

Pengchengstarling
紹介 :
PengChengStarlingは、多言語自動音声認識(ASR)に特化したオープンソースツールキットで、icefallプロジェクトをベースに開発されています。データ処理、モデル訓練、推論、微調整、デプロイといったASRの全プロセスをサポートしています。パラメータ設定の最適化とRNN-Transducerアーキテクチャへの言語IDの統合により、多言語ASRシステムのパフォーマンスを大幅に向上させています。主な利点としては、効率的な多言語サポート、柔軟な設定設計、強力な推論性能が挙げられます。PengChengStarlingのモデルは、様々な言語で優れた性能を発揮し、モデルサイズが小さく推論速度が非常に速いため、効率的な音声認識が必要な場面に最適です。
ターゲットユーザー :
この製品は、多言語自動音声認識システムの開発が必要な開発者、研究者、企業に適しており、特に効率的で柔軟性が高く、高性能な音声認識ソリューションが必要な場面、例えばスマート音声アシスタント、多言語カスタマーサポートシステム、音声テキスト変換アプリケーションなどに最適です。
使用シナリオ
様々な言語に対応したスマート音声アシスタントを開発し、音声からテキストへのリアルタイム変換を可能にする。
多言語カスタマーサポートシステムに効率的な音声認識機能を提供し、様々な言語の顧客からの問い合わせに迅速に対応する。
多言語会議で音声内容をリアルタイムに文字起こしし、様々な言語の音声入力をサポートする。
製品特徴
多言語ASRモデル開発をサポートし、中国語、英語、ロシア語、ベトナム語、日本語、タイ語、インドネシア語、アラビア語に対応しています。
柔軟なパラメータ設定設計を採用し、設定と機能コードを分離することで、様々な言語タスクに対応できます。
RNN-Transducerアーキテクチャに言語IDを統合し、多言語ASRのパフォーマンスを向上させています。
データ処理、モデル訓練、推論、微調整、デプロイといったASRの全プロセスをサポートしています。
ストリーミングASRモデルをサポートし、Whisper-Large v3と比較して推論速度が7倍速く、モデルサイズはわずか20%です。
使用チュートリアル
1. 依存関係のインストール:公式ドキュメントに従って必要な依存関係をインストールします。
2. データの準備:`zipformer/prepare.py`スクリプトを使用して、生データを必要な形式に前処理します。
3. BPEモデルの訓練:`zipformer/prepare_bpe.py`スクリプトを使用して、多言語テキストに対応したBPEモデルを訓練します。
4. モデルの訓練:訓練パラメータを設定した後、`zipformer/train.py`スクリプトを実行して多言語ASRモデルの訓練を開始します。
5. モデルの微調整:`do_finetune`パラメータを`true`に設定し、特定のデータセットを使用してモデルを微調整します。
6. モデルの評価:`zipformer/streaming_decode.py`スクリプトを使用して、訓練済みのモデルを評価します。
7. モデルのエクスポート:`zipformer/export.py`または`zipformer/export-onnx-streaming.py`スクリプトを使用して、モデルをPyTorchまたはONNX形式でエクスポートし、デプロイします。
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