May, 2023

利用 CLS 和语言标注来增强多语种 ASR 的 Tag-Team 方法

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TL;DR研究了基于通用标签集合（CLS）的多语言 ASR 的性能提升，通过给 ASR 模型添加语言 ID 或使用 CLS 到本地脚本转换器，可以将特定的语言信息注入到 ASR 模型中。这些方法与基线模型相比在词错误率上得到了显着改善，并在分布数据上进行了有效性测试。
automated speech recognitionmultilingualcommon label setlanguage idword error rate
发现论文，激发创造
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    Oct, 2022

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    Feb, 2022

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    Mar, 2022

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    Jun, 2023

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    Apr, 2019

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    Feb, 2023

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    Jan, 2014

  • 利用语言模型提高印度语言的语音识别

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    Mar, 2022

  • 启用低资源语言的 ASR：一个全面的数据集创建方法

    本研究介绍了一种用于从有声读物生成 ASR 训练数据集的新型流程，以应对资源稀缺语言中自动语音识别系统性能较差的问题。该方法通过有效地对齐音频和相应的文本，并将其分割成适合 ASR 训练的长度，简化了资源稀缺语言中 ASR 系统的数据准备工作，并通过对亚美尼亚语的案例研究证明了其应用价值。这种方法可以适用于许多资源稀缺语言，不仅解决了数据匮乏问题，还提高了低资源语言的 ASR 模型性能。

    Jun, 2024