Wege zur mehrsprachigen Konferenztranskription
Um mehrsprachige Szenarien wie z. B. eine Mischung aus Chinesisch und Englisch zu bewältigen, ist eine schrittweise Konfiguration erforderlich:
- Phase der Modellvorbereitung::
- Whisper-large-v3 mehrsprachiges Modell herunterladen (ca. 3GB)
- Einstellung in .env
MODEL_ID=openai/whisper-large-v3 - Installation der langdetect-Bibliothek zur Spracherkennung
- Laufzeit-Konfiguration::
- Ändern Sie transcribe_task.py:
task='translate' - fallback_language='en' einstellen (Standardausgabe Englisch)
- Parameter language_detection_threshold=0.7 hinzufügen
- Ändern Sie transcribe_task.py:
- <strong]Sonderbehandlung::
- Für Sprachen wie CJK sind zusätzliche Einstellungen erforderlich:
initial_prompt='以下是中文内容：' - Aktivierung des Moduls sentence_splitter für gemischte Anweisungen
- Für Sprachen wie CJK sind zusätzliche Einstellungen erforderlich:
Die fortschrittliche Lösung kann die languageID-Funktion von Azure Speech Services für die dynamische Sprachumschaltung integrieren. Tests zeigen, dass diese Lösung eine Erkennungsgenauigkeit von 78% für gemischte chinesische und englische Inhalte aufweist.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOpen-Source-Tool für Sprache in Text in EchtzeitDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie erreicht man eine mehrsprachige Echtzeit-Transkription von nicht-englischen Sitzungen?
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil