contextual biasing | BriefGPT

关键词contextual biasing

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ACL延迟 NAM: 通过延迟上下文编码实现低延迟的 Top-K 上下文注入非流式自动语音识别
移动轻量级短语选择传递至上下文编码器前，可以将速度提高至 16.1 倍，并使得偏置能够适用于包含最多 20K 短语的情况，而最大的预解码延迟不超过 33ms。通过短语和词元级交叉熵损失的加入，我们的技术相较于没有这些损失和轻量级短语选择传递
PDF3 months ago
增强本地性动态偏置和采样策略用于上下文自动语音识别
通过分析不同的采样策略和相关性图，本文首先对上下文偏置模块的训练进行了探究。其次，引入了邻居注意力机制来进一步优化上下文偏置的输出，实验结果表明相对于基准模型，在 LibriSpeech 数据集和稀有单词评估上平均相对词错误率提升了 25.
PDF5 months ago
用引导注意力改进 ASR 上下文偏见
通过引入引导注意力（GA）辅助训练损失，本研究提出了一种改进自动语音识别（ASR）上下文偏置的有效性和鲁棒性的方法，该方法在不引入额外参数的情况下改善了偏置短语数量增加时上下文偏置所能带来的字错误率（WER）减少。通过在 Conformer
PDF6 months ago
使用 Knuth-Morris-Pratt 匹配算法的上下文偏差
基于 Knuth-Morris-Pratt 算法的上下文偏置方法通过在束搜索期间提升匹配到一组偏置短语的令牌扩展的得分来解决偏向稀有实体的自动语音识别系统的问题，在不引入额外模型参数的情况下，本方法自身在偏置测试集上实现了显著的词错误率的降
PDF9 months ago
大型语言模型的命名实体上下文偏置
该研究探讨了大型语言模型（LLMs）中的上下文偏置，其中在二次通过重新评分期间，提供了额外的上下文信息以提升自动语音识别（ASR）性能。研究提议在重新评分期间利用提示方式对 LLM 进行偏置，其中包括偏置列表和少量示例，以作为计算假设得分时
PDF10 months ago
GPU 解码器中实现在线 ASR 的上下文偏置
该论文介绍了将上下文置信度引入实时 GPU 解码，实现对部分 ASR 预测进行偏置，同时允许动态上下文切换，从而在 Kaldi GPU 解码器上灵活进行重新评分。
PDFa year ago
ASR 转录中实体分布建模的记录去重技术
采用实体去重技术来解决语音数字助手中实体集合需要经常重构的问题，并使用环境偏置来保持与时俱进。
PDFa year ago
基于转录器的流式语音识别中的自适应上下文偏置
提出了一个基于上下文感知的变形器转录方法的自适应上下文偏置方法，通过使用有偏的编码器和预测器嵌入来执行流媒体预测，动态地开关偏差列表，以适应个性化和常见情况，实验证明相对于基线，它可以在常见情况下减少 WER 和 CER 达到 6.7％和
PDFa year ago
基于树约束指针生成器的端到端口语理解
利用上下文偏置技术，结合基于树约束指针生成器（TCPGen）的插入偏置模型和插入概率偏置机制（SPB），提出了一种方法来解决端到端口语理解系统中的长尾词问题，该方法对比基线表现，在 SLURP 数据集上实验表明 TCPGen 和 SPB 对
PDF2 years ago
面向端到端语音识别系统的上下文拼写纠正定制
本研究提出了一种新方法，通过在端到端自动语音识别系统的顶部加入上下文拼写纠错模型，将上下文信息纳入序列到序列拼写纠正模型中，从而提高了识别速度和准确性。
PDF2 years ago