“`html

Технология распознавания речи

Технология распознавания речи сосредоточена на преобразовании устной речи в текст. Она включает в себя процессы, такие как акустическое моделирование, языковое моделирование и декодирование, нацеленные на достижение высокой точности транскрипции. Большие успехи в этой области были достигнуты благодаря алгоритмам машинного обучения и большим наборам данных. Эти достижения обеспечивают более точные и эффективные системы распознавания речи, крайне важные для различных приложений, таких как виртуальные ассистенты, транскрипционные услуги и средства доступности.

Исправление ошибок в системах распознавания речи

Одной из основных проблем в распознавании речи является исправление ошибок, генерируемых автоматическими системами распознавания речи (ASR). Традиционные языковые модели (LMs), интегрированные с системами ASR, часто требуют учета конкретных ошибок, что приводит к неоптимальной производительности. Эффективные модели коррекции ошибок, способные точно исправлять эти ошибки без обширных данных для обучения, остаются критической проблемой.

Модель коррекции ошибок Denoising LM (DLM)

Исследователи из Apple представили Denoising LM (DLM) – передовую модель коррекции ошибок, разработанную исследовательской группой в Apple. DLM использует огромное количество синтетических данных, сгенерированных системами текста в речь (TTS), чтобы эффективно обучать модель. Этот подход значительно превосходит предыдущие попытки и достигает современной производительности в системах ASR.

Преимущества модели DLM

DLM продемонстрировала впечатляющую производительность, достигнув 1,5% ошибки слова (WER) на наборе данных Librispeech test-clean и 3,3% на наборе данных test-other. Эти результаты значительны, поскольку они соответствуют или превосходят производительность обычных LMs и даже некоторых методов самостоятельного обучения, использующих внешние аудиоданные. Способность DLM значительно улучшать точность ASR подчеркивает ее потенциал заменить традиционные LMs в системах ASR. Кроме того, модель показала, что ее можно применять к различным архитектурам ASR, поддерживая высокую производительность в различных системах.

Заключение

Исследование подчеркивает эффективность DLM в устранении ошибок ASR путем использования синтетических данных для обучения. Предложенный метод не только повышает точность, но также демонстрирует масштабируемость и универсальность в различных системах ASR. Этот инновационный подход является значительным прорывом в распознавании речи, обещая более точные и надежные системы ASR в будущем. Исследователи считают, что успех модели DLM указывает на необходимость пересмотреть, как можно использовать большие текстовые корпуса для дальнейшего повышения точности ASR.

“`