研究：ASR转写给TTS罕见词评测引入自身错误
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研究：ASR转写给TTS罕见词评测引入自身错误
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先了解这件事
AI 综述
Kirill Borodin等作者提交的论文测量了用ASR转写评估TTS时识别器自身错误的影响：TTS输出通常由ASR转写后计算词错误率，因此该指标也计入识别器的错误。 在LibriSpeech和FLEURS上，评估用识别器面对人类录音时漏掉33-67%的极罕见词；三个识别器均漏掉22-42%。
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最新进展10月23日 12:00
研究：TTS 评测中 ASR 识别器自身错误占比几何报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月23日
- arXiv cs.CL研究：TTS 评测中 ASR 识别器自身错误占比几何
研究测量了用 ASR 转写评估 TTS 时识别器自身的错误：在 LibriSpeech 和 FLEURS 上，评估用识别器即使面对人类录音也漏掉 33-67% 的极罕见词，三个识别器均漏掉 22-42%。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。