PERL: 面向中文ASR N最佳纠错的拼音增强改写语言模型
计算与语言
2025-09-23 v2
摘要
现有的中文ASR纠错方法未能有效利用拼音信息，这是汉语的一个独特特征。在本研究中，我们通过提出一个专门为N最佳纠错场景设计的拼音增强改写语言模型（PERL）流水线来填补这一空白。我们在Aishell-1数据集和我们新提出的DoAD数据集上进行了实验。结果表明，我们的方法优于基线方法，在Aishell-1上字符错误率降低了29.11%，在特定领域数据集上字符错误率降低了约70%。PERL利用拼音信息预测输出的正确长度，并通过语义模型嵌入拼音信息以执行音近纠错。大量实验证明了使用N最佳输出纠正错字的有效性以及我们模型的低延迟。
引用
@article{arxiv.2412.03230,
title = {PERL: Pinyin Enhanced Rephrasing Language Model for Chinese ASR N-best Error Correction},
author = {Junhong Liang and Bojun Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.03230},
year = {2025}
}