WeNet中选择基于 n-gram 的统计语言模型，结合WFST(Weighted Finite State Transducer)框架和传统语音识别解码技术，实现对定制语言模型的支持。在 AIShell-1, AIShell-2 和 LibriSpeech 三个数据集上，WeNet 的 LM 方案均取得相对错误率3%～10%的下降。
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