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本文介绍了一个针对构音障碍说话者的个性化ASR系统,通过对Whisper基础模型进行微调,仅使用22.5小时的适应数据加上8.8小时的用户纠正,实现了9.7%的词错误率。结果表明,个性化微调可以显著提升基础ASR模型对构音障碍语音的效果,并且通过部署的移动应用实现了真实世界的数据收集。