Hybrides mehrsprachiges Erkennungsprogramm
Whisper Input erreicht eine hybride mehrsprachige Erkennung durch die folgenden Technologien:
- Dynamische Spracherkennung: Das System bestimmt automatisch die Hauptsprache anhand der spektralen Merkmale des Audiosignals (unterstützt 96 Sprachen)
- Hybride Dekodierungstechnologie: automatischer Aufruf der sprachenübergreifenden Modellierung, wenn Fremdwörter in einer Anweisung erkannt werden (muss in .env eingestellt werden)
MULTILINGUAL=true) - Terminologieoptimierung: Hinzufügen eines benutzerdefinierten Vokabulars (in Form eines JSON-Arrays) zur config.json, um die Erkennungsrate von domänenspezifischer Terminologie zu verbessern
Praktisches Beispiel
Nehmen Sie zum Beispiel eine gemischte chinesische und englische Szene:
- Ändern Sie die .env-Datei:
PRIMARY_LANG=zh(Hauptsprache auf Chinesisch einstellen) - Hinzufügen von zusätzlichen Wörterbüchern: im Projektverzeichnis erstellen
custom_words.jsonAllgemeine englische Terminologie schreiben - Überblendmodus aktivieren: Einstellungen
HYBRID_TRANSLATION=trueSprachumschaltung in Echtzeit - Testeffekt: Lesen Sie chinesische Passagen vor, die englische Fachbegriffe enthalten. Das System behält die Begriffe automatisch so bei, wie sie in der Originalausgabe stehen.
Empfehlungen zur Leistungsoptimierung
- Netzwerklatenz-empfindliche Szenarien: SiliconFlow's SenseVoiceSmall Modell wird empfohlen (40% Verbesserung der Antwortrate)
- Lange Audioverarbeitung: Segmentierte Eingaben (≤30 Sekunden für eine einzelne Sitzung empfohlen) vermeiden die Ablenkung durch das Modell
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelWhisper Input: ein kostenloser und schneller Sprach-zu-Text-Transkriptionsdienst mit GroqDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Problem der Erkennung mehrsprachiger gemischter Eingaben bei der Sprachtranskription lösen?
