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Aishell-1
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新的潜在 Softmax 提高了多语言自动语音识别的数据效率
研究人员开发了一种名为潜在 Softmax 的新输出层,用于多语言自动语音识别 (ASR) 系统。该方法旨在通过更好地处理音调语言和非音调语言之间不同的监督粒度来提高数据效率。实验表明,潜在 Softmax 降低了音素错误率,并为音素到字素转换等下游任务带来了持续的词错误率提升。
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新型 PERL 模型通过音韵和语义融合增强中文 ASR 错误校正
研究人员开发了 PERL,一个旨在校正中文自动语音识别 (ASR) 系统中错误的新语言模型。PERL 通过采用受约束的改写流程来应对语音错误和长度限制的挑战。该模型融合了语义和语音(拼音)表示,并通过掩码预算强制执行目标长度,从而在 Aishell-1 和 DoAD 等基准测试中显著降低了字符错误率。