SraVaani 模型适配尼泊尔语-英语混说语音识别，微调后词错率降至17.1%
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SraVaani 模型适配尼泊尔语-英语混说语音识别，微调后词错率降至17.1%
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AI 综述
Jeevan Neupane 等研究者发布论文（arXiv:2611.13512），将 449M 参数的混合 TDT-CTC 语音基础模型 SraVaani 适配到尼泊尔语-英语混说语音识别。全量微调后，测试词错率（WER）从 48.6% 降至 17.1%。
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最新进展11月11日 13:00
尼泊尔语-英语混说语音识别：对 449M 参数语音基础模型 SraVaani 的数据准备与适配报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月11日
- arXiv cs.AI尼泊尔语-英语混说语音识别：对 449M 参数语音基础模型 SraVaani 的数据准备与适配
一项研究将 449M 参数的混合 TDT-CTC 模型 SraVaani 适配到尼泊尔语-英语混说语音识别，使用覆盖六个尼泊尔语语音领域的 172.8 小时语料，并针对预训练 tokenizer 不支持数字和常见符号的问题生成数字与符号的读法。
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