ASR/STTモデルのファインチューニングは、高度にクリッピングされたオーディオのパフォーマンスを向上させることができますか？

この記事では、高度にクリッピングされたオーディオデータに対する自動音声認識（ASR）または音声テキスト変換（STT）モデルのファインチューニングが、パフォーマンスを向上させる可能性について議論しています。著者は、メトロ電車の無線通信に関する企業プロジェクトで課題に直面しており、オーディオの品質はクリッピングとドメイン固有の専門用語のために悪くなっています。主な問題は、ファインチューニングモデル（WhisperやParakeetなど）に使用できる検証済みデータの量が限られていること（1〜2時間）です。投稿では、データの制約を考慮してプロジェクトの実現可能性に関する重要な疑問が提起されており、代替方法に関するアドバイスが求められています。この問題は、不完全なオーディオを使用した現実世界のシナリオにおける最先端のASRモデルの適用における課題を浮き彫りにしています。

• •高度にクリッピングされたオーディオに対するASRモデルのファインチューニングは、データが限られているため困難です。
• •この記事は、現実世界のノイズの多い環境でASRを適用することの実際的な困難を強調しています。
• •パフォーマンスを向上させるには、オーディオ修復技術などの代替方法が必要になる場合があります。