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连接语音编码器和大型语言模型用于 ASR

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内容提要

该论文比较了三种连接结构，包括全连接层、多头交叉注意力和 Q-Former，并在语音编码器和大语言模型上进行了实验。结果表明，基于 Q-Former 的大语言模型在多个数据集上取得了显著的词错误率降低。此外，还提出了一种新的片段级 Q-Former，可以识别超过编码器限制的语音片段，相比其他连接结构取得了17%的词错误率降低。

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标签

Q-Former 大型语言模型 大语言模型 编码器 词错误率 语音编码器 连接结构
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