Conformer 2：颠覆性的语音识别模型

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Updated on Mar 09,2024

Conformer 2：颠覆性的语音识别模型

引言
Conformer 2：颠覆性的语音识别模型
更快、更准确的识别能力
背景和改进
尺寸扩展和数据训练
强大的语音识别性能
领域应用和学术基准
更优秀的用户体验
噪声学生教师训练和数据过滤
准确识别数字和专有名词
颠覆惯例的评价标准
控制成本的新参数：音频阈值
立即使用Conformer 2

引言

在当今信息爆炸的时代，语音识别技术扮演着越来越重要的角色。有了强大的语音识别模型，我们能够实现更快、更准确的语音转文字功能，开创无数可能性。本文将介绍一款革新性的语音识别模型——Conformer 2，它不仅在速度和准确性方面远超前作，还具备了对字母和专有名词的敏锐识别能力。快来了解一下这款在Assembly AI API上默认使用的模型吧！

Conformer 2：颠覆性的语音识别模型

Conformer 2是一款全新的语音识别模型，相较于Conformer 1有着不可忽视的改进。在速度、字母和专有名词识别以及噪声鲁棒性方面，Conformer 2都取得了质的飞跃。而最重要的是，Conformer 2已经成为Assembly AI API上的默认语音识别模型，您可以立即开始使用它。

更快、更准确的识别能力

Conformer 2在许多方面都实现了显著的性能提升。首先，我们通过增大模型的尺寸和训练数据量来改进了模型的质量。与Conformer 1相比，Conformer 2的参数规模从2.7亿扩展至4.5亿。根据Chinchilla论文中的缩放定律，Conformer 2使用了1.1百万小时的数据进行训练。结果显示，在字母和专有名词的识别方面，Conformer 2表现出了显著的性能提升。这种改进在各个领域和学术基准测试中都得到了验证，包括电话、播客、网络研讨会和嘈杂的音频环境。

背景和改进

除了模型质量的提升，我们的工程团队还致力于提供最佳的用户体验。通过各种优化措施，我们成功降低了API的延迟，实现了超过100万小时的训练数据。此外，Conformer 2采用了噪声学生教师训练技术，以扩大模型训练所使用的数据的质量和数量。这是一种半监督学习方法，其中教师模型使用标记数据进行训练，并为无标签数据生成预测。而学生模型在使用标记数据进行训练的同时，还使用教师模型的预测结果作为伪标签进行训练。这一过程多次重复进行，学生模型逐渐演化成为下一轮迭代中的教师模型。Conformer 2由一组教师模型组成，以创建高质量的伪标签，并确保不过度拟合。同时，它还采用了数据过滤技术，以排除质量较差的伪标签。

强大的语音识别性能

Conformer 2不仅在字母和专有名词的识别方面实现了显著的改进，还在整体语音识别性能上获得了极高的表现。传统的语音识别评估指标是词错误率（WORD Error Rate，简称WER），然而它并不能完全捕捉到现实世界使用场景的细微差别。因此，对于Conformer 2来说，我们将重点放在了字母和专有名词的敏锐识别上。因为WER只计算错误数量，而不考虑错误的重要程度，例如以下两个转录文件的WER是相同的，尽管文件B对于语义意义要远远好于文件A。在训练过程中，模型在识别专有名词方面所接触到的示例相对较少，因此在转录这些专有名词时更具挑战性。但专有名词对于语言的意义更加重要。同样，正确识别字母和数字将决定实际应用中自动速记模型的实用性和有效性。例如，错误识别信用卡号码或订单号码对于实际应用而言将是灾难性的。Conformer 2在字母和专有名词的识别方面相较于Conformer 1有了明显改进。

领域应用和学术基准

Conformer 2在各个领域和学术基准测试中的性能表现都是令人瞩目的。无论是电话、播客、网络研讨会还是嘈杂的音频环境，Conformer 2在各个方面都显示出了卓越的能力。这使得Conformer 2成为适用于广泛应用场景的语音识别模型选择。

更优秀的用户体验

为了提供给用户最佳的体验，我们的团队不断进行系统端的优化工作。我们成功降低了API的延迟，并实现了超过100万小时的训练数据。这些优化措施可以让您更加高效地使用我们的API，提升工作效率。

噪声学生教师训练和数据过滤

Conformer 2采用了噪声学生教师训练技术，以提升模型在各种场景下的表现。通过教师模型的预测和处理无标签数据，我们不仅扩大了模型训练所使用的数据量，同时也保证了数据的质量。为了确保模型的准确性，Conformer 2还采用了数据过滤技术，排除了质量较差的数据和预测结果。

准确识别数字和专有名词

Conformer 2的显著改进之一就是在数字和专有名词的识别方面取得了巨大进步。数字和专有名词在语言中具有重要意义，正确识别它们对于语义的完整性和准确性至关重要。Conformer 2通过增加训练数据和优化模型的方式，大幅提高了对数字和专有名词的识别准确率，使得语音转文字的结果更加可靠和准确。

颠覆惯例的评价标准

传统的词错误率（WER）评估指标并不完全能够适应实际使用场景的需求。为了更好地评估Conformer 2的性能，我们将重点放在了字母和专有名词的敏感识别上。因为WER只计算错误数量而不考虑错误的重要性，所以我们需要更全面地考虑语音识别结果中的细微差别。Conformer 2在字母和专有名词的识别方面取得了巨大进步，提供了更加准确和可靠的转录结果。

控制成本的新参数：音频阈值

我们为您带来了一个新的参数：音频阈值。通过设置音频阈值，您可以控制文件在Assembly AI中处理之前的最小分钟数。这将帮助您降低成本，尤其适用于处理睡眠音频、播客音频、音乐或为空音频文件等场景。

立即使用Conformer 2

Conformer 2已经可用，并且可以立即通过我们的API进行使用。获取一个免费的API令牌，并参阅我们的文档或欢迎协作笔记本，以便开始使用它。您还可以访问我们的playground（assemblyai.com playground），以了解如何将Conformer 2集成到您的产品中。如有任何问题，请随时联系我们的销售团队。