Geavanceerd spraakherkenningsmodel Conformer-2
Conformer-2 is een toonaangevend AI-model voor automatische spraakherkenning, ontwikkeld als opvolger van Conformer-1. Het model is geoptimaliseerd voor het decoderen van eigen namen en alfanumerieke gegevens, en presteert beter in rumoerige omgevingen. Deze verbeteringen zijn bereikt door intensieve training op een grote hoeveelheid Engelse audiogegevens, waardoor de nauwkeurigheid en gebruikerservaring zijn verhoogd zonder in te boeten op de foutpercentage in woorden vergeleken met zijn voorganger.
Een belangrijke innovatie van Conformer-2 is de aanpassing van de inferentie-pijplijn, wat resulteert in een kortere latentieperiode en snellere prestaties. Het model maakt gebruik van een geavanceerde trainingsmethode waarbij labels worden gegenereerd vanuit meerdere 'leraren', wat zorgt voor een veelzijdiger en robuuster systeem. Door de schaalvergroting van gegevens en modelparameters biedt Conformer-2 niet alleen verbeterde snelheid, maar ook een effectievere benutting van de mogelijkheden van grote taalmodellen.
