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克里斯普·耳语：准确的逐字语音转录时间戳
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的跨模态融合技术，用于自动语音识别中的错误校正。该方法利用声学信息和外部语言表示生成准确的语音转录上下文，并通过多样的ASR数据集评估，相对提高了37.66%的错误率性能。作者还开源了代码和预训练模型。
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关键要点
- 介绍了一种新的跨模态融合技术，用于自动语音识别中的错误校正。
- 该方法利用声学信息和外部语言表示生成准确的语音转录上下文。
- 与现有的基于排名的重排序方法不同，采用了不同的初始化技术和参数高效算法。
- 通过预训练的语音和文本模型提高了ASR性能。
- 在多样的ASR数据集上评估，错误率性能相对提高了37.66%。
- 作者开源了代码和预训练模型，以鼓励未来的研究。
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