医疗术语转录准确性的保障方案
针对医疗场景的特殊需求,推荐以下解决方案:
- 术语库注入::
- 准备JSON格式的术语表:
{"ctDNA":"循环肿瘤DNA","EGFR":"表皮生长因子受体"}
- 加载到模型初始化参数:
medical_config = {"special_terms":"./medical_terms.json","term_boost":5.0}
- 准备JSON格式的术语表:
- 领域自适应训练::
- 利用する
LoRA
方法对基础模型进行微调,准备至少50小时带标注的医疗音频 - 训练命令:
python finetune.py --model Kimi-Audio-7B --domain medical
- 利用する
運営上の提言
• 录音时要求医生清晰拼写关键术语
• 后处理阶段用aspell
进行拼写检查
• 对不确定片段自动标记[需复核]
并生成置信度报告
紧急情况处理:当检测到emergency
关键词时,自动触发实时转写+护士站告警的双通道机制。
この答えは記事から得たものである。Kimi-Audio:オープンソースの音声処理と対話ベースモデルについて