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LibriSpeech-PC: 评估端到端自动语音识别模型标点和大小写能力的基准测试
传统自动语音识别模型将输出转换为小写无标点符号的单词，从而降低了可读性，需要进一步的文本处理模型来将语音识别转录成正确的格式。本文介绍了一个名为 LibriSpeech-PC 的基准测试，用于评估端到端自动语音识别模型在标点和大小写预测方面
PDF9 months ago
对 OpenAI Whisper ASR 在博物馆人物生活史标点与主题建模方面的评估
本文研究了 OpenAI 的 Whisper ASR 在葡萄牙语中标点预测的性能。通过对虚拟博物馆中视频的实验评估，结果表明 Whisper ASR 达到了最先进的水平，但感叹号、分号和冒号等标点的识别仍需要改进。
PDFa year ago
新加坡口语标点修复：英语、马来语和华语
该论文介绍了一种针对 ASR 转写文本中缺失标点的修复方法，使用基于填槽（slot-filling）的方法进行标点预测，取得了在英语、华语、马来语 IWSLT2022 数据集上最好的效果。
PDF2 years ago
端到端语音标点文本识别
本研究提出了一种基于端到端模型的自动语音识别系统，利用声学信息和多任务学习技术来实现对文本标点符号的准确预测，相较之于传统级联式的标点预测系统，准确率更高，同时也大大减少了参数数。
PDF2 years ago
面向对话语音标点预测的多模态半监督学习框架
本研究探索一种多模态半监督学习方法，通过学习大量无标签的音频和文本数据来预测标点符号。实验结果表明，使用注意力机制的多模态融合相对于使用强制对齐的多模态融合可以使基线模型分别在参考转录和自动语音识别输出上达到约 6-9％和 3-4％的绝对改
PDF4 years ago
自发对话中的标点预测：我们能否使用修正后的单词嵌入减缓 ASR 错误？
本研究提出了一种使用领域特定数据的词嵌入法来改善 ASR 系统引入的同音词误差对标点预测的影响，并在标点预测任务中实验证明其可降低同音词误差带来的影响，相较最先进模型，在句号等标点预测准确率上提升达 9%。
PDF4 years ago
可控时延变换器用于实时标点预测和语病检测
本文提出了一种能够实时完成插入标点符号和去除语言障碍的强调时间延迟变压器模型，为后续的机器翻译、对话系统等应用提高了可读性和性能。在 IWSLT2011 基准数据集和中文注释数据集上的实验证实，该方法在 F-score 上的表现优于之前的最
PDF4 years ago
面向会话语音的标点符号预测模型
本文通过训练基于深度神经网络技术的双向长短期记忆网络（BLSTM）和卷积神经网络（CNN）的序列标注模型，来解决语音识别系统中无法正常预测标点符号的问题，并且通过在 Fisher 语料库上的实验证明，基于卷积神经网络预测标点符号的方法更加精
PDF6 years ago