後訓練框架

深度分析

REDDIT：解決 ASR 模型時間戳漂移的輕量化後訓練框架

自動語音辨識系統在長時間靜音間隔後會出現時間戳漂移，導致文字內容雖正確卻對應錯誤時間點。研究提出REDDIT兩階段後訓練框架，利用模型自我回放編輯時間戳，同時凍結非時間戳分布以防遺忘。實驗顯示在Whisper‑tiny上，長間隔mIoU提升至95%，AAS誤差降至223毫秒，且非目標辨識性能保持不變。