英語以外の音声を処理するには、特別な前処理とモデリング調整が必要です：
多言語サポートプログラム
- モデリングの微調整: Hugging FaceでデフォルトのASRモジュールを多言語のWav2Vec2モデルに置き換える
- 音素アライメント調性言語（中国語など）の場合
use_phonemes: trueパラメトリック - 文字セット構成config.yamlで設定
character_set: unicode非ラテン文字のサポート
実用的な操作プロセス
- 50分以上のターゲット言語トレーニングデータを準備する
- うごきだす
python train.py --lang=zh-CN移転学習の実施 - OpenNMTなどのツールを使って翻訳を出力する（英語字幕が必要な場合）
言語固有スキル
- 日本語／韓国語：可能morpheme_segmentation条項のパラメトリック改善
- アラビア語：セットアップright_to_left: trueテキストの方向転換
- 方言処理：3%から局所的なノイズサンプルを追加することで、ロバスト性が高まる
オルタナティブ
それでも満足のいく結果が得られない場合は、まずWhisperを使って最初の字幕を生成し、それからこのツールを使って話者の注釈やタイムスタンプの校正を行うことができます。
この答えは記事から得たものである。Simple Subtitling: ビデオ字幕と話者識別を自動生成するオープンソースツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 簡易字幕で英語以外の音声を認識する障害を克服するには？
