本文提出了一种新颖的多阶段微调策略，旨在利用openai的whisper模型提升低资源语言的自动语音识别（asr）性能。通过在语言学相似的语言之间逐步适应模型，研究在数字资源有限的malasar语言上取得了显著的效果，最终实现了51.9%的词错误率（wer），并通过后处理进一步减少至47.3%。
本文提出了一种多阶段微调策略，利用openai的whisper模型提升低资源语言的自动语音识别性能。在malasar语言上实现了51.9%的词错误率，经过后处理降低至47.3%。
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