一项ALE研究表明，在人工语音识别(ASR)应用中，降噪技术会对转录准确性产生负面影响.
In today's digital age, 通信技术的质量可以显著增强我们联系和协作的方式. 人工语音识别(ASR)技术的最新进展带来了重大改进, 尤其是通过Vosk和Whisper等开源平台, 现在在需要精确和高效转录服务的部门中，哪些是关键.
本博客重点介绍了阿尔卡特朗讯企业研究人员Asma Trabelsi在ASR领域所做的开创性工作, Laurent Werey, sbastien Warichet和Emmanuel Helbert, 哪个是在国际科学会议上发表和展示的, ICAART’24. 该团队的研究重点是降噪技术对开源ASR引擎转录质量的影响, 展示该领域的创新如何简化和加强沟通.
该研究比较了两种领先的开源ASR工具, Vosk and Whisper, 使用单词错误率(WER)度量. 研究结果表明，Whisper在转录准确性方面总体上优于Vosk.
该团队还研究了在转录发生之前应用RNNoise和ASTEROID等降噪模型的效果. 数值实验表明, surprisingly, 降噪技术会对ASR性能产生负面影响，并导致重要信息丢失.
该团队的结果清楚地指出，需要根据ASR应用程序不断发展的需求进行持续改进和调整. 它强调了进一步改进降噪技术并将其集成到ASR系统中以满足不同用户需求的潜力.
For businesses and developers, 选择正确的ASR工具对于维护数据主权和实现高质量转录至关重要. ALE的研究不仅指导用户选择合适的ASR工具，而且强调了语音识别技术持续创新的重要性.
As we move forward, 拥抱ASR和降噪技术的进步将是实现无缝对接的关键, 各行各业的高效、准确的通信解决方案.
想要更详细地了解这项研究及其影响， click here.
Asma Trabelsi
高级数据科学家，阿尔卡特朗讯企业As a Data Scientist at ALE, Asma领导了一个工作组，旨在将人工智能(AI)集成到阿尔卡特朗讯企业版的Rainbow中.
Prior to joining ALE, Asma曾在Expleo Group工作，参与了多个专注于将机器学习应用于工业和交通运输(自动驾驶汽车和火车)的项目, (聊天机器人)为雷诺等知名法国公司提供服务, PSA and the RATP.
Asma持有Nabeul科学与管理学院的商业计算学士学位, 并获得突尼斯管理学院(ISG)和法国阿图瓦大学共同指导的数据科学硕士和博士学位.
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