paper.dinq.meAI 与前沿科学顶会 · 学术新星雷达
登录 DINQ
返回新星榜
TD

Ting Dang

ACL 2026ICML 2026可解释性多模态社会与人本效率与系统评测与基准
新星分资深
13
一作贡献0
核心/参与0
方向广度13
合作网络0
0 一作 · 2 篇 · ACL 2026 / ICML 2026

获取完整研究档案

首次获取该候选人的完整档案及 StartLux 评估共 20 积分;每位用户单独解锁,之后查看免费。主动刷新 20 积分。

联系方式

实时查找电子邮箱,费用不超过20积分;未找到邮箱不扣费。

2026 顶会论文

2
作者位次 #3/3ACL 2026Findings· Findings of ACL

Adapting Where It Matters: Depth-Aware Adaptation for Efficient Multilingual Speech Recognition in Low-Resource Languages

Yang Xiao · Eun-Jung Holden · Ting Dang

摘要

Recent speech foundation models excel at multilingual automatic speech recognition (ASR) for high-resource languages, but adapting them to low-resource languages remains challenging due to data scarcity and efficiency constraints. Full-model fine-tuning is computationally expensive and prone to o...

效率与系统评测与基准多语言与语言学OpenReview 项目页

常见合作者