Фильтр на основе LLM сокращает число ошибок в расшифровках шумных полицейских переговоров

Команда под руководством Каавьи Чапаралы оценила две базовые модели распознавания речи — Whisper от OpenAI и Qwen3‑ASR — на шумных радиопереговорах полиции из Балтимора и Чикаго. Исследователи выяснили, что встроенные в модели оценки уверенности не позволяют отличить качественные машинные расшифровки от некачественных. Используя большую языковую модель как независимого оценщика, который отбраковывает псевдоразметку, не согласующуюся с контекстом, команда снизила долю ошибок в словах в обучающих данных. В статье, принятой на конференцию SLT 2026, также предлагается в будущем обмениваться псевдоразметкой между моделями.