"いずれもReazonSpeechコーパスを用いて訓練 / どのモデルも音声認識性能が高く、CERやWERだけではその性能を十分に評価することが難しくなってる / 使用シナリオに適した書き起こしをしてくれるモデルを選択することが重要"

sh19910711 のブックマーク 2024/06/12 14:18

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4754786448086675712/comment/sh19910711" data-user-id="sh19910711" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.ai-shift.co.jp/techblog/4512" data-original-href="https://www.ai-shift.co.jp/techblog/4512" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fwww.ai-shift.co.jp%2Ftechblog%2F4512" data-user-icon="/users/sh19910711/profile.png">kotoba-whisper, ReazonSpeech, Nue-ASRの文字起こし性能を比較してみた | 株式会社AI Shift</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%2Aalgorithm">*algorithm</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">機械学習</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E9%9F%B3%E5%A3%B0">音声</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E8%AA%8D%E8%AD%98">認識</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E8%A9%95%E4%BE%A1">評価</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">&quot;いずれもReazonSpeechコーパスを用いて訓練 / どのモデルも音声認識性能が高く、CERやWERだけではその性能を十分に評価することが難しくなってる / 使用シナリオに適した書き起こしをしてくれるモデルを選択することが重要&quot;</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/sh19910711/20240612#bookmark-4754786448086675712"><span class="datetime-body">2024/06/12 14:18</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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