Conformer-2: 최첨단 음성 인식 모델
소개
Conformer-2는 자동 음성 인식을 위한 최신 AI 모델로, 1.1M 시간의 영어 오디오 데이터를 기반으로 훈련되었습니다. 이 모델은 Proper Noun, Alphanumerics, 그리고 소음에 대한 강인성을 개선하여 Conformer-1의 기능을 확장합니다.
주요 기능
- 향상된 성능: Conformer-2는 Proper Noun Error Rate에서 6.8%, Alphanumerics에서 31.7%, 소음 강인성에서 12.0%의 개선을 이루었습니다.
- 빠른 처리 속도: Conformer-2는 Conformer-1보다 최대 55% 빠른 속도로 작동합니다.
- 모델 앙상블: 여러 강력한 '교사' 모델을 사용하여 훈련함으로써, 더 넓은 데이터 분포에 노출되어 강인성을 높였습니다.
사용 방법
Conformer-2는 API를 통해 사용할 수 있으며, Playground에서 파일을 업로드하거나 YouTube 링크를 입력하여 쉽게 시험해볼 수 있습니다. API를 통해 무료로 사용해 볼 수 있으며, 가입 후 무료 API 토큰을 받을 수 있습니다.
가격 정책
가격 정보는 공식 웹사이트에서 확인하시기 바랍니다. 가격은 시기와 사용량에 따라 달라질 수 있습니다.
결론
Conformer-2는 음성 인식의 새로운 기준을 제시하며, 다양한 산업에서의 응용 가능성을 높입니다. 지금 바로 Conformer-2를 사용해 보세요! .
자주 묻는 질문
- Conformer-2는 어떤 데이터로 훈련되었나요?
- 1.1M 시간의 영어 오디오 데이터로 훈련되었습니다.
- 어떻게 성능이 개선되었나요?
- Proper Noun Error Rate와 Alphanumerics의 오류율이 크게 줄어들었습니다.
참고 문헌
- Hoffmann, Jordan, et al. "Training compute-optimal large language models." arXiv preprint arXiv:2203.15556 (2022).
- V. Panayotov, G. Chen, D. Povey and S. Khudanpur, "Librispeech: An ASR corpus based on public domain audio books," 2015 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), South Brisbane, QLD, Australia, 2015.
