多言語ハイブリッド音声トランスクリプションの最適化
多言語ハイブリッドテープ起こしにKimi-Audioを使用する場合、以下の手順で精度を向上させることができます：
- 設定済みの言語パラメータで
sampling_params音声の言語の組み合わせを明示的に指定します。例えば、中国語と英語が混在するシーンではlanguage_priority=["zh","en"] - セグメンテーション技術の使用
pydubこのライブラリは、長い音声を無音部分でセグメント化し（無音部分のしきい値は300msを推奨）、セグメントごとに個別にAPIを呼び出し、言語タイプをラベル付けします。 - マスエンハンスメント前処理スルー
sox標準化された治療を実施するためのツール：sox input.wav output.wav remix - rate 16k norm −3 highpass 100
リアルタイムシナリオでは、ストリーミングモードを有効にし、以下のように設定することを推奨する。flush_cache_interval=5を使用して定期的に言語モデルキャッシュをリセットすることができます。開発者は言語モデルキャッシュを定期的にリセットするためにKimi-Audio-Evalkitなcode_switchターゲットチューニングのためのテストセット。
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
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 音声トランスクリプション中の多言語ミキシングによる精度劣化の問題を解決するには？
