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Transformer模型在古兰经自动语音识别方面准确性有所提高

研究人员对用于古兰经自动语音识别（ASR）的预训练Transformer模型进行了比较研究，旨在降低用户诵读经文时的高词错误率（WER）。该研究在870小时的古兰经数据集上微调了Wav2Vec2.0、HuBERT和XLS-R等模型，确定了转录准确性的关键因素。最佳配置在EveryAyah子集上实现了0.08的WER，相比Citrinet基线有了显著改进，同时还缩短了训练时间。