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Vaani
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研究发现：低资源ASR评估需要多种子测试
一项关于喜马拉雅地区低资源语言Garhwali的自动语音识别（ASR）的新研究，强调了可复现的多种子评估的重要性。研究人员发现，先前归因于Focal CTC或matra-加权目标等特定目标的改进，在跨多个随机种子测试时并不稳健。相反，采用标准CTC的W2V-BERT 2.0模型达到了具有竞争力的47.0%词错误率（WER），这表明对于此类方言，预训练设计比模型大小更关键。
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新技术 SamaVaani 审计和去偏印度语言的临床自动语音识别
一篇新研究论文介绍 SamaVaani，一种用于审计和去偏印度语言多语种临床自动语音识别 (ASR) 系统的技术。该研究在卡纳达语、印地语和印度英语的精神访谈数据上评估了八个最先进的 ASR 模型，发现模型和语言之间存在显著的性能差异。研究人员还识别出与说话者角色和性别相关的公平性差距，并通过公平感知微调和提出的 SamaVaani 技术进行了解决。