Расширенное распознавание речи с Conformer-2
Conformer-2 является передовой моделью автоматического распознавания речи, которая основывается на сильных сторонах своего предшественника, Conformer-1. Она обеспечивает значительные улучшения в точности декодирования для собственных имен и алфавитно-цифровых данных, что делает ее особенно эффективной в сложных аудиосредах с фоновым шумом. Модель обучена на обширном наборе данных из 1,1 миллиона часов английского аудио, что обеспечивает высококачественную работу в различных приложениях.
Ключевые улучшения в Conformer-2 включают сокращение задержки, что позволяет быстрее реагировать, и инновационное использование ансамблирования моделей во время обучения. Этот подход использует несколько «учителей» для генерации меток, что увеличивает надежность модели и минимизирует риски, связанные с неудачами отдельных моделей. В целом, достижения Conformer-2 в методах обучения и масштабировании данных делают ее высокоэффективным инструментом для задач распознавания речи.
