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BEA-Dialogue+
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LLMs生成合成对话以促进ASR训练
研究人员开发了一种新颖的方法，通过生成合成对话数据来增强低资源语言的自动语音识别（ASR）训练。该流程使用LLMs创建对话，将说话者属性映射到TTS语音配置文件，并组装模拟对话。在匈牙利BEA-Dialogue基准上的评估表明，这种合成数据显著提高了ASR性能，甚至优于在更大真实数据集上训练的模型。
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新的匈牙利语 ASR 语料库使训练数据翻倍，提高准确性
研究人员推出了 BEA-Dialogue+，一个用于匈牙利语对话式自动语音识别 (ASR) 的扩展语料库。这个新数据集将可用训练数据增加到 200 小时，放宽了分割标准以允许更多材料，同时保持说话人分离。使用 Whisper 和 FastConformer 模型进行的评估表明，更大的数据集，特别是与串行输出训练 (SOT) 微调结合使用时，可以显著提高转录准确性指标。