error correction models | BriefGPT

关键词error correction models

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去噪语言模型：将错误修正模型推向语音识别极限
使用大量合成数据进行训练的缩放误差校正模型 (Denoising LM) 在自动语音识别 (ASR) 系统中实现了最先进的性能表现，通过合成语音进入 ASR 系统并与原始文本配对训练，DLM 取得了 1.5% 的单词错误率 (WER) 以及
PDFa month ago
人非圣贤，驼群亦可学
该研究通过利用语言模型的人工错误生成（AEG）来增强语法错误校正（GEC），发现通过对基于 Llama 2 的语言模型进行微调，可以生成与人类错误相似的合成错误，进一步训练 GEC Llama 模型，使其在已测试的多种语言（德语、乌克兰语和
PDF4 months ago
优化的转录错误修正的分词
本文展示了通过使用合成数据来进行训练，可以显著提高纠错模型的性能，并通过多种语言、语音识别系统和知名语音识别数据集对我们的方法进行评估。
PDF9 months ago
Hypr: ASR 假设修订的全面研究与参考文献
通过发布 ASR 假设修正（HypR）数据集和对几种经典的代表性方法进行实现和比较，展示了修正语音识别结果的最新研究进展，希望这些公开可用的 HypR 数据集能够成为进一步研究的参考基准，并推动相关研究领域的发展。
PDF10 months ago
基于多个输入假设和有约束的解码空间的强健 ASR 错误校正的 N-best T5 模型
本文提出了一种基于 N-best T5 模型和约束解码过程的语音识别自动纠错方法，通过从预训练语言模型中传递知识和获取 ASR 解码空间中更丰富的信息，该方法在 ASR 后处理中取得了更好的性能表现。
PDFa year ago