Модель автоматического распознавания речи Dolphin: прорыв для восточных языков и диалектов

Введение в модель автоматического распознавания речи Dolphin

Исследователи из Dataocean AI и Технологического университета Цинхуа представили модель Dolphin — многоязычную систему автоматического распознавания речи (ASR), оптимизированную для восточных языков и диалектов.
Хотя технологии ASR значительно развились, всё же существует заметный разрыв в их способности точно распознавать различные языки, особенно восточные.

Проблема и её решение

Текущие ASR-системы, такие как OpenAI Whisper, показывают меньшую эффективность при обработке восточных языков по сравнению с западными.
Это создаёт конкретные трудности в многоязычных регионах, где имеется большое количество диалектов.
Dolphin предлагает решение этой проблемы, обеспечивая поддержку 40 восточных языков и 22 различных китайских диалектов.

Технические характеристики модели Dolphin

Dolphin использует гибридный подход ASR, комбинируя классификацию временных последовательностей с механизмами внимания.
Архитектура включает в себя кодировщик E-Branchformer и декодер Transformer, что значительно усиливает возможности модели в интерпретации сложных языковых паттернов.

Модель применяет двойную токенизацию языка, что улучшает точность распознавания, особенно для языков с большим количеством диалектов.
Дальнейшее улучшение достигается за счет использования слоя уменьшения выборки, что увеличивает скорость вычислений без потери точности.

Результаты экспериментов

Экспериментальные оценки показывают, что Dolphin значительно улучшает точность распознавания речи по сравнению с моделями Whisper.
Например, модель Dolphin small снизила уровень ошибок распознавания слов на 24.5% по сравнению с базовой моделью Whisper.

Модель Dolphin доступна в рамках лицензии Apache 2.0, что позволяет широкой аудиторие использовать её и вносить свой вклад в её развитие.

Заключение

Dolphin представляет собой значительный шаг вперёд в области технологий ASR, решая существующие проблемы с распознаванием восточных языков и диалектов.
Эта работа закладывает основу для будущих разработок в области многоязычного ASR, продвигая языковое разнообразие и инклюзивность.

Практические рекомендации по внедрению ИИ в бизнес

• Изучите процессы, которые можно автоматизировать.
• Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ приносят пользу.
• Выберите инструменты, соответствующие вашим потребностям, и адаптируйте их под ваши цели.
• Начните с небольшого проекта, собирайте данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в своей работе.

Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru.
Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram: t.me/itinai.

Пример решения на основе ИИ

Ознакомьтесь с практическим примером решения на основе ИИ: продажный бот,
который предназначен для автоматизации взаимодействия с клиентами 24 часа в сутки и управления общением на всех этапах клиентского пути.