Вопрос или проблема
Я работаю над проектом, чтобы интегрировать старую добрую распознавание речи в своем приложении. Однако я хочу сделать это на диалекте моей страны, который не поддерживается такими крупными API, как Azure, AWS и т. д.
Национальный язык моей страны поддерживается ими, и этот диалект довольно похож. Поэтому я задаюсь вопросом, является ли хорошей идеей настраивать эти предобученные модели или мне следует начать с нуля.
Спасибо, любая помощь будет полезна!
У нас здесь есть решение… Я с нетерпением жду реализации
https://twitter.com/sanchitgandhi99/status/1588229020642000897?t=-dE67lrM7dIVLlaxHDiz7w&s=19
https://twitter.com/version7_8/status/1713830002620354840?t=Gmu1fDeUVL7eiLfsm-4XMA&s=19
Ответ или решение
Создание системы распознавания речи для диалекта, который не поддерживается основными API, такими как Azure или AWS, представляет собой увлекательную, но сложную задачу. Вот несколько шагов и рекомендаций, которые могут помочь вам в этом проекте:
### 1. Оценка существующих моделей
Поскольку национальный язык вашей страны поддерживается основными API и диалект довольно похож, целесообразно рассмотреть возможность адаптации предобученной модели. Использование существующих моделей может значительно сократить время разработки и необходимость в ресурсах, так как они уже обучены на больших объемах данных и способны достигать хороших результатов.
### 2. Сбор данных
Если вы решите модифицировать предобученную модель, вам потребуется собрать данные на вашем диалекте. Это может быть аудиозаписи разговоров, чтение текстов, а также аннотированные данные, где речь расшифрована. Чем больше разнообразие в вашем наборе данных (разные акценты, скорости речи и т.д.), тем лучше будет работать модель.
### 3. Настройка модели
Если у вас есть доступ к исходному коду модели или API, то следующим шагом будет настройка и дообучение модели на вашем наборе данных. Это включает:
– Применение техники transfer learning, предполагающей использование уже обученной модели и ее адаптацию к новым данным.
– Облачные платформы, такие как Google Cloud или AWS, могут предоставить инструменты для дообучения.
### 4. Обучение модели с нуля
Если адаптация существующих моделей не дает удовлетворительных результатов, вы можете рассмотреть возможность обучения модели с нуля. Это более трудоемкий процесс, который требует значительных усилий по сбору и обработке данных, а также вычислительных ресурсов для обучения.
### 5. Оценка и тестирование
После обучения модели обязательно протестируйте ее на новом наборе данных, чтобы убедиться, что она правильно распознает речь в вашем диалекте. Используйте метрики, такие как точность, полнота и F1-мера, для оценки производительности.
### 6. Постоянное улучшение
Система распознавания речи требует постоянного улучшения и обновления. Собирайте отзывы пользователей и продолжайте накапливать и аннотировать новые данные для дальнейшего обучения модели.
### Заключение
Начинать с предобученной модели — это разумный подход, который может сэкономить время и ресурсы. Однако успешная реализация проекта будет зависеть от качества ваших данных и вашей способности к адаптации модели. Сосредоточение на качественной аннотации и разнообразии ваших данных — ключ к успеху. Удачи в вашем проекте!