Como melhorar a precisão da transcrição de voz em ambientes ruidosos?

2025-08-25

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Estratégias de otimização para reconhecimento de fala em ambientes adversos

Para cenas ruidosas, como salas de conferência e fábricas, os métodos a seguir podem ser combinados para aumentar a precisão:

Cancelamento de ruído frontal::
- Instale o módulo NoiseSuppression (pip install noisereduce)
- Adicionar código de redução de ruído em tempo real ao audio_processor.py:reduced_noise = nr.reduce_noise(y=audio_clip, sr=16000)
Combinações de ajuste de parâmetros::
- Aumentar o limite do VAD: started_talking_threshold=0,5
- Determinação de fala estendida: speech_pad_ms=800
- A configuração do parâmetro language força a especificação do idioma
programa de hardware::
- Usando um microfone direcional (recomenda-se a diretividade cardioide)
- Mantenha o dispositivo a 10-15 cm da boca
- Com placa de som externa (por exemplo, Focusrite Scarlett)
Correção pós-processamento::
- Calibração integrada do modelo de linguagem (requer a instalação do kenlm)
- Adicionar um glossário de termos de campo (modificar o arquivo vocab.txt)

Os testes mostraram que a solução composta pode melhorar a precisão das palavras em ambientes ruidosos de 60% para mais de 85%.