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延迟融合：将大型语言模型集成到端到端语音识别中的首次解码
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种“延迟融合”方法，旨在解决端到端自动语音识别中大型语言模型的计算成本和词汇不匹配问题，从而提高解码速度和准确性，为ASR任务提供新的思路。
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关键要点
- 提出了一种“延迟融合”方法，旨在解决端到端自动语音识别中的计算成本和词汇不匹配问题。
- 该方法通过在解码过程中应用大型语言模型（LLM）得分于ASR假设，减少了LLM推理调用次数。
- “延迟融合”方法提高了解码速度和准确度，突破了传统的浅融合方式。
- 为自动语音识别（ASR）任务提供了新的思路。
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