Apple 的机器学习研究团队开发了一种使用紧凑型 seq2seq 模型进行自动语音识别 (ASR) 错误纠正的新方法。这些模型在真实和合成 ASR 错误上进行训练，在效率和准确性方面，尤其是在低错误场景下，显著优于大型语言模型 (LLM)。与此同时，Cohere 推出了 Transcribe，一个拥有 20 亿参数的 ASR 模型，据报道其在速度和精度方面，尤其是在阿拉伯语方言方面，超越了 Whisper Large V3。 AI
影响 专用的 ASR 模型提供了更高的效率和准确性，可能减少语音识别应用中的延迟和幻觉问题。
排序理由 该集群包含一篇来自 Apple ML Research 团队的研究论文，以及对 Cohere 新 ASR 模型的提及。
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- Erik McDermott
- Large Language Models
- LibriSpeech
- Navdeep Jaitly
- Richard He Bai
- Ronan Collobert
- Tatiana Likhomanenko
- Cohere
- Whisper Large V3
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