令人惊讶的是 ， 尽管模型是根据纽约市的数据训练的 ， 但它也可以很好地切换到芝加哥的音频 。 在收集了几个小时的芝加哥片段之后 ， 从纽约市模型中学到的东西转移到芝加哥 ， 该模型也表现良好 。

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图源：unsplash
语音处理管道与定制的深度神经网络广泛适用于来自美国主要城市的警察音频 。 它从音频中发现了重大的安全事故 ， 使全国范围的市民能够迅速向城市广播 ， 履行保护社区安全的使命 。
在RNN、LSTM或Transformer中选择计算简单的CNN架构 ， 以及简化标记过程 ， 这些都是重大的突破 ， 使我们能在限时限材的情况下超越公共语音转文本模型 。

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