نظرا للتقدم المؤخرا لمعالجة اللغات الطبيعية، قامت عدة أعمال بتطبيق نموذج اللغة الملثم المدرب مسبقا (MLM) من Bert إلى ما بعد تصحيح التعرف على الكلام.ومع ذلك، فإن النماذج القائمة المدربة مسبقا فقط تنظر فقط في التصحيح الدلالي أثناء إهمال السمات الصوتية
للكلمات.سوف يؤدي الإصلاح الدلالي الوحيد فقط إلى تقليل الأداء لأن الأخطاء هوموفونية شائعة إلى حد ما في الصيني العسكري.في هذه الورقة، اقترحنا نهجا جديدا لاستغلال التمثيل السياقي بشكل جماعي والمعلومات الصوتية بين الخطأ واستبدال المرشحين لتخفيف معدل الخطأ الصيني العسكري.أظهرت نتائج تجربتنا على مجموعات بيانات التعرف على الكلام العالمي الحقيقي أن طريقةنا المقترحة لها من الواضح أن خفضت من النموذج الأساسي، مما استخدم برت مزاملا مدربا مسبقا كصاصر.
