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TOOL · CL_289481 · Oct 9 · 04:00

音位学信息分词在领域迁移下提升德语语音识别性能

研究人员调查了音位学信息分词对德语语音识别系统的影响。他们使用Omnilingual ASR wav2vec 2.0骨干模型，比较了三种分词器家族——预训练的多语言字符、数据驱动的字节对编码（BPE）以及源自音节划分和字到音转换的音位学信息单元。虽然在同领域内的性能在所有分词器之间相似，但在领域迁移下，音位学信息单元显示出优势，尤其是在词汇量较小以及方言或口语化语音上。研究表明，分词器的选择受词汇量大小和预期部署迁移的影响，而非单一的…