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PTC-Bias是一个面向语音大语言模型的两阶段框架，通过采用音素级时序竞争技术来高效检索与纠正偏差词，从而提升稀有词识别能力，实验结果显示在LibriSpeech数据集上取得了显著改进。
COALA是一个鲁棒的上下文偏置框架，用于自动语音识别（ASR），它利用对比正则化器和偏置分数估计来提升从大规模偏置列表中识别领域特定实体的准确性。在LibriSpeech上的实验表明其持续表现出色。