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Common Voice
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新的ASR方法应对计算扩展和多语言评估
研究人员正在开发新的方法来改进自动语音识别（ASR）系统。一种名为LARM的方法使用深度条件循环Transformer，允许可调的测试时间计算，实现了与更深层模型相媲美的性能。另一个系统Murmur通过平衡低延迟的基于块的处理和准确性的长上下文模型，利用注意力稀疏性来处理长篇ASR。此外，还提出了一种名为脚本归一化WER（SN-WER）的新指标，通过对脚本差异进行归一化，以更准确地评估多语言环境下的ASR性能，特别是对于印度语言。
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新的 SBPN 模型通过知识蒸馏提升尼日利亚语言 ASR 性能
研究人员开发了一个名为 Sometin Beta Pass Notin (SBPN) 的新多语言自动语音识别 (ASR) 框架，以提高尼日利亚语言的性能。该框架采用两阶段知识蒸馏过程，首先从单一语言模型进行蒸馏，然后通过伪标记数据的迭代自我改进。该方法在 Common Voice 和 Fleurs 等基准测试中，相对于基线平均降低了 29% 的词错误率，并且优于现有的最先进的多语言模型。SBPN 以两种尺寸发布为开放基础模型，旨在为该…
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Coqui 和 Hugging Face 推进开源语音克隆（需获得同意）
Coqui 是一家语音技术初创公司，正在为开源语音技术和语音克隆做出重大贡献。该公司专注于开放访问的模型和数据，能够创建富有情感共鸣的克隆声音。创作者正在利用 Coqui 的工作来开发新的人工智能驱动的应用程序。