SEAL: Speaker Error Correction Using Acoustic Conditioned Large Language Models

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内容提要

本研究提出了一种新声学条件方法,有效解决传统说话人分离系统在转换和重叠语音时的错误问题,显著降低了说话人错误率24-43%。

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