Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）

Low-Resource Domain Adaptation for Speech LLMs via Text-Only Fine-Tuning

通过文本仅微调实现语音大模型的低资源领域适应

Yangui Fang, Jing Peng, Xu Li, Yu Xi, Chengwei Zhang, Guohui Zhong, Kai Yu

机构 * Huazhong University of Science and Technology, School of Electronic Information and Communications（华中科技大学电子信息与通信学院） ； MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, X-LANCE Lab, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（人工智能MoE重点实验室、AI研究院、X-LANCE实验室、上海交通大学、上海，中国） ； Jiangsu Key Lab of Language Computing, Suzhou, China（江苏省语言计算重点实验室、苏州，中国） ； AISpeech Co., Ltd., Suzhou, China（AISpeech公司、苏州，中国） 纠错

AI总结 本文提出通过文本仅微调实现语音大模型在低资源环境下的领域适应，有效提升识别性能并减少领域迁移中的性能下降。

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Fewer Hallucinations, More Verification: A Three-Stage LLM-Based Framework for ASR Error Correction

更少的幻觉，更多的验证：一种基于LLM的三阶段框架用于语音识别错误纠正

Yangui Fang, Baixu Chen, Jing Peng, Xu Li, Yu Xi, Chengwei Zhang, Guohui Zhong

机构 * Huazhong University of Science and Technology, School of Electronic Information and Communications（华中科技大学电子信息与通信学院） ； MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute, X-LANCE Lab, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（人工智能联合实验室、AI研究院、X-LANCE实验室、上海交通大学） ； AISpeech Ltd, Suzhou, China（上海苏州AISpeech有限公司） 纠错

AI总结 本文提出一种基于LLM的三阶段框架，用于减少语音识别错误纠正中的幻觉问题，通过预检测、链式思维修正和推理验证提高纠正准确性。

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