inverse text normalization | BriefGPT

关键词inverse text normalization

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通过数据增强、半监督学习和后对齐方法改善神经逆文本规范化的鲁棒性
逆文本规范化（ITN）对于将口语形式转换为书面形式至关重要，尤其在自动语音识别（ASR）的背景下。虽然 ASR 的大多数下游任务依赖于书面形式，但 ASR 系统通常输出口语形式，这突出了在产品级 ASR 应用中稳健的 ITN 的必要性。虽然
PDF10 months ago
基于数据驱动的语言无关反向文本规范化
本研究提出了一种语言不可知的数据驱动反文本归一化框架，通过数据增强和神经机器翻译数据，填补了非英语标记语料库与自动语音识别模型转换到书写形式文本的方法的不足。实证评估表明，该模型有效地处理了低资源语言，同时保持了高资源语言的性能。
PDFa year ago
基于设备的流式快速精准逆文本规范化技术应用于自动语音识别
本文描述了一种轻量级、准确的现场 Inverse Text Normalization（ITN）系统，通过使用流式 Transformer 标记器和 ITN 分类特定的 WFST，可在标记的文本上可靠地执行 ITN 转换，比基线模型小得多且
PDF2 years ago
Thutmose 标注器：用于反向文本规范化的单通神经模型
本文提出了一种基于单通词分类器模型的逆文本规范化方法，该方法通过在每个输入标记上分配替换片段或标记它们以进行复制或删除来执行此任务，并通过基于 ITN 实例的颗粒对齐的数据集准备方法来缓解网络模型的幻觉问题。此方法在英语和俄语测试集上均取得
PDF2 years ago
利用数据增强改进基于数据驱动的逆文本规范化
本文介绍一种数据增强技术，可有效地从领域外的文本数据生成丰富的口头书面数字对，可用于逆文本规范化模型的训练，通过在所有数字表面上的总精度提高了 14.44％，表明了在数据量和成本等方面的优势。
PDF2 years ago