半监督联邦 ASR 实用方案：在线伪标签与服务端更新稳定化

Apple ML Research 提出一种半监督联邦语音识别（ASR）方案，通过协同设计客户端在线伪标签生成与服务端标注数据更新，解决序列误差累积导致的训练发散问题。该方案利用服务端持续训练稳定在线教师模型，在 11 组对比中有 9 组超越先前最强方法，域内平均提升 20.8%，跨域提升 10.0%，显著缩小了与全监督联邦学习的差距。