Neues Verfahren verbessert Sprecherattribute‑Vorhersage über Sprachen hinweg
In einer aktuellen Studie auf arXiv wird ein innovatives Modell vorgestellt, das die Vorhersage von Sprecherattributen wie Geschlecht und Alter über mehrere Sprachen hinweg deutlich verbessert. Das Verfahren, genannt RLMIL‑DAT, kombiniert mehrere fortschrittliche Techniken: Reinforcement‑Learning‑basierte Instanzauswahl, Multiple‑Instance‑Learning (MIL) und domänenadversariales Training.
