Вопрос или проблема
Я работаю над тонкой настройкой модели Whisper от OpenAI для преобразования речи на непальском языке в текст в рамках моего проекта, но столкнулся с несколькими препятствиями и был бы признателен за любые советы или рекомендации от этого сообщества! 😊
Проблема состава набора данных
Я собрал свой набор данных из различных открытых платформ, и, хотя большинство транскрипций на непальском, имеются некоторые несоответствия:
Английские слова (например, иностранные имена, такие как “Дональд Трамп”) присутствуют в некоторых непальских транскрипциях, например: “आज अमेरिकाका राष्ट्रपति Donald Trump बेलायतको भ्रमण गएका छन्।”
Непальские и английские цифры смешаны в наборе данных: Вот аналогия на английском
Вот аналогия на английском, которая объясняет проблему, делая ее понятной для всех:
Аудио: “Two thousand seventy-seven was a significant year for earthquakes.”
Транскрипция: “2077 was a significant year for earthquakes.”
Как это смешение английских слов, непальских и английских чисел повлияет на процесс тонкой настройки? Смущает ли это модель, или можно продолжать работу с этим набором данных?
Стоит ли нормализовать набор данных (например, преобразовать все числа в непальские цифры или все в английские цифры) для обеспечения согласованности, или лучше оставить данные как есть?
Ответ или решение
Работа с датасетами для автоматического преобразования речи в текст (ASR), особенно при настройке модели OpenAI Whisper для языка непали, требует тщательной подготовки данных. Ваша задача осложняется смешением языков и чисел, что может повлиять на точность и эффективность модели. Рассмотрим ключевые аспекты и рекомендации по работе с такими ситуациями.
Определение проблемы
Вы описали две основные проблемы в вашем датасете:
- Вмешение английских слов в транскрипции на непали: Пример: "आज अमेरिकाका राष्ट्रपति Donald Trump बेलायतको भ्रमण गएका छन्।"
- Смешение непальских и английских чисел: Например, аудио звучит как "Two thousand seventy-seven was a significant year for earthquakes," но транскрипция содержит "2077 was a significant year for earthquakes."
Влияние на модель
Несогласованность в данных может привести к путанице для модели. Присутствие двух языков и чисел снижает способность модели точно предсказывать транскрипцию. В результате, это может быть причиной менее точных результатов, так как модель не будет уверенно понимать, какой набор символов предпочитать в каждом конкретном случае.
Рекомендации по обработке данных
-
Нормализация чисел:
- Рассмотрите возможность приведения всех чисел в единый формат. Для непальской транскрипции может быть целесообразно использовать непальские цифры, чтобы повысить согласованность данных.
-
Обработка чужеродных слов:
- Если присутствие английских имен и лексики не избежать из-за контекста, убедитесь, что у модели имеется достаточно данных для обучения правильному распознаванию таких случаев. Дополнительные данные могут компенсировать влияние иностранной лексики.
-
Использование код-свитчинга:
- Если код-свитчинг (смена языка в одной речевой цепочке) является частым явлением, учтите это в вашей модели, добавив метки языков или другие вспомогательные данные.
Практическая реализация
- Анализ и чистка данных: Пройдите через ваш датасет, классифицируя и, при необходимости, исправляя все несоответствия, особенно связанные с числовыми значениями и языками.
- Дополнительное обучение модели: Подумайте о том, чтобы дополнительно обучить модель на примерах текста, включающего код-свитчинг, если это частое явление в вашем датасете.
- Проверка гипотез: Проверьте влияние нормализации на небольшой выборке данных, чтобы увидеть, как изменения влияют на точность и производительность модели.
Вы должны адаптировать свою стратегию на основе частоты и характера непоследовательностей в ваших данных. Такая проактивная и обоснованная работа с данными поможет максимизировать эффективность модели OpenAI Whisper для задачи распознавания речи на непали.