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Mizo
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使用 Whisper 和 SraVaani 模型微调的新米佐语 ASR 系统
研究人员通过收集和整理超过 17 小时的语音数据，为资源匮乏的米佐语开发了一个新的自动语音识别 (ASR) 系统。他们微调了三个 Whisper 多语言模型和 SraVaani 1.0 印度多语言模型。Whisper-large-v3 模型在常规评估中实现了 18.08% 的最低词错误率 (WER)，在形态感知评估中为 7.22%。虽然 SraVaani 1.0 的初始 WER 较高，但微调显著提高了其性能，证明了适应性模型对未见语言的有效性。
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新的AWED-PIPER框架提供36种语言的FgNER和PII匿名化
研究人员开发了AWED-PIPER，一个开源框架，用于细粒度命名实体识别（FgNER）和个人身份信息（PII）匿名化。该系统集成了代理工具、Web应用程序和54个专家探测器模型，支持36种语言。AWED-PIPER可以识别上下文实体（如人物和地点），以及技术性PII（如电子邮件和电话号码），提供提取和可逆匿名化功能。该框架因其广泛的语言支持（包括极低资源语言）而备受关注。