arXiv cs.LG· Oche David Ankeli, Hassan Adelani Luqman, Theodora Ngozi Egbunike, Joshua Gottschalk, Bonaventure F. P. Dossou·· 2 小时前AI 评分26
面向低资源豪萨语医疗 ASR 的纯文本领域自适应：Shallow Fusion 与密度比重打分
Text-Only Domain Adaptation for Low-Resource Medical ASR: Shallow Fusion and Density Ratio Rescoring for Hausa
AI 导读
针对低资源豪萨语医疗 ASR，研究人员使用固定 MMS-1B-FL102 声学模型结合 Shallow Fusion（SF）与密度比方法（DRA）进行纯文本领域自适应，在 5 折交叉验证下将 WER 从 29.56% 分别降至 23.55% 和 23.33%。
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