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摘要:在本文中,我们展示了CLAS,一个全神经网络组成,端到端的上下文ASR模型,通过映射所有的上下文短语,来融合上下文信息。在实验评估中,我们发现提出的CLAS模型超过了标准的shallow fusion偏置方法。
摘要:本文从《Shallow-Fusion End-to-End Contextual Biasing》入手,探索解决专有领域的端到端ASR。
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