아랍어 음성 인식

Cohere가 아랍어의 다양한 방언과 비즈니스 환경의 특수성을 반영한 오픈소스 모델인 Cohere Transcribe Arabic를 공개했다. 이 모델은 2B 파라미터 규모의 ASR 모델을 기반으로 하며, 방언 차이, 아랍어-영어 혼용(Code-switching), 전문 용어 처리 능력을 극대화했다.

Cohere Transcribe Arabic는 Hugging Face의 아랍어 ASR 리더보드에서 평균 단어 오류율(WER) 25.87을 기록하며, Meta의 OmniASR-LLM-7B(28.32)와 OpenAI의 Whisper Large V3(36.86)를 크게 앞질렀다. 특히 인간 검토자가 Whisper보다 이 모델을 선호할 확률이 96%에 달할 정도로 높은 정확도를 보여준다.

주요 특징은 다음과 같다:

• 방언 및 혼용 언어 대응: 3억 명 이상의 아랍어 사용자가 사용하는 다양한 방언과 아랍어-영어 혼용 상황을 효과적으로 처리한다.
• 기업용 성능: 비즈니스 및 개발자 환경에 최적화된 높은 정확도를 제공한다.
• 오픈 소스 제공: Apache 2.0 라이선스로 공개되어 개발자들이 가중치를 다운로드하거나 Cohere API를 통해 사용할 수 있다.