涉及语音识别技术领域，语音识别模型微调方法包括：将第一训练音频数据输入到预设的语音识别模型，通过语音识别模型预测输出第一训练音频数据对应的各字词单元的词表分布信息和第一识别文本；根据各字词单元的词表分布信息与预设的记忆集合中对应字词单元的词表分布信息之间的分布相似度，确定所述语音识别模型的记忆损失参数...
然后,我们只需要将所有这些与我们的数据集一起传递给IPUSeq2SeqTrainer类: 为了衡量WER的改进,在微调之前运行一个评估步骤。 剩下的就是对模型进行微调。微调过程的时间应该在6到18分钟之间,具体取决于使用了多少个副本,并且可以达到约10%的最终WER。 在非Paperspace环境中的IPU上进行微调 要在Paperspace Gradient No...
这么多的标注数据使得我们可以直接在 有监督 语音识别任务上预训练 Whisper,从标注音频转录数据 1 中直接习得语音到文本的映射。因此,Whisper 几乎不需要额外的微调就已经是高性能的 ASR 模型了。这让 Wav2Vec 2.0 相形见绌,因为 Wav2Vec 2.0 是在 无监督 掩码预测任务上预训练的,所以其训得的模型仅从未标注的...
微众银行申请语音识别模型微调专利,能提高模型的语音识别准确率 金融界2025年2月22日消息,国家知识产权局信息显示,深圳前海微众银行股份有限公司申请一项名为“语音识别模型微调方法、电子设备、存储介质及程序产品”的专利,公开号 CN 119495304 A,申请日期为2024年11月。 专利摘要显示,本申请公开了一种语音识别模型微调...
因此,对预训练模型进行微调是必要的。本文将介绍如何使用 Transformers 为多语种语音识别任务微调 Whisper 模型。首先,我们需要准备训练数据。由于多语种语音识别任务的特性,我们需要收集涵盖各种语言和方言的语音数据。这些数据应该被转录并标注为文本。在准备数据时,需要注意数据的多样性和质量。接下来,我们使用准备好的...
在使用 Transformers 对多语种语音识别任务进行微调之前,我们需要先了解 Transformers 框架和 Whisper 模型的基本原理。Transformers 是一种基于自注意力机制的深度学习模型,而 Whisper 是一系列用于自动语音识别 (ASR) 的预训练模型。在模型训练方面,我们需要准备大量的标注音频数据,以便对模型进行有效的训练。在数据准备阶...
执行以下程序进行语音识别,这个使用transformers直接调用微调后的模型或者Whisper原模型预测,只适合推理短音频,长语音还是参考infer_ct2.py的使用方式。第一个--audio_path参数指定的是要预测的音频路径。第二个--model_path指定的是合并后的模型路径,同时也支持直接使用Whisper原模型,例如直接指定openai/whisper-large-v2...
参考 此回答整理自钉群“modelscope-funasr社区交流”
该方法包括:采用编码器‑解码器模型作为语音识别模型,基于有标注数据集和无标注数据集,采用半监督训练方法对语音识别模型进行训练得到初始的语音识别模型和含伪标签的无标注数据集;将有标注数据集和含伪标签的无标注数据集进行合并,基于合并后的数据集采用强化学习方法对初始的语音识别模型进行微调得到最终的语音识别...
ChatGLM3大模型本地化部署 应用开发与微调 从零开始大模型开发与微调 基于PyTorch与ChatGLM PyTorch语音识别实战 PyTorch 2.0深度学习从零开始学 【套装3本】 【套装4本】 是否是套装 否 作者 无 图文详情 0 本店推荐 正版中文版3ds Max 2020实用教程 3dmax教材教程书籍 水利水电出版社 3dmax动画3dsvray渲染3d建模...