Расширение модели распознавания речи
SpeechKit предоставляет несколько способов, которыми можно повысить качество распознавания речи:
Автотюнинг на основе логированных данных
По умолчанию SpeechKit не сохраняет переданные пользователем данные. Однако самый эффективный способ улучшить модель распознавания речи — это обучить ее на реальных пользовательских данных.
Чтобы повысить качество распознавания, используйте автотюнинг модели. Он позволит сохранять переданные в запросах данные и применять их для дальнейшего обучения. Автотюнинг повышает качество распознавания в процессе работы модели, не требуя от вас дополнительных действий по сбору данных.
Автотюнинг подходит, когда выполняются следующие условия:
- В уже настроенном сценарии, который используется для решения рабочих задач, не распознается часть лексики.
- Лексика для автотюнинга должна быть такой, чтобы ее можно было легко воспринять на слух и записать транскрипцией. Например, названия лекарств не подойдут, так как эта лексика из узкой предметной области. Если нужно распознавать доменно-специфичные термины, используйте дообучение модели.
Чтобы передать данные для автотюнинга, в запросах API укажите заголовок x-data-logging-enabled: true. Пример запроса с включенным логированием см. в разделе Заголовки запросов для диагностики ошибок в Yandex SpeechKit. После этого сообщите в техническую поддержку, что хотите, чтобы модель дообучалась на передаваемых данных.
Рекомендации для успешного автотюнинга:
- Чтобы повлиять на качество распознавания, потребуется минимум 10 часов аудио на русском языке. Для моделей, распознающих другие языки, может потребоваться больше данных. Рекомендуемый объем данных — 50 и более часов.
- Обучение модели распознавания занимает около трех месяцев для русского языка. За это время команда проверит и провалидирует данные, добавит их к обучающему датасету и обучит модель. Сроки для других языков уточняйте у вашего аккаунт-менеджера.
Использование аудио для улучшения качества
Вы можете передать команде SpeechKit аудиофайл для улучшения качества распознавания речи. Метод аналогичен автотюнингу, но вместо переданных в API-запросах данных используется подготовленное вами аудио. Передайте его технической поддержке в виде ZIP-архива. Вы также можете приложить транскрипции передаваемых сообщений, но это не обязательно.
Рекомендации по объему переданных данных совпадают с ограничениями для автотюнинга.
Дообучение модели
Основная модель распознавания речи предназначена для работы с общей лексикой, однако ее может быть недостаточно для распознавания специфичной лексики. С помощью дообучения модель можно научить распознавать доменно-специфичные термины из разных областей:
- медицина — диагнозы, биологические термины, названия лекарств;
- бизнес — названия компаний;
- торговля — номенклатура товаров (ювелирные изделия, электротехника и т. п.);
- финансы — банковские термины и названия банковских продуктов.
Для дообучения необходимы список терминов (слов или словосочетаний) и не менее трех текстовых примеров в свободной форме для каждого термина.
Дообучение доступно только для русского языка.
Дообучение занимает около двух месяцев с момента, как вы передали технической поддержке архив с данными.