arXiv cs.AI 发布于 09/28 12:00

Pretrained ASR Pseudo-labeling for Noisy Police Audio

（翻译）用于嘈杂警察音频的预训练ASR伪标签方法

资讯摘要

Abstract page for arXiv paper 2609.30469: Pretrained ASR Pseudo-labeling for Noisy Police Audio

AI 摘要

该论文研究在嘈杂的警察广播通信（BPC）音频上，对Whisper和Qwen3-ASR等预训练ASR模型进行伪标签适配。作者发现内部置信度指标难以区分伪标签质量，提出LLM-as-a-judge外部过滤范式，并引入跨模型伪标签方法，在巴尔的摩和芝加哥语料上显著降低词错误率，但距理想过滤仍有差距。

AI 问答

论文研究了哪些ASR模型？

论文适配Whisper和Qwen3-ASR两个基础ASR模型。

作者如何过滤低质量伪标签？

提出LLM-as-a-judge外部过滤范式，利用参数知识丢弃上下文不合理的转录。

跨模型伪标签是什么？

用一个模型生成的伪标签去微调另一个模型，论文认为这是有前景的方向。

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