针对构音障碍的语音识别革新：基于大语言模型的准确性提升！
分析
这项研究介绍了一种突破性的方法，用于改善患有构音障碍的人的自动语音识别 (ASR)，超越了传统的单词错误率 (WER)。 通过使用基于大语言模型 (LLM) 的智能体，该系统实现了显着的语义提升，展示了为受言语障碍影响的人显着增强沟通的潜力。
要点
引用 / 来源
查看原文"在多角度评估下，我们的智能体实现了14.51% 的 WER 降低以及实质性的语义提升，包括在具有挑战性的样本上，MENLI 提升了 +7.59 pp，Slot Micro F1 提升了 +7.66 pp。"
A
ArXiv Audio Speech2026年1月30日 05:00
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