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Multipa
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新的OpenPA框架简化了无需强制对齐的发音评估
研究人员推出了一种新的自动发音评估（APA）框架OpenPA，该框架无需强制对齐。该系统利用Whisper的交叉注意力机制，同时预测词级和句级发音得分。OpenPA在领域内任务上表现强劲，并在零样本场景下保持有效性，其潜在应用可扩展至医学语音分析。
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选择性增强通过G2P自举提高语音转录精度
研究人员开发了一种名为选择性增强的新方法，通过利用不同语言的数据来改进自动语音转录（APT）。这种自举方法通过将诸如爆破音的浊音和送气等区别从印地语等辅助语言转移到目标语言，来增强现有的训练转录。该方法在浊音准确性方面提高了17.6%，并成功引入了送气识别，改进了爆破音之间的区分。