OSUM支持8种语音任务，包括语音识别（ASR）、带时间戳的语音识别（SRWT）、语音事件检测（VED）、语音情感识别（SER）、说话风格识别（SSR）、说话人性别分类（SGC）、说话人年龄预测（SAP）以及语音转文本聊天（STTC）。
实验结果显示，TIGER在EchoSet数据集上的表现优于其他模型，尤其是在EchoSet-500数据集上，性能提升了约5%。此外，TIGER在电影音频分离任务中也展现了强大的泛化能力，进一步证明了其在复杂声学环境中的适用性。
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