論文の概要: RAG-Boost: Retrieval-Augmented Generation Enhanced LLM-based Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14048v1
• Date: Tue, 05 Aug 2025 17:53:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-24 10:27:26.520547
• Title: RAG-Boost: Retrieval-Augmented Generation Enhanced LLM-based Speech Recognition
• Title（参考訳）: RAG-Boost:LLMに基づく音声認識の検索機能強化
• Authors: Pengcheng Wang, Sheng Li, Takahiro Shinozaki,
• Abstract要約: RAG-BoostはLC-SLMチャレンジのベースラインLSMベースのASRシステムを強化する(タスクI) 各部分的なASR仮説は、オーディオテキスト対とドメイン項のベクトルストアをクエリし、得られた結果は、ライブのASR仮説と融合して認識エラーを修正する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.62904706573441
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose RAG-Boost (ST-ShinozakiLab Task I system), which enhances the baseline LLM-based ASR system of the MLC-SLM Challenge (task I) with a retrieval-augmented generation (RAG) module on the fly. Each partial ASR hypothesis queries a vector store of audio-text pairs and domain terms, and the retrieved results are fused with the live ASR hypotheses to fix recognition errors. The fused hypotheses are passed to the LLM, yielding improved responses.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,MLC-SLM Challenge (task I) のベースライン LLM ベースの ASR システムを強化したRAG-Boost (ST-ShinozakiLab Task I System) を提案する。 各部分的なASR仮説は、オーディオテキスト対とドメイン項のベクトルストアをクエリし、得られた結果は、ライブのASR仮説と融合して認識エラーを修正する。 融合仮説はLSMに渡され、応答が改善された。

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