GLM-ASR - Wisdom Spectrum AIオープンソース高性能音声認識モデルシリーズ
GLM-ASRとは
GLM-ASRは、Wisdom Spectrum AIがオープンソース化した高性能音声認識モデルシリーズで、クラウドモデルのGLM-ASR-2512とオープンソースのエンドサイドモデルGLM-ASR-Nano-2512があります。 GLM-ASR-2512は、マルチシーン、マルチ言語、マルチアクセントに対応し、0.0717という優れた文字誤り率を持つ、世界有数のクラウドベースの音声認識モデルです。GLM-ASR-Nano-2512は、複雑な環境に最適化された1.5Bパラメータのエンドサイドモデルで、広東語などの方言をサポートし、小音量の音声認識に強く、平均エラーレートは4.10と低い。

GLM-ASR 機能的特徴
- 高精度の音声認識GLM-ASR-2512は、複数のシナリオ、言語、アクセントが混在する複雑な環境においても、わずか0.0717の文字誤り率で良好な結果を示しています。オープンソースのエンドサイドモデルであるGLM-ASR-Nano-2512は、平均誤り率が4.10と低く、良好な結果を示しています。
- 方言と小音量音声の最適化GLM-ASR-Nano-2512は、広東語などの方言に最適化されており、「ささやき声」のシナリオにも優れており、非常に小さな音量でも正確に音声を捉えます。
- 多言語サポート北京語、英語、広東語などの多言語をサポートし、様々なユーザーのニーズに応えます。
- インテリジェント・オペレーション・インテグレーションGLM-ASRモデルに基づくスマートスペクトラムAI入力メソッドは、音声からテキストへの変換、翻訳、書き換え、感情変換などのインテリジェントな操作をサポートし、ユーザーは入力メソッドでビッグモデルの機能を直接呼び出すことができます。
- プライバシーと低遅延GLM-ASR-Nano-2512はローカルオペレーションに対応し、データプライバシーを確保しながら、インタラクションのレイテンシーを低減します。
- 柔軟なシナリオ適応何千ものペルソナの切り替えをサポートし、仕事や生活などさまざまなシーンに適応し、パーソナライズされた表現を提供します。
- 開発者フレンドリー詳細な使用ガイドラインとサンプルコードを提供し、主流の推論フレームワークとの統合をサポートします。
GLM-ASRの主な利点
- 高精度の認識複数のシナリオ、言語、アクセントが混在する複雑な環境において、極めて低い文字エラー率で業界をリードするパフォーマンスを発揮します。
- 方言と小音量音声の最適化広東語などの方言や発話量の少ない音声シナリオに最適化されており、方言音声認識のギャップを埋める。
- オープンソースと柔軟な展開: オープンソースのエンドサイドモデルGLM-ASR-Nano-2512を提供し、ローカルオペレーションをサポートし、インタラクションの待ち時間を短縮しながら、ユーザーのプライバシーを保護します。
- 多言語サポート北京語、英語、広東語などの多言語をサポートし、様々なユーザーのニーズに応えます。
- インテリジェント・オペレーション・インテグレーションモデルベースのSmart Spectrum AI入力メソッドは、音声からテキストへの変換、翻訳、書き換え、感情変換などのインテリジェントな操作をサポートし、ユーザー体験を向上させる。
- パーソナライズされた適応何千ものペルソナの切り替えをサポートし、仕事や生活などさまざまなシーンに適応し、パーソナライズされた表現を提供します。
GLM-ASRの公式ウェブサイトは?
- GitHubリポジトリ:: https://github.com/zai-org/GLM-ASR
- HuggingFaceモデルライブラリ:: https://huggingface.co/zai-org/GLM-ASR-Nano-2512
GLM-ASRが適応となる人
- 一般オフィスユーザー会議を効率的に記録し、メモを整理し、スピーチ・トゥ・テキストで文書の編集や整理を素早く行う必要があります。
- コンテンツクリエーター例えば、ブロガーやビデオ制作者などが、ビデオの字幕や記事の初稿などを素早く作成し、コンテンツ制作の効率化を図ります。
- 開発者コードロジックやコメントの音声入力をサポートし、開発者が素早く指示を見つけ、複雑なタスクを完了し、プログラミング効率を向上させます。
- 学生数: 教室でのノートテイキング、言語学習(翻訳、リライトなど)、学習効率と言語能力の向上に。
- マルチリンガル・スピーカー複数の言語と方言をサポートし、異なる言語環境での音声対話を必要とするユーザーに適しています。
- プライバシーに敏感なユーザーGLM-ASR-Nanoはローカルオペレーションをサポートし、プライバシーを重視するユーザーのためにデータプライバシーを保証します。
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