语言感知智能体采样框架优化多语言ASR

针对多语言语音识别中数据采样依赖人工启发式设计的问题，研究团队提出一种语言感知的智能体数据采样框架。该框架引入 LLM 智能体，旨在通过自动化流程解决传统人工采样方法的局限性，提升采样效率。具体技术路径上，框架基于音系、形态和句法三个维度对 ASR 错误进行分析，并结合错误特征进行针对性优化，以增强模型对多语言场景的适应能力。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。