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L2-ARCTIC
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新方法使用统计图进行误读检测
研究人员开发了一种使用特定语言的统计图来检测和诊断误读的新方法。该方法将音素混淆模式建模为有向图，并结合策略来考虑基于用户母语的读音差异。在 L2-ARCTIC 基准测试上的实验表明，该方法达到了 59.52% 的 F1 分数，优于现有的基线方法。
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对比学习提升自动语音识别系统的口音鲁棒性
研究人员开发了一种名为监督对比学习（SupCon）的新方法，以提高自动语音识别（ASR）系统在口音变化方面的鲁棒性。该技术在微调过程中充当辅助目标，在无需架构更改或显式口音标签的情况下，对模型的内部表示进行正则化。在L2-ARCTIC基准测试上的实验表明，词错误率显著降低，特别是对于未见过的口音。