Apr, 2019

在线自动语音识别系统与难以理解语音的非语言反应比较

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TL;DR本研究比较了 2 组手动转录和 5 组自动转录（Google Cloud，IBM Watson，Microsoft Azure，Trint 和 YouTube）的表现，并指出了与不可理解的语音相关的非语言行为。我们发现，手动转录仍优于当前的自动转录。在自动转录服务中，YouTube 提供了最准确的转录服务
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发现论文，激发创造
  • NPTEL MOOC 数千个视频间的单词错误率差异的深入研究

    本研究描述了一个庞大的语音数据集的构建过程，并利用该数据集评估了印度不同演讲者的性别、籍贯、年龄和语速对 YouTube 自动字幕和 OpenAI Whisper 模型性能的影响。结果表明需要更具包容性和鲁棒性的 ASR 系统以及更具代表性的数据集进行差异性评估。

    Jul, 2023

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    本文以法语为案例研究，从语言学的角度探讨自动语音识别系统在复杂语境下的识别准确度，并解决了法语同音词的歧义问题，提高了法语语音转写准确度。

    Nov, 2022

  • 无监督自动语音识别：综述

    这篇论文研究了使用无监督学习的方法，包括语音分割，语音信号到文本的映射和半监督模型来实现自动语音识别，以识别从语音数据中可以学到的极限并理解语音识别的最小要求，目的是为了在开发低资源语言的语音识别系统时优化资源和努力。

    Jun, 2021

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    这项研究评估了六个领先的自动语音识别系统对有语吃现象的言语的处理性能，并发现这些系统普遍存在的准确性偏差对不流利言语的处理，导致语法和语义不准确的转录，揭示了当前自动语音识别技术存在的重要差距，强调了有效的偏见缓解策略的必要性。

    May, 2024

  • L1 和 L2 瑞典语说话者的 ASR 结果比较分析

    使用词错误率比较母语和非母语、朗读和即兴的瑞典话语在不同的 ASR 服务中的识别结果，并分析可能导致观察到的转录错误的语言因素。

    May, 2024

  • 自动语音识别系统 —— 印地语

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    Jun, 2024

  • 失败的另一面：探究语音识别误差对随后痴呆症分类的影响

    研究使用自我监督学习的深度学习自动语音识别模型在临床设置中处理话语自然性上的困难，并探讨产生的错误对痴呆分类下游任务准确性的影响。结果表明，相对高错误率的自动语音识别系统可以产生更好的下游分类精度而非字面上的听写结果。

    Nov, 2022

  • 视觉语境能否提高具有体现特征的智能体自动语音识别的性能？

    本文介绍了一种利用视觉信息，通过新的解码器偏置技术将机器人的语音识别能力改进来识别含有可见实体描述的口语，以提高自动语音识别系统在机器人上的鲁棒性能，并取得了 %59 的相对错误率降低。

    Oct, 2022

  • 语言引导的具身化智能体多模式语音识别

    本文提出了一种多模式自动语音识别模型，通过考虑附带的视觉上下文来减少口头指令的错误转录，使用了仿真的噪声环境。实验结果表明，使用多模态 ASR 模型可使任务完成的准确性得到提高。

    Feb, 2023

  • 基于 ASR 转录的语音情感识别：关于词误率和融合技术的全面研究

    使用不同词错误率（WERs）的 ASR 转录对 IEMOCAP，CMU-MOSI 和 MSP-Podcast 等已知语料库进行 SER 性能评估，同时提出了一个统一的 ASR 错误抗干扰框架，并与最佳表现的 ASR 转录进行比较，实现了更低的 WER 和更高的 SER 结果，为 SER 与 ASR 协助的研究提供了洞见。

    Jun, 2024