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多通道神经转录器的自监督学习
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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
本文介绍了一种多通道说话人归属自动语音识别系统，使用了基于Conformer的编码器和基于说话人归属的Transformer解码器，实验结果显示该系统在词错误率上有显著降低。研究还探讨了不同输入特征对ASR性能的影响，并在AMI语料库上进行了实验验证。
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关键要点
- 提出了一种端到端的多通道说话人归属自动语音识别系统（MC-SA-ASR）。
- 系统结合了基于Conformer的编码器和基于说话人归属的Transformer解码器。
- 这是第一个在多通道环境中高效集成ASR和说话人识别模块的模型。
- 在LibriSpeech数据的模拟混合语音中，系统的词错误率（WER）相对降低了12%和16%。
- 研究了不同输入特征对ASR性能的影响，包括多通道幅度和相位信息。
- 在AMI语料库上进行了实验，确认了系统在真实多通道会议转录中的有效性。
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