სულ 1 სტატია · გვერდი 1 / 1
Wav2Vec2, როგორც ტრანსფორმერული მოდელი, აწყდება თანმიმდევრობის სიგრძის შეზღუდვებს, რაც იწვევს პრობლემებს დიდ აუდიო ფაილებთან მუშაობისას. ტრადიციული დაყოფის მეთოდები ხშირად ამცირებს შედეგების ხარისხს კონტექსტის დაკარგვის გამო. ეს სტატია განმარტავს, თუ როგორ იძლევა Wav2Vec2-ის CTC სტრუქტურა საშუალებას, განხორციელდეს მდგრადი მეტყველების ამოცნობა ძალიან დიდ ფაილებზე, „striding“ ტექნიკის გამოყენებით. ასევე განხილულია ენის მოდელების (LM) ინტეგრაცია WER მაჩვენებლის გასაუმჯობესებლად და მოდელის გამოყენებ
