[论文] TurboBias 2.0: Streaming Context-Biasing for Production-Efficient ASR Systems
来源：arXiv AI 论文收录：2026/8/24
✦ AI 解读
TurboBias 2.0 是一个面向生产环境的 ASR 系统上下文偏置框架，旨在解决流式推理、批量解码、用户特定上下文列表和低运行时开销等实际需求。它扩展了 GPU 加速的 TurboBias，引入不区分大小写的提升图和每流批量解码，使批次中的每个话语都能使用独立的上下文配置，从而实现个性化上下文处理，提升识别准确率并保持高效。
Contextualization is essential for production automatic speech recognition (ASR) systems, where user-provided phrases must be recognized accurately under strict latency constraints. Although many context-biasing methods improve recognition accuracy, they often do not address the practical requirements of modern production ASR systems: streaming inference, efficient batched decoding, user-specific context lists, and low runtime overhead. We propose TurboBias 2.0, a production-oriented framework for efficient phrase boosting in Transducer-based ASR systems. The framework extends GPU-accelerated TurboBias with a case-insensitive boosting graph and per-stream batched decoding, allowing each utterance in a batch to use an independent context-biasing configuration. This enables personalized cont
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