Leveraging Beam Search Information for Confidence Estimation in E2E ASR（在新窗口打开）
提出 SR-CEM，用束搜索分数与排名估计 ASR 置信度，校准明显优于 softmax。
- 提出轻量 SR-CEM，融合假设内 token 分数与排名做词元/词级置信度
- 域内英语 token 级 MCE 4.50%、ECE 0.30%，显著优于 softmax 置信度
- 在 hybrid/transducer 等多架构及荷兰语、噪声与对话语音上表现稳健