下实现约 29%…
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针对低资源语言适配中“高成本—低稳定性”的核心矛盾，本文揭示了多语言语音模型沿深度方向的 U 型可塑性规律，并提出深度感知适配框架 DAMA。在保持竞争性识别性能的同时，DAMA 将可训练参数减少约 80%，并在极低资源设置下实现约 29%…