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Selective Lookahead for Attention-Based Streaming ASR
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AI 综述
2026-09-30，arXiv 发表 Audio and Speech 论文，提出 Selective Lookahead 机制解决基于注意力模型的流式语音识别问题。该方法采用有界前瞻分块编码器与动态未来分块解码，在 LibriSpeech test-clean 上以 306 ms 中位延迟达到 6.5% WER 的静态前瞻最佳精度，并将延迟尾部控制在静态基线 90 百分位以下 0.1 个 WER 点。论文已被 IEEE SLT 2026 接收。
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最新进展9月30日 12:00
论文已被 IEEE SLT 2026 接收。报道时间线
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9月30日
- arXiv · Audio and SpeechSelective Lookahead for Attention-Based Streaming ASR
提出 Selective Lookahead 机制解决基于注意力模型的流式语音识别问题，通过有界前瞻分块编码器与动态未来分块解码，在 LibriSpeech test-clean 上以 306 ms 中位延迟达到 6.5% WER 的静态前瞻最佳精度，等待预算将延迟尾部控制在静态基线 90 百分位以下 0.1 个 WER 点。该论文已被 IEEE SLT 2026 接收。
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