Праграмнае забеспячэнне для перакладу тэкстаў з мовы на мову і з мовы на мову. Мадэлі транскрыпцыі штучнага інтэлекту падтрымліваюць гэты працэс, а яе якасць і памер вызначаюць дакладнасць, кантэкст, адаптацыю, падтрымку мовы і апрацоўку шуму.
Давай разгледзім варыянты мадэлі машыннага навучання з праграмы транскрыпцыі OpenAI Whisper, якая служыць асновай мадэлі для платформы VocalStack:
| Model | Parameters | Transcription Quality |
|---|---|---|
| Whisper Tiny | 39 Million | Limited |
| Whisper Base | 74 Million | Moderate |
| Whisper Small | 244 Million | Good |
| Whisper Medium | 769 Million | Very Good |
| Whisper Large-v3 | 1.55 Billion | Excellent |
Параметры — гэта ўнутраныя налады мадэлі штучнага інтэлекту, якія рэгулююцца падчас навучання, дазваляючы мадэлі вывучаць шаблоны ў дадзеных, такія як распазнаванне розных моў, акцэнтаў і кантэкстаў. Больш параметраў азначае, што мадэль можа захопліваць гэтыя дэталі больш эфектыўна, што прыводзіць да вышэйшага якасці і больш дакладных транскрыпцый.
Каб лепш зразумець уплыў памеру мадэлі машыннага навучання, давайце выкарыстаем розныя мадэлі Whisper для транскрыпцыі прыкладу нейкай мовы:
80%
АдрозненнеРэзкі тэкст
АдрозненнеIn a quaint little cafée near the Thames, Claire chuckled as Pierre ate eight eclairs all in one go. Anticipating gastroeisophageal reflux, he said, "nope, they're not worth it!". Later, they called a Lylift to drive them to the park, as Pierre thinks it's cheaper than Uber. As they walked under the glow of the noctialucent sky, they jumped when they'd seen a bear clothed only in his beare fur. Pierre cried out loud, "Mon Dideu!". They both leapt hastily into the river and swam for Chiswick Eyoat. Phewoo!
Original Text
In a quaint little café near the Thames, Claire chuckled as Pierre ate eight eclairs all in one go. Anticipating gastroesophageal reflux, he said "nope, they're not worth it!" Later, they called a Lyft to drive them to the park, as Pierre thinks its cheaper than Uber. As they walked under the glow of the noctilucent sky, they jumped when they'd seen a bear clothed only in his bare fur. Pierre cried out loud, "Mon Dieu!" They both leapt hastily into the river and swam for Chiswick Eyot. Phew!
Добрая мадэль транскрыпцыі прапануе больш, чым проста тэкставы вывад. Вось ключавыя якасці, на якія варта звярнуць увагу:
- Дакладнасць - Што?- Недакладныя транскрыпцыі могуць прывесці да неразумення. Гэта адбываецца, асабліва калі ИИ стварае поўныя сказы, якія здаюцца правільнымі на першы погляд, але не адлюстроўваюць дакладна тое, што было сказана ў аўдыё.
- Кантэкстнае разуменне- Развітыя мадэлі разумеюць гомафонныя словы (слоў, якія гучаць аднолькава, але маюць розныя значэнні) на аснове кантэксту, у якім яны выкарыстоўваюцца. Напрыклад, словы «bare» і «bear» у англійскай мове гучаць аднолькава, але маюць зусім розныя значэнні, і мадэль транскрыпцыі павінна разумець кантэкст, каб выбраць правільнае слова. Гэта таксама ўключае ў сябе распазнаванне і правільнае фарматаванне суб'ектаў, такіх як даты, гадзіны і назоўнікі.
- Падтрымка мовы і акцэнтаў- Высокакаштоўныя мадэлі падтрымліваюць шырокі спектр моў і акцэнтаў, што робіць транскрыпцыйныя паслугі даступнымі для сусветнай базы карыстальнікаў. Гэтая інклюзіўнасць пашырае магчымыя прымяненні паслуг транскрыпцыі штучным інтэлектам і забяспечвае, што не-родныя мовы або асобы з моцнымі рэгіянальнымі акцэнтамі будуць дакладна прадстаўлены.
- Абслугоўванне шумных асяроддзяў - Звычайна ўжываецца для вымаўлення гукаў, якія ў звычайных сітуацыях гучаць ці не гучаць. Некаторыя з іх могуць быць выкарыстаны ў якасці прыкладаў у тэксце або ў графічным інтэрфейсе. Большыя, больш прасунутыя мадэлі машыннага навучання звычайна лепш абсталяваны тэхналогіямі зніжэння шуму і могуць эфектыўна ізаляваць голас гаворцы ад нежелательного фонавага шуму.
- Адаптыўнасць Добрая мадэль можа адаптавацца да спецыфічнай тэрміналогіі, якая выкарыстоўваецца ў розных галінах, такіх як медыцынская, юрыдычная або тэхнічная. Гэтая адаптабельнасць паляпшае актуальнасць і карыснасць транскрыпцыі для прафесіяналаў у гэтых галінах праз дакладнае захоп спецыялізаванага слоўніка.
Мы абмяркоўвалі перавагі выкарыстання вялікіх мадэляў штучнага інтэлекту для транскрыпцыі і праблемы, якія яны прыносяць. У той час як вялікія мадэлі прапануюць вышэйшую якасць, дакладнасць і кантэкстуальнае разуменне, яны прыходзяць з павышанымі выдаткамі, апаратнымі патрабаваннямі і праблемамі, звязанымі з рэалізацыяй нестандартнага рашэння для забеспячэння хуткай працы транскрыпцыі.
Больш падрабязна пра гэта можна прачытаць тут:
Многія SaaS транскрыпцыйныя паслугі звычайна не раскрываюць, якія мадэлі AI яны выкарыстоўваюць, часта таму, што яны спрабуюць скараціць выдаткі, пазбягаючы вялікіх, рэсурсна-інтэнсіўныя мадэлі. Замест гэтага яны могуць выкарыстоўваць меншыя мадэлі для зніжэння выдаткаў на інфраструктуру, ахвяруючы некаторымі дакладнасцю і разнастайнасцю ў працэсе.
Калі вы ўпэўнены, што вялікія мадэлі неабходныя для дастаўкі найлепшых вынікаў транскрыпцыі, важна знайсці практычныя спосабы зрабіць іх рэалізацыю рэальнай для вашага бізнесу. Гэта дазваляе карыстальнікам выбіраць, якія з іх мадэляў яны хочуць выкарыстоўваць, не турбуючыся пра складанасць інфраструктуры або вялікія выдаткі.
Больш падрабязна тут. https://www.vocalstack.com/business
VocalStack прадастаўляе як запісаныя, так і жывыя транскрыпцыйныя паслугі па прымальнай цане. Акрамя таго, без дадатковых выдаткаў, VocalStack выкарыстоўвае розныя мадэлі штучнага інтэлекту для павышэння якасці кожнай транскрыпцыі, у тым ліку:
- Зводка - Стварэнне кароткіх падсумаванняў транскрыпцыі.
- Ключавыя словы Вызначэнне ключавых тэм і фраз з транскрыпцыі.
- Сегментацыя абзацаў- Раздзяляе тэкст на абзацы.
- Часовыя знакі ўзроўню слова - Кожны з іх мае свае асаблівасці, якія дазваляюць дакладна вызначыць час.
Вельмі вялікія мадэлі штучнага інтэлекту трансфармуюць спосаб нашага ўзаемадзеяння з тэхналогіяй пераўтварэння мовы ў тэкст. Платформы, такія як VocalStack, выкарыстоўваюць гэтыя дасканалыя мадэлі для дастаўкі дакладных, рэальных і шматмоўных транскрыпцый з дадатковымі пластамі кантэкстуальнага разумення і пасляапрацоўкі. Незалежна ад таго, ці гаворка ідзе пра забеспячэнне бездакорнай граматыкі, падтрымку 57 моў або адаптацыю да спецыялізаванай тэрміналогіі, роля вялікіх мадэляў машыннага навучання незаменная.
Для тых, хто шукае інтэграцыі найноўшых рашэнняў пераўтварэння мовы ў тэкст, выбар ясна: вялікія мадэлі штучнага інтэлекту забяспечваюць надзейнасць, дакладнасць і гнуткасць, неабходныя для таго, каб транскрыпцыя была не толькі магчымай, але і магутнай.
Вы гатовыя да наступнага ўзроўню транскрыпцыі? Адкрыйце VocalStack сёння і паглядзіце, як AI можа ператварыць вашыя гукавыя словы ў дзейсны, плыўны тэкст.
Scroll Up