PTC-Bias：用于 SpeechLLM 偏置检索与解码后纠错的音素级时间竞争方法

英文标题：PTC-Bias: Phoneme-Level Temporal Competition for Bias Retrieval and Post-Decoding Correction in Speech LLMs

上下文偏置可提升语音大语言模型（SpeechLLM）对罕见词的识别能力，但如何高效利用大规模偏置词表仍是挑战。论文提出 PTC-Bias，一种基于音素级时间竞争的两阶段框架，用于偏置词检索和解码后纠错。该方法旨在改善 SpeechLLM 在包含大量候选偏置词时的识别效率与准确性。原文提供的摘要内容在“Att”处截断，未包含实验数据和完整结论。

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