半监督联邦语音识别实用方案：在线伪标签与服务器更新稳定化
原文标题：A Practical Recipe for Semi-Supervised Federated ASR: Online Pseudo-Labels with Server Update Stabilization
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论文针对半监督联邦学习在自动语音识别中的伪标签误差累积问题，提出围绕教师模型与服务器锚点两个耦合设计轴的方法。实验表明，每客户端在线教师经稳定后可媲美或超越全局教师，服务器在轮次间持续用标注数据训练对收敛至关重要。该方法在11组对比中9组超越最强基线，域内平均提升20.8%，跨域提升10.0%。
- 问题
- 半监督联邦ASR中伪标签误差跨序列与轮次累积导致训练发散。
- 方法
- 围绕教师与服务器锚点两轴设计：每客户端在线教师加稳定化，服务器轮间持续用标注数据训练。
- 结果
- 11组对比中9组超越最强基线，域内平均提升20.8%，跨域提升10.0%。
- 影响
- 为联邦语音识别提供可落地的伪标签稳定方案，缩小与全监督联邦学习的差距。
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