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本文比较了现有的荷兰语音节划分算法，并介绍了一种结合语音和正字法信息的深度学习模型，在单词准确率上取得了小幅提升。

这篇论文评估了九种ASR模型（Whisper、Parakeet、Wav2Vec2）在荷兰语儿童语音数据集JASMIN和DART上的表现，发现微调后的Whisper-medium取得了最佳性能（在JASMIN上WER为5.54%，在DART上为70.37%）。它还提出了一种选择方法，能够以高精度自动识别发音正确的录音片段，从而减少人工验证的需求。