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CR-CTC：用于改进语音识别的一致性正则化CTC
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种改进CTC模型的方法，通过利用标签先验知识减少路径中的空白对齐得分，从而提升训练效果。在Buckeye和TIMIT数据集上，该方法的音素和词边界错误率降低了12-40%。与MFA相比，Buckeye表现相似，TIMIT稍逊，但训练流程更简单高效。相关训练步骤和预训练模型已在TorchAudio发布。
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关键要点
- 本文介绍了一种改进CTC模型的方法。
- 该方法利用标签先验知识减少路径中的空白对齐得分。
- 通过最大化空白部分较少的对齐得分，提升训练效果。
- 在Buckeye和TIMIT数据集上，音素和词边界错误率降低了12-40%。
- 与MFA相比，Buckeye表现相似，TIMIT稍逊。
- 该方法具有更简单的训练流程和更高的运行效率。
- 相关训练步骤和预训练模型已在TorchAudio发布。
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