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通过不流畅性检测增强自动语音识别模型
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了解决自动语音识别模型在对话和自发语音中不流畅问题的方法，通过改进的连接时序分类算法，准确预测词级时间戳并分类对齐间隙，实现了81.62%的准确率和80.07%的F1分数。该方法在文本转录中具有潜力。
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关键要点
- 该研究解决了自动语音识别模型在对话和自发语音中的不流畅性问题。
- 提出了一种仅基于推理的增强调制方法。
- 利用改进的连接时序分类算法准确预测词级时间戳。
- 分类对齐间隙，最终实现了81.62%的准确率和80.07%的F1分数。
- 该方法在文本转录中显示出潜力。
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