Apr, 2022

PriMock57: 一份基层医疗模拟会诊数据集

PDF
TL;DR本研究详细阐述了开发出的 57 个模拟初级保健咨询数据集，包括音频记录、手动语音层次转录和相关的咨询备注，旨在成为医疗对话 ASR 基准以及转录生成咨询注意事项的数据集。
automatic speech recognitionclinical datasetsprimary care consultationsasr benchmarkingconsultation note generation
发现论文，激发创造
  • 衡量语音识别公平性的探索：非正式会话数据集转录

    本研究在自动语音识别系统领域对 “Casual Conversations” 进行了研究，发现了多个模型在性别和肤色方面存在显著的词错误率差异。此外，研究呼吁社区开发各种技术以减少这些统计偏差。

    Nov, 2021

  • 医疗对话语音识别

    本文介绍了使用 CTC 和 LAS 系统，运用多种配准方法，构建自动语音识别模型来转录医生和患者之间的谈话，并提供了对其表现的详细分析。我们的分析表明，在重要的医疗话语上，语音识别模型表现良好，而在非正式对话中存在误差。

    Nov, 2017

  • 自动医疗咨询系统基准：框架、任务和数据集

    本文提出两种支持自动医学咨询的框架，并创建了一个新的大型医学对话数据集，建立了包括命名实体识别，对话行为分类，症状标签推断，医疗报告生成和诊断导向的对话策略在内的五个独立任务。同时，文章提供了每个任务的基准结果，并公开了相关代码和数据集。

    Apr, 2022

  • AfriSpeech-200：用于临床和一般领域 ASR 的泛非洲口音语音数据集

    非洲医生与患者之间的比例严重失衡，且存在语音识别算法的种族偏见和非洲口音识别的缺失问题。该研究发布了 AfriSpeech 数据集，为非洲的临床和通用领域的语音识别提供了一个公开的基准测试集和预训练模型。

    Sep, 2023

  • ASR Bundestag：德国大规模政治辩论数据集

    ASR Bundestag 是一个关于德语自动语音识别的数据集，包括 610 小时对齐的音频文本对以进行监督式训练及 1038 小时未标注的音频片段以便进行自监督学习。

    Feb, 2023

  • 使用 Seq2Seq 模型进行临床对话转录错误校正

    本文提出了一种针对临床对话的 ASR 转录错误校正的 seq2seq 学习方法，使用针对 PubMed 数据集的自我监督策略对 BART 模型进行微调并获得更低的四个商业 ASR 系统的单词错误率。

    May, 2022

  • 医疗的声音：利用大型语言模型提高医学转录自动语音识别准确性

    本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在医学转录中提高自动语音识别（ASR）系统准确性的潜力，通过使用 PriMock57 数据集对 ASR 生成的转录进行改善，改进了一般词错误率（WER）、医学概念错误率（MC-WER）和音频流分离准确性，同时通过比较不同提示技术在日记化和纠错准确性上的有效性，发现 LLMs 特别是 Chain-of-Thought（CoT）提示技术不仅改善了现有 ASR 系统的日记化准确性，而且在医学转录领域取得了卓越表现，从而更准确地捕捉医学概念并提高转录对话的语义连贯性，这些发现表明 LLMs 在增强 ASR 输出的同时，也在转录任务中独立取得了显著成果，为改进医学 ASR 系统、提高医疗保健领域的病患记录的准确性和可靠性带来巨大的希望。

    Feb, 2024

  • 粤语自动语音识别数据集：调查与新数据集

    本研究利用多领域广泛覆盖的香港粤语语料库 (MDCC)，采用多数据集学习技术提高 Fairseq S2T Transformer 自动语音识别模型在香港粤语方言中的有效性。

    Jan, 2022

  • 对话语言的自动语音识别系统评估：语言学视角

    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

  • 孟加拉语生物医学数据的自动语音识别

    该研究提出了一个专门针对孟加拉生物医学数据开发的自动语音识别（ASR）原型系统。该系统针对孟加拉语和西利特语两种重要方言，培训和评估了两个流行的 ASR 框架，旨在为数字健康应用创建可部署的健康领域 ASR 系统，从而提高非技术用户在医疗保健领域的可访问性。

    Jun, 2024