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。

本研究提出了一种多模态自动语音识别模型（ViLaS），通过结合视觉和语言线索，提高了语音识别的准确性。实验结果表明，该模型在噪声环境下表现优越，有效减少了识别错误，并展示了人机互动的新方式。