arXiv · cs.CL· David Porteš·· 19 天前AI 评分28
Prosody-to-Text：从低通滤波语音预测文本
Prosody-to-Text: Predicting text from low-pass filtered speech
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：David Porteš
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.11544v1
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AI 导读
一项 arXiv 研究首次探索 prosody-to-text 任务，对 Whisper 进行微调，仅使用最低 12 个 Mel bins（约 450Hz 截止的低通滤波）恢复原句，WER 达 36%，其中 10% 的语句被完美还原，40% 的语句 WER 低于或等于 25%。给定正确前缀时，下一个 token 的预测准确率为 79%。结果表明低频语音特征与词汇内容的关联远强于以往认知，未来或可用韵律引导 LLM 的文本生成。
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