#
Чему вы научитесь и что создадите

В этом разделе мы рассмотрим, как трансформеры могут быть использованы для преобразования устной речи в текст - задача, известная как распознавание речи (speech recognition).

Распознавание речи, известное также как автоматическое распознавание речи (automatic speech recognition - ASR) или преобразование речи в текст (speech-to-text - STT), является одной из наиболее популярных и интересных задач обработки устной речи. Она используется в широком спектре приложений, включая диктовку, голосовые помощники, субтитры к видео и транскрибацию переговоров / совещаний.

Возможно, вы уже не раз пользовались системой распознавания речи, даже не подозревая об этом! Возьмем, к примеру, цифрового ассистента в вашем смартфоне (Siri, Google Assistant, Alexa). Когда вы пользуетесь такими помощниками, первое, что они делают, - это транскрибируют вашу устную речь в письменный текст, готовый к использованию для решения последующих задач (например, для поиска прогноза погоды 🌤️).

Попробуйте воспользоваться демонстрацией распознавания речи, приведенной ниже. Вы можете записать себя с помощью микрофона или перетащить в окно образец звука для расшифровки:

Распознавание речи является сложной задачей, поскольку требует совместного знания в области звука и текста. Входной звук может содержать много фоновых шумов и произноситься дикторами с разным акцентом, что затрудняет выделение произносимой речи. В письменном тексте могут присутствовать символы, не имеющие акустического звучания, например, знаки препинания, которые трудно определить только по звуку. Все это - препятствия, которые нам приходится преодолевать при создании эффективных систем распознавания речи!

Теперь, когда мы определились с задачей, можно приступить к более детальному изучению распознавания речи. К концу этого раздела вы будете иметь хорошее фундаментальное представление о различных доступных предварительно обученных моделях распознавания речи и о том, как использовать их с библиотекой 🤗 Transformers. Вы также узнаете о процедуре тонкой настройки ASR-модели на выбранный домен или язык, что позволит вам построить производительную систему для решения любой задачи. Вы сможете продемонстрировать свою модель друзьям и близким, создав “живую” демонстрацию, которая воспринимает любую устную речь и преобразует ее в текст!

В частности, мы рассмотрим:

- Предварительно обученные модели для распознавания речи
- Выбор набора данных
- Оценка и метрики для распознавания речи
- Как дообучить ASR-систему с помощью Trainer API
- Создание демо
- Практическое занятие

< > Update on GitHub