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量化文本可预测性在自动语音识别中的作用
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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
本文验证了一种基于文本可预测性的模型方法，用于衡量文本可预测性对识别器的影响，并得到衡量值$k$。作者证明Wav2Vec 2.0模型比混合ASR模型更好地利用文本上下文，并阐明了标准ASR系统在非洲裔美国英语上表现不佳的原因。作者指出声学-语音模型的失败是主要原因，并展示了如何使用该方法诊断和提高ASR。
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关键要点
- 本文验证了一种基于文本可预测性的模型方法。
- 该方法用于衡量文本可预测性对识别器的影响，并得到一个衡量值 $k$。
- Wav2Vec 2.0模型比混合ASR模型更好地利用文本上下文。
- 该方法阐明了标准ASR系统在非洲裔美国英语上表现不佳的原因。
- 声学-语音模型的失败是主要原因。
- 展示了如何使用该方法诊断和提高ASR。
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