Cosa significa "NST"?

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Il Noisy Student Training (NST) è un metodo usato per migliorare i sistemi di riconoscimento vocale. Aiuta questi sistemi a imparare da dati che potrebbero non essere perfetti. L'idea è semplice: parti da un modello che sa già alcune cose e usalo per analizzare più dati, anche se questi dati hanno degli errori.

Quando si usa questo metodo di addestramento, il modello prende sia i dati corretti che quelli rumorosi. Il modello impara dagli errori e migliora la sua capacità di comprendere il parlato nel tempo. Questo processo avviene a fasi, dove il modello diventa sempre più bravo dopo ogni giro di apprendimento.

L’NST è particolarmente utile per le lingue che non hanno molti dati vocali etichettati. Utilizzando questo metodo di addestramento, i ricercatori possono creare sistemi che funzionano bene anche quando ci sono difficoltà nel trovare buoni esempi su cui addestrarsi.