GRPO 强化学习提升低资源语言语音识别，开源 SunflowerASR
原文标题：Group Relative Policy Optimisation Improves Multilingual Speech Recognition in Low-Resource Languages
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arXiv 新论文将 Group Relative Policy Optimisation（GRPO）强化学习扩展到非 LLM 的小型编码器-解码器语音识别模型，以 Whisper-large-v3 为基线在 51 种非洲语言上验证。该方法在训练数据稀缺、音频含噪或退化时收益最明显。所得模型 SunflowerASR 在 AfriVox-v2（0.227）与 SimbaBench（0.372）上取得已发表最优宏平均词错误率，并已公开。
- 问题
- 教师强制训练的自回归语音识别模型存在暴露偏差，难以从自身预测错误中恢复。
- 方法
- 把 GRPO 强化学习从基于 LLM 的语音识别扩展到小型非 LLM 编码器-解码器模型，以 Whisper-large-v3 为基线。
- 结果
- SunflowerASR 在 AfriVox-v2 上宏平均 WER 为 0.227、SimbaBench 上为 0.372，均为已发表最优。
- 影响
- 低资源、含噪语音场景可直接用开源模型替代大模型方案，降低非洲语言语音产品的落地成本。
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