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内容提要
研究提出了流式语音识别的“decoder-only”模型，使用适配器和边界令牌来提升模型性能。实验结果表明，该模型在中文语音识别任务中取得了较好的性能。
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关键要点
- 研究提出了流式语音识别的“decoder-only”模型，旨在提升实时性能。
- 现有的统一语音-文本模型在解码过程中需要整条语音，难以满足实时需求。
- 论文介绍了引入适配器和边界令牌的流式识别模型，使用因果注意力掩蔽进行训练。
- 模型结构包括文本插入和边界插入两种方法，边界插入方法有效解耦文本和语音令牌。
- 右块注意力机制被集成以增强上下文建模能力，改善流式ASR模型的性能。
- 实验使用中文开源数据集，结果显示BTI方法在CER上表现优越，且适应性更好。
- 流式模型在大规模数据上训练时，能够有效提升ASR性能，未来有潜力超越传统模型。
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延伸问答
流式语音识别的“decoder-only”模型有什么特点？
该模型旨在提升实时性能，使用适配器和边界令牌来优化解码过程，适合流式语音识别。
为什么现有的统一语音-文本模型在实时应用中存在问题？
现有模型在解码过程中需要整条语音，无法满足实时识别的需求。
边界插入方法（BTI）如何改善流式语音识别模型的性能？
BTI方法通过解耦文本和语音令牌，优化了边界预测和文本预测，从而提高了模型性能。
右块注意力机制在流式ASR模型中有什么作用？
右块注意力机制增强了上下文建模能力，帮助模型更好地捕获语音信息。
实验结果显示BTI方法在CER上表现如何？
BTI方法在CER上表现优越，且适应性更好，显著降低了错误率。
流式语音识别模型的未来发展潜力如何？
随着大规模数据和模型参数的增加，流式模型有潜力超越传统的编码器-解码器模型。
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