Conformer

什么是Conformer？

Conformer-2是专为自动语音识别（ASR）而设计的尖端人工智能模型。这一先进模型以其前身 Conformer-1 的成功为基础，在包含 110 万小时英语音频的广泛数据集上进行了训练，从而在语音识别的各个方面取得了显着改进。

重点领域：Conformer-2 的主要目标是增强对专有名词、字母数字和噪声鲁棒性的识别。通过关注这些关键领域，该模型显着提高了准确转录语音内容的能力。

缩放法则和训练数据：Conformer-2 的开发受到 DeepMind 的 Chinchilla 论文中提出的缩放法则的指导。了解足够的训练数据对于大型语言模型的重要性，Conformer-2 在训练过程中利用了 110 万小时的大量英语音频数据。

集成技术：Conformer-2 的突出特点之一是采用模型集成。 Conformer-2 不是依赖于单个教师模型的预测，而是从多个强大的教师中生成标签。在处理训练过程中以前未见过的数据时，这种集成技术可以减少方差并提高模型的性能。

改进的速度和处理：尽管模型尺寸有所增加，Conformer-2 与 Conformer-1 相比，在速度方面仍表现出改进。服务基础设施经过精心优化，处理速度更快。 Conformer-2 将所有音频文件持续时间的相对处理持续时间缩短了 55%。

实际性能：在实际应用中，Conformer-2 展示了各种面向用户的指标的显着增强。值得注意的是，它在字母数字方面提高了 31.7%，在专有名词错误率方面提高了 6.8%，在噪声鲁棒性方面提高了 12.0%。这些增强归功于大量的训练数据和模型集合的使用。

AI 管道的理想选择：Conformer-2 模型被证明是专注于使用语音数据的生成式 AI 应用程序的 AI 管道的宝贵组件。其卓越的语音到文本转录功能使其成为生成具有卓越精度和可靠性的准确转录的宝贵工具。