

Whisperner
紹介 :
WhisperNERは、自動音声認識(ASR)と命名エンティティ認識(NER)を統合した、ゼロショット学習可能な統一モデルです。ASRとNERの下流タスクのための強力な基盤モデルとして設計されており、特定のデータセットでファインチューニングすることで性能を向上させることができます。WhisperNERの重要性は、音声認識とエンティティ認識の両方のタスクを同時に処理することで処理効率と精度を向上させる点にあり、特に多言語やクロスドメインのシナリオにおいて顕著な利点があります。
ターゲットユーザー :
ターゲットオーディエンスは、大量の音声データとエンティティ認識タスクを処理する必要がある開発者、データサイエンティスト、企業です。WhisperNERはゼロショット学習能力と高精度を備えているため、特にリソースが限られている場合や複数の言語を処理する必要がある場合などに、音声認識とエンティティ認識ソリューションを迅速に導入する必要があるシナリオに最適です。
使用シナリオ
事例1:多国籍企業がWhisperNERを使用して多言語の会議録を処理し、音声テキスト化と重要な情報の抽出を自動化します。
事例2:研究機関がWhisperNERを使用して音声データの前処理を行い、後続の機械学習モデルのトレーニングに正確な入力データを提供します。
事例3:開発者がWhisperNERをモバイルアプリケーションに統合し、ユーザーにリアルタイムの音声認識とエンティティ推薦機能を提供します。
製品特徴
- ゼロショット学習能力:トレーニングなしで複数の言語とエンティティを認識できます。
- 統一モデル:ASRとNERを統合し、処理効率を向上させます。
- ファインチューニング能力:特定のデータセットでファインチューニングして、より高い性能を得ることができます。
- 多言語サポート:複数の言語の音声とエンティティ認識に対応しています。
- 高精度:高度な深層学習技術に基づき、高精度の認識結果を提供します。
- 容易な統合:コード例とAPIを提供し、開発者が自身のプロジェクトに容易に統合できます。
- オープンソース:コードはオープンソースであり、コミュニティがモデルの改善と最適化に共同で参加できます。
使用チュートリアル
1. 仮想環境を作成してアクティブ化します:condaまたはpipを使用して必要な環境と依存関係をインストールします。
2. コードリポジトリをクローンします:git cloneコマンドを使用してWhisperNERのコードをローカルにクローンします。
3. 依存関係をインストールします:プロジェクトのrequirements.txtファイルに従って、pipを使用してすべての依存関係をインストールします。
4. モデルとプロセッサを読み込みます:transformersライブラリのWhisperProcessorとWhisperForConditionalGenerationを使用して、事前学習済みモデルを読み込みます。
5. 音声の前処理:プロジェクトで提供されているaudio_preprocess関数を使用して、音声ファイルを前処理します。
6. モデルを実行します:前処理された音声をモデルに入力し、トークンIDを生成します。
7. 後処理:生成されたトークンIDをテキストに変換し、プロンプト部分を削除して、最終的な音声認識とエンティティ認識の結果を得ます。
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