该研究针对自动语音识别系统中的持续学习问题，提出了一种新颖的方法，利用机器语音链框架和梯度情节记忆（gem）实现持续学习。研究表明，该方法在保持早期任务性能的同时，能够有效顺序学习新任务，并在各种噪声条件下显著降低错误率，展示出该半监督机器语音链方法在语音识别领域的有效性和效率。
该研究提出了一种新方法，结合机器语音链框架和梯度情节记忆（gem），有效解决自动语音识别中的持续学习问题。结果显示，该方法能够顺序学习新任务，同时保持早期任务的性能，并在噪声条件下显著降低错误率。
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