Apple 提出专用小型 seq2seq 模型用于 ASR 纠错

Apple 机器学习研究团队采用紧凑的 seq2seq 模型进行 ASR 纠错，训练数据来自真实和合成音频的 ASR 错误。通过级联 TTS 和 ASR 构建合成语料，关键在于匹配真实错误分布的多样性。模型采用 correction-first 解码，生成候选后利用 ASR 声学分数重新排序。与 LLM 相比，该模型参数少 15 倍，在 LibriSpeech test-clean/other 上分别达到 1.5% 和 3.3% 的词错误率（WER），优于 LLM，并能泛化至 CTC、Seq2seq、Transducer 等多种 ASR 架构，在低错误率场景中提供精确纠错。