在微调过程中,模型的参数会根据热词数据进行优化,使得模型对热词的声学特征更加敏感,从而在识别过程中更容易将输入语音中的热词识别出来。 语言模型优化。 语言模型负责根据已有的词预测下一个词出现的概率,从而帮助确定最可能的文本序列。对于热词处理,语言模型方面会有如下操作: 热词权重调整:给热词赋予更高的语言模型概率权重
通过基于WFST或神经网络的热词定制化方案,模型允许用户在识别语音时预设一些已知的先验词汇,将识别结果中发音相近的词汇识别或修正为用户预期的结果。本文介绍阿里巴巴通义实验室语音团队自研的新一代基于神经网络的热词定制化模型SeACo-Paraformer(Semantic-Augmented Contextual-Paraformer),较前一代基于CLAS的Contextual-Para...
CLAS主要通过两个核心思想进行热词建模:1.在训练阶段从label中随机采样文本片段模拟热词;2.在decoder的建模中引入额外的attention以建立文本隐状态与热词embedding的注意力连接;后续大量的工作证明了CLAS方案的有效性,在近几年出现了CPP-Network,NAM,Col-Dec CIF,Contextual RNN-T等等基于不同ASR基础框架的热词定制化工作...
在调用 FunASR 的热词功能时,如果代码实现存在错误,也可能导致异常提示。 示例代码: 以下是一个正确的热词功能调用示例: from funasr import AutoModel # 初始化模型 model = AutoModel(model="damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch") # 设置热词 hotwords = "热词1 10 ...
1.在训练阶段从label中随机采样文本片段模拟热词; 2.在decoder的建模中引入额外的attention以建立文本隐状态与热词embedding的注意力连接; 后续大量的工作证明了CLAS方案的有效性,在近几年出现了CPP-Network,NAM,Col-Dec CIF,Contextual RNN-T等等基于不同ASR基础框架的热词定制化工作,其算法核心均与上述两点一致。
为了满足用户的个性化需求,FunASR引入了自定义热词功能。用户可以定义特定的术语或专有名词,软件会据此优化识别结果,大大提高了转录的准确性和实用性。 从技术角度来看,FunASR集成了多个先进模型,包括语音端点检测、语音识别和标点符号插入等。这种全面的语音识别流程确保了转录结果的高质量。同时,软件支持并行处理多个转录...
离线文件转写(热词模型):101.37.77.25:1335/stati 离线文件转写(时间戳模型):101.37.77.25:1334/stati 实时语音听写:101.37.77.25:1336/stati ▎特别致谢 与开发者们共力同工奔赴开源未来! FunASR离线文件转写软件包归属于FunASR开源项目。在项目开源过程中,众多志同道合的社区开发者们参与进来,与我们共同努力,共...
paraformer-large 热词模型;服务器从:./funasr-runtime-resources/hotowrds.txt 加载热词文件(每行一个热词,格式为词重:阿里巴巴 20)。 注意这只是简单的安装,某些功能的实现还是得后期设定。 这里只要执行部署工具就会启动服务,所以执行完这步服务已经就启动了。
本次推出离线文件转写软件包3.0,主要有三个方面的更新:支持标点大模型、支持语言模型解码、支持wfst热词增强。 FunASR社区软件包地址: https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/blob/main/runtime/readme_cn.md 图1 FunASR社区软件包发布路线图 ...
# 每行一个热词,格式(热词 权重):阿里巴巴 20 如果是第一次启动,那么需要等模型下载完成才可以使用,可以查看log.txt查看情况。 启动实时语音识别服务 # 进入容器 dockerexec-it funasr-online bash # 进入服务目录 cd /workspace/FunASR/runtime # 启动服务 ...