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Kaavya Chaparala
Kaavya Chaparala
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基于LLM的过滤可改善嘈杂警用音频的ASR性能
研究人员开发了一种新方法，通过使用伪标签来改进嘈杂警用音频的自动语音识别（ASR）系统。该技术将Whisper和Qwen3-ASR等基础ASR模型适配到特定领域，例如巴尔的摩和芝加哥的警务通信。研究发现，现有的置信度指标不足以过滤伪标签，因此引入了LLM-as-a-judge过滤范式，显著降低了词错误率（WER）。此外，还探索了跨模型伪标签方法作为未来研究的有前景的方向。
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音频迭代同行编辑改进语音摘要
研究人员探索了十种不同的人工标注语音摘要数据集创建工作流程，改变了输入模态和编辑过程。他们发现直接从音频派生的摘要信息量不如从文本派生的摘要。然而，通过音频输入实施迭代同行编辑过程显著提高了摘要质量，使其信息量与基于文本的摘要甚至LLM生成的摘要相当。