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Krisp发布了一个开放基准和数据集，显示语音隔离将语音转文本模型的单词错误率降低了73%，在工作场所和呼叫中心录音中都有显著改进。
Wispr Flow推出Canto，这是一款专为实时听写设计的语音模型，即使在嘈杂和复杂的现实环境中也能表现出色，并在与竞争对手的评估中达到了最低的字错误率。
Meta发布了Muse Voice Transcribe，这是一款实时语音转文本模型，具有3.1%的词错误率和自适应流功能，使其适用于语音代理。
这项预注册消融研究测试了生产语音转录工具中的提示层级上下文，发现侧级词错误率无显著变化，与先前关于提示条件化带来收益的报告相矛盾。
本文提出了一个受控基准，比较了六种多语言预训练ASR模型在尼泊尔语音上的表现，发现Whisper-Large-v3-Turbo和IndicWav2Vec表现最佳，而CTC解码器的推理速度最高可提升29倍。该研究为尼泊尔ASR提供了首个标准化的、考虑效率的参考数值。
本文比较了上下文偏置方法和语音大语言模型在自动语音识别中识别罕见词和新词的表现，报告了在朗读语音和非朗读语音中词错误率的权衡。
房间混响和环境中的低频噪音对语音转文字准确性的影响远大于模型大小的选择；前端音频预处理（如自适应谱减法）可以恢复被掩蔽的音素，并比升级模型后端更有效地降低词错误率。
Apple 的新 SpeechAnalyzer API 在英语设备端转录的准确性和速度上，显著优于其前代 SFSpeechRecognizer 和 OpenAI 的 Whisper 模型，该基准测试在 M2 Pro 机器上进行。新 API 在清晰语音上的词错误率为 2.12%，而 Whisper Small 为 3.74%，且运行速度快三倍。
本文重新审视了在现代端到端ASR系统中语言模型困惑度与ASR词错误率之间的经典关系，发现虽然外部语言模型仍然能提升WER，但对数-对数线性关系仍然成立，但受到编码器-解码器模型中内部语言建模的影响。
本文提出了一种基于认证的自动语音识别机制，采用双门诊断流水线（Two-Sided Atomic Audit 和 Rank-Based Tournament）来提供认证鲁棒性，并在多种架构上实现了词错误率高达55%的相对降低。
本文批判了自动语音识别（ASR）评估中使用单一参考真实标准的做法，指出这会导致对失语症患者说话人的认识论不公。文章提出了一种新指标——认识论不公距离（EID），并提倡使用WER-Range（词错率范围）来考虑多样化的转录惯例。