arXiv cs.CL· Takanori Ashihara, Kohei Matsuura, Masato Mimura·· 9 小时前AI 评分17
HINTT 提交第二届 MLC-SLM 挑战赛：级联与统一方案在说话人分离与 ASR 上的对比
HINTT Submission to the 2nd MLC-SLM Challenge: Comparing Cascaded and Unified Approaches to Diarization and ASR
AI 导读
HINTT 团队提交第二届 MLC-SLM 挑战赛的系统，比较了级联与统一两种多语言说话人属性 ASR 方案。最终提交采用级联流水线，由微调后的 DiariZen 说话人分离模型、微调后的 Qwen3-ASR 模型和基于 LLM 的生成式纠错组成；同时用相同官方数据微调 VibeVoice-ASR 作为统一模型对比。
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