该研究提出了一种快速的语音识别错误率估计器Fe-WER，通过自监督学习表征方法实现，在Ted-Lium3数据集上相对于e-WER3基线分别提高了19.69%和7.16%，推理速度相当于实时因子的4倍。

使用自监督表示快速估计语音和文本的错误率
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