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Yuchen Zhang
Yuchen Zhang
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新ASR框架通过语音和上下文对齐增强多语言识别能力
研究人员开发了一个新的多语言自动语音识别（ASR）框架，通过整合语音和上下文信息来支持各种语言和口音。该系统使用一个冻结的语音编码器和一个仅解码器的语言模型，并通过一个轻量级的投影模块来增强结构化上下文提示（如对话历史）。对比学习目标将语音和上下文表示对齐到共享的嵌入空间，在11种语言和5种英语方言的真实对话语音上带来了超过5%的性能提升。
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LLM ASR 连接器共享策略提升多语言性能
研究人员为基于LLM的自动语音识别（ASR）系统开发了一种新颖的连接器共享策略，该策略利用了语言家族成员关系。这种方法允许单个连接器服务于同一家族内的多种语言，与为每种语言训练单独的连接器相比，减少了参数数量。该方法已在两个多语言LLM和真实语料库上得到验证，展示了改进的泛化能力，并为部署多语言ASR提供了更实用、更具可扩展性的解决方案。