asr-rescore-bench

ASR-Rescore-Bench 是一个用于评估基于大语言模型的自动语音识别（ASR）n-best重打分策略的基准项目。该项目支持多种重打分方法，包括n-gram、神经网络语言模型、掩码语言模型伪对数似然以及指令调优的大语言模型提示策略，并在五个不同语料库上进行了测试。通过对比分析，发现使用中等规模的大语言模型进行基于提示的重打分能够显著降低字错误率（WER），特别是在n-best列表较大且经过预处理去除重复项的情况下效果更佳。此工具适用于需要改进现有ASR系统性能的研究者和开发者，尤其是在追求更高准确度的应用场景中。