本文探讨了自动语音识别（ASR）中的误差校正（AEC）技术，提出了无监督检测框架UCorrect和基于非自回归的拼写校正模型等多种方法，以解决低资源领域的问题。这些方法显著降低了词语错误率，并在多个基准测试中表现优异。

本文介绍了一种基于变分贝叶斯的半监督深度学习方法，用于UWB定位系统的误差校正。该方法融合了深度学习技术和统计工具，能够从有标记和未标记的数据样本中高效地累积知识。