Conformer-2：用于语音识别的高级 AI 模型
提示：添加于2023年8月28日
官方网站：立即使用
构模器特性
- Conformer-2 是专为自动语音识别 （ASR） 设计的尖端 AI 模型。 在其前身 Conformer-1 的成功基础上，这个先进的模型已经在 110 万小时的英语音频的广泛数据集上进行了训练，从而在语音识别的各个方面取得了显着的改进。
- 重点领域：Conformer-2 的主要目标是提高对专有名词、字母数字和噪声鲁棒性的识别。 通过关注这些关键领域，该模型显着提高了准确转录口语内容的能力。
- 缩放定律和训练数据：Conformer-2 的开发以 DeepMind 的 Chinchilla 论文中提出的缩放定律为指导。 Conformer-2 深知足够的训练数据对于大型语言模型的重要性，因此在训练过程中利用了 110 万小时的大量英语音频数据。
- 装配技术：Conformer-2 的突出特点之一是它采用了模型装配。 Conformer-2 不依赖于来自单个教师模型的预测，而是从多个强大的教师那里生成标签。 这种组装技术减少了方差，并提高了模型在训练期间处理以前看不见的数据时的性能。
- 提高速度和处理能力：尽管模型尺寸有所增加，但与 Conformer-1 相比，Conformer-2 在速度方面有所提高。 服务基础设施经过精心优化，从而缩短了处理时间。 Conformer-2 在所有音频文件持续时间内实现了高达 55% 的相对处理持续时间的减少。
- 实际性能：在实际应用中，Conformer-2 在各种面向用户的指标方面表现出显著增强。 值得注意的是，它在字母数字方面提高了 31.7%，在专有名词错误率方面提高了 6.8%，在噪声鲁棒性方面提高了 12.0%。 这些增强归功于大量的训练数据和模型集合的使用。
- AI 管道的理想选择：Conformer-2 模型被证明是专注于使用语音数据的生成式 AI 应用程序的 AI 管道的宝贵组件。 其卓越的语音转文本转录功能使其成为以卓越的精度和可靠性生成准确转录的宝贵工具。
声明：本站部分文章来源于网络，如有侵犯您的合法权益，请您即时与我们联系，我们将在第一时间处理。如需转载本站文章，请在转载时标明出处并保留原文链接，否则我们将保留追究法律责任的权利。