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Qifusion-Net: 面向端到端的多口音语音识别的层自适应流 / 非流模型
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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
在大模型时代，解码的自回归特性导致延迟成为瓶颈。提出了非自回归LM融合ASR系统，利用并行化能力。在FLEURS和YouTube字幕上实现了相对WER的平均改进10.8％和3.6％。分析了LLM大小、上下文长度、词汇大小、融合方法等参数对ASR性能的影响。为大规模LM融合语音识别系统提供了有价值的见解。
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关键要点
- 在大模型时代，自回归特性导致延迟成为瓶颈。
- 提出了非自回归LM融合ASR系统，利用并行化能力。
- 在FLEURS和YouTube字幕上实现了相对WER的平均改进10.8％和3.6％。
- 分析了LLM大小、上下文长度、词汇大小、融合方法等参数对ASR性能的影响。
- 研究为大规模LM融合语音识别系统提供了有价值的见解。
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