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利用微调和最小前瞻波束搜索改善 Whisper
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内容提要
该文介绍了对Whisper语音识别模型的改进，通过在额外数据上微调和使用改进的解码算法，提高了在低资源语言方面的性能。使用Filter-Ends和Min Lookahead解码算法，WER相对于标准beam search平均减少了2.26。
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关键要点
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Whisper语音识别模型在低资源语言方面的性能仍需改进。
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通过在额外数据上微调Whisper，性能得到了提升。
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在越南语上，使用LoRA对Whisper-Tiny进行微调，WER提高了38.49。
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相对于完全参数微调，WER减少了1.45。
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使用Filter-Ends和Min Lookahead解码算法，WER平均减少了2.26。
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这些改进适用于更大的Whisper模型尺寸。
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Min Lookahead解码算法优于Whisper中使用的标准beam search算法。
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