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語音轉文字術語提示的準確度與誤插入
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AI 綜述
文章討論如何改善語音轉文字模型對術語的誤識，同時避免輸出説話者未曾説出的詞。作者建議每段錄音使用精簡術語詞表，將重要詞項放在末尾，並以包含相似發音普通詞的片段測試模型。作者以 whisper-1 測試 15 個術語，詞表令正確率由 14% 升至 90%；但在 72 段誘餌片段中，短詞表仍造成 13 次誤插入。報道指出，Whisper 只保留提示詞最後 223 個 token，因此詞表長度及排序均會影響結果。
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最新進展11月2日 18:34
whisper-1 測試中，術語正確率升至 90%，但短詞表仍造成 13 次誤插入。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
11月2日
- DEV Community如何修正語音轉文字中的術語誤識，又避免加入沒有人説過的詞
文章建議為每段錄音提供精簡的術語詞表，把重要詞項放在末尾，並以相似發音的普通詞片段測試語音轉文字模型。作者以 whisper-1 測試 15 個術語，正確率由 14% 升至 90%；但短詞表在 72 段誘餌片段中仍造成 13 次誤插入。Whisper 只保留提示詞最後 223 個 token，因此詞表長度及排序都會影響結果。
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