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XCB：一种有效的上下文偏倚方法，用于语音识别中的跨语言短语偏倚
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种轻量级字符表示的方法，用于编码精细的发音特征，并结合预训练的神经语言模型，以提高基于声学相似性的情境偏倚。实验结果表明，该方法在不同情境偏见列表大小上相对于基线模型提高了4.62％-9.26％的WER。在稀有单词和内部测试集上，相对WER的提高分别为36.80％和23.40％。
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关键要点
- 研究提出了一种轻量级字符表示的方法，用于编码精细的发音特征。
- 该方法结合预训练的神经语言模型，以提高基于声学相似性的情境偏倚。
- 在Librispeech数据集上，采用该方法的Conformer Transducer模型相对WER提高了4.62％-9.26％。
- 在大规模内部数据集上，相对WER的提高为7.91％。
- 在稀有单词和内部测试集上，分别实现了36.80％和23.40％的相对WER改善。
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