{# Audit 04/10/2026 : « autre » n'est pas un code de langue ; SPHAERO n'est pas l'éditeur des documents qu'elle héberge ou référence. #} {# citation_pdf_url doit mener à un PDF : un lien vers une page DOI est pénalisé par Google Scholar (avant : tout lien externe). #}
Accès ouvert · CC BY

Full Fine-Tuning vs. Parameter-Efficient Adaptation for Low-Resource African ASR: A Controlled Study with Whisper-Small

Article scientifique 2026 Autre

Résumé

Sukairaj Hafiz Imam, Muhammad Yahuza Bello, Hadiza Ali Umar, Tadesse Destaw Belay, Idris Abdulmumin, Seid Muhie Yimam, Shamsuddeen Hassan Muhammad. Proceedings of the 7th Workshop on African Natural Language Processing (AfricaNLP 2026). 2026.

Citer ce document

Imam, S. H., Bello, M. Y., Umar, H. A., Belay, T. D., Abdulmumin, I., Yimam, S. M., & Muhammad, S. H. (2026). Full Fine-Tuning vs. Parameter-Efficient Adaptation for Low-Resource African ASR: A Controlled Study with Whisper-Small. https://doi.org/10.18653/v1/2026.africanlp-main.19

Exporter : BibTeX · RIS (Zotero, Mendeley, EndNote)

Accès au document

Texte intégral en lecture en ligne, réservé aux abonnés SPHAERO et aux membres de l'institution. Se connecter

Voir l'article sur le site de la revue

Licence et provenance

Licence : CC BY

Notice moissonnée depuis OpenAlex le 29/09/2026. Le document reste hébergé par sa source.
Voir le document à la source →

Auteur(s)

Sukairaj Hafiz Imam Muhammad Yahuza Bello Hadiza Ali Umar Tadesse Destaw Belay Idris Abdulmumin Seid Muhie Yimam Shamsuddeen Hassan Muhammad

Statistiques

Consultations : 1

Téléchargements : 0