QCRI 研究儿童语音识别适配与成人性能保持
原文标题：Child ASR Adaptation with Adult Retention: An Empirical Study
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卡塔尔计算研究所（QCRI）发表论文，研究在阿拉伯语和英语上对成人 ASR 模型进行儿童语音适配时如何保持成人识别性能。研究对比全量微调、LoRA 与事后权重空间合并，发现直接适配常导致成人语音遗忘，而权重空间合并（LERP、TIES）能改善适配-保持权衡。代码与模型已开源。
- 问题
- 成人 ASR 适配儿童语音时会导致成人识别性能下降。
- 方法
- 对比全量微调、LoRA 与事后权重空间合并（LERP、TIES），跨阿拉伯语和英语评估。
- 结果
- 权重空间合并改善适配-保持权衡，LERP 利于成人保持，TIES 恢复更强儿童增益
- 影响
- 为多人群语音产品提供低成本适配策略，避免为儿童优化而牺牲成人体验。
机构：QCRI
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