预训练ASR伪标注处理嘈杂警用音频
原文标题：Pretrained ASR Pseudo-labeling for Noisy Police Audio
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研究系统评估了伪标注方法在嘈杂警用广播通信（BPC）音频上适配 Whisper 与 Qwen3-ASR 的效果。作者发现内部置信度指标（对数概率、STAR 分数）无法区分伪标签质量，于是提出用外部 LLM 作为评判者过滤上下文不合理的转写。该方法显著降低巴尔的摩与芝加哥语料的词错误率，并提出跨模型伪标注新范式。
- 问题
- 预训练ASR在嘈杂警用广播音频上表现差，伪标注质量难以判断。
- 方法
- 发现对数概率、STAR等内部置信度无法区分伪标签质量，改用外部LLM作为评判者过滤上下文不合理的转写，并提出跨模型伪标注。
- 结果
- 显著降低巴尔的摩与芝加哥语料的WER，但与oracle过滤仍有明显差距。
- 影响
- 为低资源嘈杂领域的ASR适配提供可复用过滤范式，LLM评判比内部置信度更可靠。
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