本文介绍了一种基于Transformer的流式自动语音识别(ASR)系统,采用时间限制的自注意力机制和触发式关注机制,显著降低了识别延迟并提高了准确性。在LibriSpeech和AISHELL-1数据集上,该系统实现了最佳的词错误率和字符错误率,展示了流式与非流式模型的有效整合与优化。
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。
本文介绍了美团在语音交互场景中的低延迟流式语音识别方案,使用流式语音识别技术,可以实时返回识别结果,提高用户体验和交互效率。文章详细阐述了基于联结时序分类模型(CTC)的流式语音识别系统,以及如何降低出字延迟的尖峰优先正则化方法(PFR)。该方法在ICASSP 2023国际会议上被收录。本文还介绍了其他降低语音识别系统出字延迟的方法,并对实验结果进行了分析。该方法简单有效,具有一定的扩展空间。
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