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连接语音编码器和大型语言模型的全面解决方案用于语音识别
原文中文，约1700字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文探讨了通过集成大型语言模型（LLMs）与自动语音识别（ASR）系统提升语音识别准确性的方法。研究表明，LLMs的上下文学习能力能够有效修正转录错误，并通过不同模型架构和训练方法显著提高性能。实验结果显示，结合适配器和n-best列表提示的方法在长上下文中表现尤为出色。
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关键要点
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通过直接添加小型音频编码器，扩展大型语言模型的能力，实现与其文本版本相同的自动语音识别系统。
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研究表明，结合适配器和n-best列表提示的方法在长上下文中表现尤为出色。
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利用 LLMs 作为文本编码器的耦合方法取得了最佳性能，改善了讲话者相似度和词错误率（WER）。
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基于 Q-Former 的大语言模型在多个数据集上显著降低了词错误率。
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通过将语音模态整合到解码器型大型语言模型中，提升了语音识别的准确性。
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引入适配器的少量可训练参数显著提高了上下文化语音识别的性能。
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延伸问答
如何通过大型语言模型提升语音识别的准确性？
通过集成大型语言模型（LLMs）与自动语音识别（ASR）系统，利用LLMs的上下文学习能力来修正转录错误，从而提升语音识别的准确性。
适配器在语音识别中的作用是什么？
适配器通过引入少量可训练参数，显著提高了上下文化语音识别的性能，使得大型语言模型能够更好地处理语音数据。
n-best列表提示方法如何改善语音理解任务？
n-best列表提示方法能够改善基于大型语言模型的口语理解任务，使其更好地理解口语意图，提升语音识别的性能。
Q-Former在语音识别中有什么优势？
基于Q-Former的大语言模型在多个数据集上显著降低了词错误率，相比其他连接结构表现更优。
如何将语音模态整合到大型语言模型中？
通过将语音记号映射到与文本记号相同的特征空间，将语音模态整合到解码器型大型语言模型中，以提升语音识别的准确性。
实验结果显示的最佳性能是如何实现的？
实验表明，利用LLMs作为文本编码器的耦合方法取得了最佳性能，改善了讲话者相似度和词错误率（WER）。
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