WavLM-large 是一个大规模自监督预训练模型，专为全栈语音处理任务而设计。它由微软团队（Sanyuan Chen 等人）于 2018 年提出，并在 2021 年正式发布预印本和代码及预训练模型 。该模型基于 HuBERT 框架，专注于语音内容建模和说话人身份保留，通过引入门控相对位置偏差和语句混合训练策略来增强模型性能 。WavLM-large 在 94,000 小时的语音数据上进行训练，包括 Libri-Light、GigaSpeech 和 VoxPopuli 数据集，采用自监督学习方法，无需标注文本即可学习音频数据 。
WavLM-large 在多个基准测试中表现优异，例如在 SUPERB 基准上达到最先进的性能，并在语音识别、说话人识别和音频分类等任务中表现出色 。该模型支持 16kHz 采样率的语音输入，并可通过微调用于下游任务，如语音识别和音频分类 。尽管 WavLM-large 在英语语音任务中表现良好，但对其他语言的支持有限，且需要额外处理步骤 。
WavLM-large 的架构基于 Transformer，采用 K-means 方法将连续信号转换为离散标签，并通过掩码预测任务进行训练，以实现语音内容建模和说话人身份保留 。该模型在语音处理任务中表现出色，尤其在 ASR（自动语音识别）和说话人识别任务中表现突出 。
WavLM-large 是一个强大的 AI 模型，专为语音处理任务而设计，能够学习通用的语音表示，适用于多种语音处理任务
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