Personalizzerò i modelli di riconoscimento vocale whisper sui tuoi dati


Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Ti aiuto a personalizzare i modelli di riconoscimento vocale Whisper sui tuoi dati audio e di trascrizione per migliorare la precisione della trascrizione per il tuo caso d'uso specifico, accento, settore, vocabolario o condizioni audio.
Questo servizio può includere selezione del modello, revisione del dataset, configurazione dell'addestramento, personalizzazione, test di trascrizione e valutazione quantitativa usando metriche come WER/CER. Posso anche aiutarti a valutare la qualità dei tuoi audio e trascrizioni, convalidare i file manifest, identificare problemi nei dati e suggerire correzioni prima dell'addestramento.
Per progetti più avanzati, posso creare o adattare un'app di fine-tuning end-to-end per clipping audio, editing di trascrizioni, gestione dei file manifest, controlli di qualità audio/testo, scoring delle trascrizioni, confronto tra modelli e gestione di job di fine-tuning/trascrizione.
Contattami prima di ordinare così posso rivedere la dimensione del tuo dataset, il formato dei dati, la lingua target, gli obiettivi di precisione e i requisiti di consegna.
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- DaStati Uniti
- Membro daapr 2023
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Lingue
Inglese
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FAQ
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Devo contattarti prima di ordinare?
Sì. Contattami prima di ordinare così posso rivedere la dimensione del tuo dataset, il formato audio, il formato della trascrizione, la lingua e gli obiettivi di precisione. Questo aiuta a evitare di ordinare il pacchetto sbagliato.
Di cosa hai bisogno da me per personalizzare un modello Whisper?
Ho bisogno di file audio, trascrizioni corrispondenti, la lingua target, il caso d'uso previsto e eventuali esempi di trascrizioni attuali se disponibili. Un file manifest è utile ma non obbligatorio per ogni progetto.
Puoi lavorare con dati disordinati o non preparati?
Sì, ma dati disordinati potrebbero richiedere una preparazione extra del dataset. Trascrizioni di scarsa qualità, audio rumorosi, timestamp sbagliati, lingue miste e formati di file incoerenti possono influenzare il risultato del fine-tuning.
Quanti dati audio mi servono?
Dipende dal tuo obiettivo. Un dataset piccolo può aiutare a testare il processo, ma risultati migliori di solito richiedono abbastanza coppie di audio e trascrizioni pulite che corrispondano al tuo caso d'uso reale.
Puoi migliorare la precisione per accenti o parole specifiche di settore?
Sì. Il fine-tuning può aiutare con accenti, nomi, vocabolario personalizzato, termini tecnici e schemi ricorrenti di discorso, specialmente quando i dati di addestramento riflettono il caso d'uso target.
Puoi preparare il mio dataset per il fine-tuning?
Sì. Posso rivedere la qualità audio, controllare la coerenza delle trascrizioni, convalidare i file manifest, pulire problemi di formattazione e suggerire correzioni. Per lavori di pulizia più approfonditi potrebbe essere necessario un extra o un preventivo personalizzato.
Puoi dividere o clipare file audio lunghi?
Sì. Posso aiutarti con clipping e segmentazione audio se i tuoi dati devono essere divisi in campioni di addestramento più piccoli. Potrebbe essere richiesto un costo extra a seconda della quantità di audio.
Puoi confrontare più modelli?
Sì. Posso confrontare le uscite del modello usando metriche di trascrizione come WER e CER, e fornire una raccomandazione chiara basata su precisione, errori comuni e uso pratico.
Puoi creare un'app o un workflow completo di fine-tuning?
Sì. Per progetti avanzati, posso creare o adattare un'app per clipping audio, editing di trascrizioni, gestione dei file manifest, controlli di qualità audio/testo, confronto tra modelli e gestione di job di fine-tuning/trascrizione.
I miei dati resteranno privati?
Tratto i dati dei clienti come riservati e li uso solo per il progetto concordato. Per favore, non inviare dati sensibili finché non definiamo insieme l'ambito e i requisiti di gestione.
