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新方法InterCorrect提升了语音识别对不同群体的公平性

研究人员开发了一种名为InterCorrect的新方法，以提高自动语音识别（ASR）系统的公平性，特别是对于属于多个群体的人群。该方法涉及合并特定于人口统计学的适配模型，然后将特定于交叉点的校正向量应用于全局合并模型。实验表明，该技术显著降低了总体词错误率（WER），并提高了跨各种人口统计学轴的性能，尽管它并不总是能保证减少亚组差异。