RevAI, лидер в области профессиональной транскрипции английской речи выпустила в открытый доступ фреймdорк Reverb и набор моделей для построения конвейера speech-to-text.
Reverb включает в себя: модель ASR на базе WeNet и 2 версии модели диаризации речи. Весь паплайн Reverb можно запускать как на CPU, так и на GPU.
Reverb ASR обучалась на 200 000 часов английской речи, профессионально транскрибированной людьми — это самый большой корпус транскрибированной человеком речи, когда-либо использовавшийся для обучения модели с открытым исходным кодом.
Она позволяет контролировать уровень дословности выходного транскрипта для создания чистого, удобочитаемого текста и справляется с обработкой аудио, требующего транскрипции каждого произнесенного слова, включая запинания и перефразирования.
Reverb ASR использует совместную архитектуру CTC/attention и поддерживает несколько режимов декодирования. Указать один или несколько режимов можно в
recognize_wav.py. Для каждого режима будут созданы отдельные выходные каталоги. Варианты декодирования: 🟢attention;
🟢ctc_greedy_search;
🟢ctc_prefix_beam_search;
🟢attention_rescoring;
🟢joint_decoding.
В оценке Reverb ASR использовались три корпуса длинных аудиозаписей: Rev16 (подкасты), Earnings21 и Earnings22 (телефонные разговоры).
Reverb ASR значительно превосходит конкурентов в тестовых наборах ASR для длинных форм, особенно в Earnings22, где в основном речь носителей английского языка не как родного.
Для традиционного бенчмаркинга использовался GigaSpeech, Reverb ASR запускался в дословном режиме на скриптах оценки Hugging Face Open ASR Leaderboard. По их результатам Reverb ASR значительно превосходит конкурентов в тестовых наборах ASR для длинных форм.
Reverb diarization v1 использует архитектуру pyannote 3.0 и имеет 2 слоя LSTM со скрытым размером 256, всего около 2,2 млн параметров, а Reverb diarization v2 использует WavLM вместо функций SincNet в базовой модели pyannote 3.0.
Обе модели диаризации прошли донастройку на 26 000 часах данных с экспертной разметкой.
▶️Локальное использование предусматривает несколько вариантов: установка с anaconda, использование Docker-образа и масштабное развертывание.
⚠️ Для локальной установки понадобится Huggingface API KEY
🟡Набор моделей
🟡Demo
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #ASR #Diarization #REVAI