Wav2Vec2: ენობრივი მოდელების ინტეგრაცია ზუსტი მეტყველების ამოცნობისთვის
ეს სტატია განმარტავს, თუ როგორ უნდა დავაზუსტოთ Wav2Vec2 მოდელები მეტყველების ამოცნობისთვის და მნიშვნელოვნად გავაუმჯობესოთ ტრანსკრიფციის სიზუსტე ენობრივი მოდელის (LM) ინტეგრაციით. აღწერილია Connectionist Temporal Classification (CTC) ალგორითმის გამოყენება და დეტალურადაა განხილული pyctcdecode ბიბლიოთეკისა და 🤗 Transformers-ის საშუალებით n-გრამული ენობრივი მოდელის შექმნისა და Wav2Vec2 ჩეკპოინტთან შერწყმის ნაბიჯ-ნაბიჯ პროცესი, განსაკუთრებით ხაზგასმულია გაუმჯობესება მოკლე სასწავლო მონაცემთა ნაკრებებზ
Wav2Vec2: ტრანსფორმერული მოდელების შეზღუდვების დაძლევა ხანგრძლივი აუდიო ფაილების დამუშავებისას
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