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稳健的 ASR 错误修正与保守数据过滤
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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
基于大型语言模型的错误校正技术对于提高自动语音识别系统性能至关重要。本文提出两个准则确定错误校正训练数据质量，并通过保守数据筛选解决低质量错误校正数据导致模型脆弱问题。在挑战性领域外设置中显著减少过度校正，提高自动语音识别结果准确性和质量。
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关键要点
- 基于大型语言模型的错误校正技术对自动语音识别系统性能至关重要。
- 提出两个基本准则来确定错误校正训练数据的质量。
- 通过保守数据筛选解决低质量错误校正数据导致的模型脆弱问题。
- 在挑战性领域外设置中显著减少过度校正。
- 提高自动语音识别结果的准确性和质量。
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