top of page
Generatif (Beta) |. Memberikan berita dan tren terkini dalam AI generatif
logo.png

Pengenalan ucapan otomatis AI "Conformer-2" meningkatkan pengenalan karakter alfanumerik dan kata benda

​

​

MajelisAI mengumumkan Conformer-2, model AI terbaru untuk pengenalan suara otomatis. Membangun kesuksesan Conformer-1, Conformer-2 menawarkan peningkatan pengenalan kata, akurasi kata benda yang tepat, dan kekebalan kebisingan.

Conformer-2 dilatih pada kumpulan data ekstensif yang terdiri dari 1,1 juta jam data ucapan bahasa Inggris, yang jauh lebih besar dari versi sebelumnya. Model ini memanfaatkan ansambel model yang menggunakan beberapa model terawasi yang canggih untuk pelabelan, meningkatkan ketahanan dan performa saat terpapar pada data yang sebelumnya tidak terlihat selama pelatihan.


Tingkat kesalahan kata (WER) konsisten dengan Conformer-1, namun Conformer-2 menunjukkan peningkatan yang signifikan dalam berbagai metrik berorientasi pengguna. Akurasi transkripsi alfanumerik meningkat sebesar 31,7%, dan tingkat kesalahan kata benda serta ketahanan terhadap kebisingan masing-masing meningkat sebesar 6,8% dan 12,0%.

Fokus utama selama pengembangan Conformer-2 adalah pembuatan metrik Proper Noun Error Rate (PPNER) yang mengukur kinerja model khusus untuk kata benda, yang penting untuk kasus penggunaan di dunia nyata.

Pelatihan Conformer-2 dijalankan pada cluster komputasi GPU milik AssemblyAI, memungkinkan peningkatan kecepatan dibandingkan dengan infrastruktur berbasis cloud. Pengenalan perangkat keras internal ini memfasilitasi eksperimen dan penelitian lanjutan, sehingga berkontribusi terhadap kinerja model yang unggul.

Ke depan, AssemblyAI akan terus menyempurnakan model berdasarkan masukan pengguna dan mengembangkan lebih banyak metrik yang relevan dengan aplikasi dunia nyata. Perusahaan juga telah mulai menjajaki multimodalitas dan pembelajaran mandiri untuk kemajuan di masa depan.

Dengan dirilisnya Conformer-2, AssemblyAI memperkenalkan parameter Speech_threshold ke API-nya. Memungkinkan pengguna menetapkan ambang batas persentase audio yang diinginkan dalam file audio yang akan diproses. Conformer-2 akan menjadi model default yang dapat diakses melalui API AssemblyAI, memberikan kinerja unggul tanpa memerlukan perubahan apa pun oleh pengguna API yang ada.
Jika pengguna ingin merasakan kehebatan Conformer-2, mereka dapat mencobanya melalui Playground AssemblyAI. Unggah file audio atau tautan YouTube Anda dan terima transkripsi yang cepat dan akurat.

Bagikan artikel ini:

Tin tức mới nhất
シンカがAI電話実証実験

シンカがAI電話実証実験

29/9/26, 07.00

シンカ(東京都千代田区)は、AI応答サービス『カイクラ電話番』の開発に着手し、大手自動車販売会社の協力のもと2026年9月28日より実証実験を開始したと発表した。

ソラコムが展示会に出展発表

ソラコムが展示会に出展発表

29/9/26, 07.00

ソラコム(東京都港区)は、2026年9月29日と30日に開催される展示会「日経クロステックNEXT 東京2026」への出展を発表した。

ダイワボウ情報がアリスタ展開

ダイワボウ情報がアリスタ展開

28/9/26, 07.00

ダイワボウ情報システム(大阪市北区)は、Arista Networksと販売代理店契約を締結し、日本国内における関連製品の取り扱いを開始したと発表した。

NaLaLysが不祥事の分析発表

NaLaLysが不祥事の分析発表

28/9/26, 07.00

NaLaLys(東京都港区)は、自社が運営する「企業不祥事リサーチDB」に収録された767件の調査報告書を横断分析した結果を発表した。

Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.

Bagikan artikel ini:

Bagikan artikel ini:

Generatived

Hãy theo dõi chúng tôi

  • Facebook
  • X

Bahasa

Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.

Generatived AI Logo

Generatived adalah layanan yang memberikan informasi dan tren khusus dalam AI Generatif. Kami akan melakukan yang terbaik untuk menyampaikan informasi tentang dunia yang berubah dengan cepat.

  • Facebook
  • X

Ikuti kami

Bahasa

Berita terkini
シンカがAI電話実証実験

シンカがAI電話実証実験

29/9/26, 07.00

シンカ(東京都千代田区)は、AI応答サービス『カイクラ電話番』の開発に着手し、大手自動車販売会社の協力のもと2026年9月28日より実証実験を開始したと発表した。

ソラコムが展示会に出展発表

ソラコムが展示会に出展発表

29/9/26, 07.00

ソラコム(東京都港区)は、2026年9月29日と30日に開催される展示会「日経クロステックNEXT 東京2026」への出展を発表した。

ダイワボウ情報がアリスタ展開

ダイワボウ情報がアリスタ展開

28/9/26, 07.00

ダイワボウ情報システム(大阪市北区)は、Arista Networksと販売代理店契約を締結し、日本国内における関連製品の取り扱いを開始したと発表した。

NaLaLysが不祥事の分析発表

NaLaLysが不祥事の分析発表

28/9/26, 07.00

NaLaLys(東京都港区)は、自社が運営する「企業不祥事リサーチDB」に収録された767件の調査報告書を横断分析した結果を発表した。

bottom of page