针对口语对话系统的预测语音识别与话语结束检测

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

本文针对现有口语对话系统响应时间过长的问题，提出了一种新颖的预测即将到来的单词和估计话语结束时间（EOU）的方法。通过引入编码器-解码器ASR系统的训练策略，模型能够在话语中段进行未来词汇预测，并有效提升ASR性能，实验证明该方法能够在实际EOU前300ms进行准确预测，具有重要潜在影响。

本研究提出了一种利用对话上下文信息提升语音识别性能的模型，在Switchboard语料库上的测试优于传统方法。

Switchboard 对话上下文 端到端 语音识别
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