Вопрос или проблема
Я работаю над тонкой настройкой модели Whisper от OpenAI для перевода речи на непальский текст в рамках моего проекта, но столкнулся с некоторыми трудностями и буду признателен за любые рекомендации или предложения от этого сообщества! 😊
Проблема состава набора данных
Я собрал свой набор данных с различных открытых платформ, и, хотя большинство транскрипций на непальском, есть 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।”
В наборе данных смешаны непальские и английские числа: вот аналогия на английском
Вот аналогия на английском, которая объясняет проблему, делая её понятной для всех:
Звуковая запись: “Две тысячи семьдесят седьмой был значительным годом для землетрясений.”
Транскрипция: “2077 был значительным годом для землетрясений.”
Как это смешение английских слов, непальских и английских чисел повлияет на процесс тонкой настройки? Будет ли это сбивать с толку модель, или можно продолжать с этим набором данных?
Следует ли нормализовать набор данных (например, перевести все числа в непальские цифры или все в английские), чтобы обеспечить согласованность, или лучше оставить данные как есть?
Ответ или решение
Работая над улучшением точности модели OpenAI Whisper для преобразования непальской речи в текст, вы столкнулись с проблемой несоответствия в составе вашего набора данных. Давайте рассмотрим, как это может повлиять на процесс дообучения, и что вы можете предпринять, чтобы оптимизировать результаты.
Проблема с данными и ее влияние на модель:
Ваш набор данных содержит как английские слова, так и смешение непальских и английских чисел. Хотя современные модели машинного обучения достаточно мощные, чтобы обрабатывать мультиязычные входные данные, данные несоответствия могут снизить качество распознавания речи. Возможны следующие последствия:
-
Конфузия модели: Модель может запутаться, пытаясь распознать английские слова в контексте непальской речи, что может снизить общую точность преобразования.
-
Сложности с числами: Когда числовые данные представлены неоднозначно, это может вызвать ошибки в расшифровке чисел, что особенно критично в задачах, чувствительных к точности.
Рекомендации по нормализации данных:
Для достижения максимально качественного результата, целесообразно рассмотреть нормализацию вашего набора данных, принимая во внимание следующие шаги:
-
Единообразие числовых данных: Выберите формат чисел (непальские или английские) и придерживайтесь его во всех записанных данных. Это уменьшит вероятность ошибок при распознавании числовой информации.
-
Координатация чужеродных слов: Можно оставить английские слова (например, названия собственные и международные имена) непреведенными, если они типичны для употребления в местном контексте. Однако важно убедиться, что такие отклонения не приводят к значительному снижению качества распознавания.
-
Проверка модели: После внесения изменений, попробуйте дообучить модель на нормализованном наборе данных и сравнить ее результаты с предыдущей версией, чтобы определить, улучшилось ли качество распознавания речи.
Обоснованный и системный подход к подготовке данных для обучения может значительно увеличить точность модели и удовлетворенность пользователей конечным решением. Надеюсь, эти рекомендации помогут вам успешно продвинуться в проекте.