技術的な課題
Dolphinは、22の中国語方言を扱うために特別に最適化されています。これらの方言は、発音のばらつきや地域的な特徴により、汎用の音声認識モデルでは誤認識されがちです。
具体的な手順
- ダブルマーカーのポジショニング方言市外局番の正確な指定
dolphin dialect.wav --lang_sym "zh" --region_sym "TW" # 台湾闽南语
- モデル選択のすすめ::
- 基本シナリオ：BASEモデルを使用（迅速な対応）
- 特殊シナリオ：小型モデルを選択（エラー率は8.1%減少）
- データ強化::
- とおす
--padding_speech trueあなをうめる - 前処理時に周囲のノイズを加える（S/N比は約20dBにコントロール）
- とおす
チューニング・プログラム
開発者はオープンソースコードをベースにすることができる：
1.dolphin/models/カスタム方言データセットをカタログに追加する
2.修正configs/regional_config.yaml方言特有の特徴重みの強化
3.使用するpython train.py --dialect_mode=true微調整
この答えは記事から得たものである。ドルフィン：アジア言語認識とアジア言語のための音声テキストモデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 方言音声合成の精度を上げるには？
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