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TurboBias 2.0：面向生产高效ASR系统的流式上下文偏置
TurboBias 2.0: Streaming Context-Biasing for Production-Efficient ASR Systems
摘要显示，TurboBias 2.0是一个面向生产环境的ASR上下文偏置框架，基于Transducer架构，扩展了GPU加速的TurboBias，支持大小写不敏感的偏置图和每流批量解码，允许每个批次中的话语使用独立的上下文配置，实现多用户个性化偏置而无需共享列表。该框架支持离线和流式推理，兼容贪心和束搜索解码，实验表明能提升上下文短语识别，同时保持低延迟和高吞吐量。
意义：对开发者而言，该框架解决了生产ASR中多用户个性化上下文偏置的实际需求，兼顾流式推理与低开销，有助于提升实时语音识别系统的准确性和效率。