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新的SITAR度量通过情境失真评估语音识别

研究人员开发了SITAR，一种用于评估自动语音识别（ASR）系统的新度量。SITAR量化了转录错误中的情境失真，评估其对传达含义的影响。该度量以轻量级BERT家族回归器的形式实现，采用递归公式进行训练，该公式聚合了情境的严重性和范围，从而能够在没有高昂运行时间成本的情况下进行高效评分。SITAR已经过严格验证，证明了其跟踪ASR模型扩展和提供诊断效用的能力，作为现有ASR评估度量的实用补充。