Conformer

Conformer-2 is een toffe AI-spraakherkenningsmodel dat echt de bom is. Het is getraind op 1,1 miljoen uur aan Engelse audio-data. Dit model bouwt voort op de originele Conformer-1 en zorgt voor verbeteringen op het gebied van eigennamen, alfanumerieke tekens en weerstand tegen ruis. Door gebruik te maken van modelensembles en meer trainingsdata, kan Conformer-2 betere resultaten neerzetten. Zo is er een 31,7% verbetering bij alfanumerieke transcriptie, een 6,8% daling in het foutpercentage voor eigennamen en een 12,0% verbetering in de weerstand tegen ruis. Daarnaast is de latentie van de inferentiepipepline met maximaal 53,7% verlaagd, zodat gebruikers sneller hun resultaten krijgen. Conformer-2 wordt getraind op eigen GPU-computeklusters, waardoor het een hogere trainingssnelheid heeft en meer flexibiliteit biedt. Met de lancering van Conformer-2 komt er ook een nieuwe API-parameter, namelijk speech_threshold. Hiermee kunnen gebruikers een drempelwaarde instellen voor de hoeveelheid spraak in een audio-bestand dat moet worden verwerkt. Dit helpt gebruikers kosten te besparen bij bestanden waar transcriptie niet nodig is. Conformer-2 is via de API beschikbaar en biedt betere prestaties zonder dat gebruikers iets hoeven aan te passen.