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English(EN) Earnings25: A Comprehensive 500-Hour Speech Benchmark for Finance

新的Earnings25基准测试评估金融财报电话会议的ASR性能

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出了Earnings25，这是一个旨在评估自动语音识别（ASR）系统在金融财报电话会议中性能的新基准测试。该基准测试包含近500小时的2025年第四季度标普500公司财报电话会议的庞大数据集，以及代表不同行业的46小时分段数据集。Earnings25提供了对齐的转录文本和元数据，如说话者角色和行业标签，以便进行超越简单词错误率的更细致评估。 AI

影响 能够更准确地评估金融行业的ASR系统，可能改进金融分析和报告工具。

排序理由 该条目描述了一个用于评估AI系统的新学术基准测试，发布在arXiv上。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Denglin Jiang, Haoran Zhou, Anshul Wadhawan, Brendan Fahy, Vinay Ramesh, David Weisberg, Dmitriy Derkachevskiy, Helen Sheehan, Srivas Prasad, Michele Franceschini ·

    Earnings25：面向金融领域的全面 500 小时语音基准测试

    arXiv:2607.23813v1 Announce Type: cross Abstract: We introduce Earnings25, a finance-domain benchmark for evaluating automatic speech recognition (ASR) on English-language earnings calls under realistic conditions. Earnings25 comprises two complementary test sets: (i) testset-ful…

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