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London Lesbian and Gay Switchboard
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新的 Uh-Mazing 基准测试揭示话语中断影响语音翻译质量
一个名为 Uh-Mazing 的新基准测试已被开发出来，用于研究话语中断对语音翻译的影响。目前的系统通常会移除这些语音不规则之处，导致意义丢失。该基准测试包含来自 London Lesbian and Gay Switchboard 的、经过人工翻译和话语中断标注的语音，揭示了虚假开始和自我修正会显著降低翻译质量。研究人员发现，模型倾向于省略话语中断，而不是错误翻译它们，并且在推理时解码可以帮助缓解这个问题，而无需重新训练。
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新的NAR-MBR解码提高了语音识别的速度和准确性
研究人员开发了一种新的语音识别非自回归解码框架，称为NAR-MBR解码。该方法旨在通过并行生成输出令牌来提高语音识别的速度，克服了非自回归模型通常伴随的性能下降。通过最大化从样本中获得的预期效用，而不是直接概率，NAR-MBR解码实现了更快的处理速度，并在多个基准数据集上优于以前的非自回归方法。