Die Verbesserung der Genauigkeit bei der Identifizierung von Lärmumgebungen erfordert einen stufenweisen Ansatz:
- Vorbehandlungsstufe::
1. die Verwendung von eingebautenSpeechEnhancementModul:enhanced = speech_enh(noisy_audio)["wav"]
2. der VAD-Algorithmus in Verbindung mit WebRTC zur Entfernung stiller Segmente - Anpassung der Identifikationsparameter::
Änderungendecode_default.yamlMitte:
1.beam_size: 20(Erhöhte Suchbreite)
2.penalty: 0.6(Verringerung der Strafen für Doppelarbeit) - Nachbearbeitungs-Korrektur::
Integrierte Sprachmodelle (z. B. KenLM) für sekundäre Korrekturen und Installationsbefehle:pip install kenlm
Es wurde gemessen, dass die Methode den WER von 351 TP3T auf 121 TP3T in einer Umgebung mit 80 dB weißem Rauschen reduziert.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOpusLM_7B_Anneal: ein effizientes einheitliches Modell für Spracherkennung und -syntheseDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich die Auswirkungen komplexer Umgebungsgeräusche auf die Spracherkennungsgenauigkeit von OpusLM_7B_Anneal beseitigen?
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil