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Hard-Synth：使用零样本TTS和LLM合成多样化的困难样本以增强自动语音识别
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了Hard-Synth方法，利用大语言模型生成文本，并结合零样本文本到语音技术，解决了自动语音识别系统在文本数据稀缺时的标记成本问题。实验结果表明，该方法显著提升了Conformer模型的表现，降低了词错误率，提高了数据效率。
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关键要点
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本研究提出了Hard-Synth方法，利用大语言模型生成文本，结合零样本文本到语音技术。
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Hard-Synth方法解决了自动语音识别系统在文本数据稀缺时的标记成本问题。
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实验结果表明，Hard-Synth显著提升了Conformer模型的表现，降低了词错误率。
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该方法提高了数据效率，并在降低ASR偏差方面具有潜在影响。
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