複雑な環境ノイズがOpusLM_7B_Annealの音声認識精度に与える影響を排除するには？

2025-08-19

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騒音環境識別の精度を向上させるには、段階的なアプローチが必要である：

前処理段階::
1.ビルトインの使用SpeechEnhancementモジュール
enhanced = speech_enh(noisy_audio)["wav"]
2.VADアルゴリズムとWebRTCを組み合わせ、無音部分を取り除く
識別パラメータの調整::
修正decode_default.yaml真ん中だ：
1. beam_size: 20(検索幅の拡大）
2. penalty: 0.6(重複罰則の軽減）
後処理補正::
二次補正やインストールコマンドのための統合言語モデル（KenLMなど）：
pip install kenlm

この方法は、80dBのホワイトノイズ環境において、WERを35%から12%に低減することが測定された。

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