先进的人工智能语音识别与 Conformer-2
Conformer-2 是一个先进的自动语音识别模型，代表了相较于其前身 Conformer-1 的重大进步。通过利用 110 万小时的音频综合数据集，它增强了对专有名词和字母数字的解码，同时即使在嘈杂环境中也能高效运行。该模型在用户导向指标方面有所改善，而不牺牲单词错误率，使其成为各种应用的可靠选择。
Conformer-2 的关键创新包括增强的推理管道，减少了延迟，从而实现更快的性能。该模型的训练技术利用多个“教师”进行标签生成，这增加了鲁棒性并最小化了单个模型的失败。通过对模型参数缩放的优化和扩展的音频训练数据集，Conformer-2 实现了更优的响应时间，挑战了大型模型固有较慢和更昂贵的观念。
