FUSING ACOUSTIC INFORMATION INTO LARGE LANGUAGE MODELS FOR AUTOMATIC SPEECH RECOGNITION

最新推荐文章于 2025-06-10 19:55:42 发布

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分类专栏： LLM ASR 文章标签：语言模型人工智能自然语言处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/136870017

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LLM ASR

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本文探讨了如何在大型语言模型（LLM）中融合声学信息，以提升自动语音识别（ASR）的性能。通过不确定性感知动态融合（UADF）方法，LLM在解码过程中结合声学信号，减少了数据不确定性，提高了误字率（WER），并适用于视听语音识别任务。

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本文是LLM系列文章，针对《IT’S NEVER TOO LATE: FUSING ACOUSTIC INFORMATION INTO LARGE LANGUAGE MODELS FOR AUTOMATIC SPEECH RECOGNITION》的翻译。

摘要

最近的研究已经成功地表明，在自动语音识别（ASR）输出的基础上，大型语言模型（LLM）可以成功地用于生成误差校正（GER）。具体地，LLM用于执行从ASR系统生成的N个最佳假设列表到预测的输出转录的直接映射。然而，尽管GER有效，但它引入了额外的数据不确定性，因为LLM是在不考虑语音信号中可用的声学信息的情况下训练的。在这项工作中，我们的目标是通过一种称为不确定性感知动态融合（UADF）的新型后期融合解决方案，在生成预测转录之前注入声学信息，从而克服这一限制。UADF是一种实现为自回归解码过程的多模态融合方法，分两个阶段工作：（i）它首先分析和校准token级LLM决策，以及（ii）然后动态同化来自声学模态的信息。从各种ASR任务中收集的实验证据表明，UADF在几个方面超越了现有的融合机制。它显著提高了误字率（WER），同时减轻了LLM中的数据不确定性问题，并解决了融合过程中单一模态所依赖的较差泛化

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