Wav2Vec2에 n-gram 언어 모델 결합하기
Boosting Wav2Vec2 with n-grams in 🤗 Transformers
·2022.01.12 09:00
n-gram 언어 모델을 활용하여 Wav2Vec2의 음성 인식 성능을 개선하는 기술적 가이드를 제공한다.
Wav2Vec2는 강력한 음성 인식 모델이지만, **n-gram 언어 모델(LM)**을 결합할 경우 성능을 더욱 크게 향상시킬 수 있다. 특히 학습 데이터가 적은 환경에서 언어 모델의 결합은 매우 효과적이다.
Hugging Face Transformers는 pyctcdecode 라이브러리와의 통합을 통해, 사용자가 fine-tuned Wav2Vec2 체크포인트에 n-gram 모델을 쉽게 결합할 수 있는 인터페이스를 제공한다.
본 가이드는 다음과 같은 핵심 단계를 포함한다:
- 디코딩 방식의 이해: 언어 모델을 사용할 때와 사용하지 않을 때의 디코딩 차이점
- 데이터 준비: 언어 모델 구축에 적합한 데이터 확보 방법
- 모델 구축: KenLM을 사용하여 n-gram 모델을 생성하는 과정
- 모델 결합: 구축된 n-gram 모델을 fine-tuned Wav2Vec2 체크포인트와 통합하여 최종 음성 인식 수행
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