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音声認識に「BERT 革命」がついに—音声に対する事前学習の最前線
高精度な音声認識モデルを訓練するには、大量のラベル付き学習データ（音声と、それを文字起こししたもの）が必要であることが知られています。画像認識 (ImageNet) や自然言語処理 (BERT) の分野において成功を収めた転移学習の手法は、音声認識の分野では有効ではないのでしょうか？本記事では、現在 (2020年10月) の段階における「音声認識の転移学習革命」の最前線を追ってみたいと思います。以下で紹介する手法を追ってみると、音声認識の分野でも「ImageNet 的瞬間」が着実に進んでいることが分かります。