O‘zbek nutqini matnga aylantiruvchi model taqdimoti скачать в хорошем качестве

O‘zbek nutqini matnga aylantiruvchi model taqdimoti

Ushbu videoda 𝐖𝐡𝐢𝐬𝐩𝐞𝐫-𝐬𝐦𝐚𝐥𝐥 𝐚𝐬𝐨𝐬𝐢𝐝𝐚 𝐟𝐢𝐧𝐞-𝐭𝐮𝐧𝐞 𝐪𝐢𝐥𝐢𝐧𝐠𝐚𝐧 (𝐦𝐨𝐬𝐥𝐚𝐬𝐡𝐭𝐢𝐫𝐢𝐥𝐠𝐚𝐧) 𝐨‘𝐳𝐛𝐞𝐤𝐜𝐡𝐚 𝐒𝐩𝐞𝐞𝐜𝐡-𝐭𝐨-𝐓𝐞𝐱𝐭 (𝐀𝐒𝐑) 𝐦𝐨𝐝𝐞𝐥𝐢 demosi ko‘rsatiladi. Bu model o‘zbek nutqini matnga o‘tkazish uchun xizmat qiladi.⁣ ⁣ Model 335 𝘴𝘰𝘢𝘵𝘭𝘪𝘬 𝘧𝘪𝘭𝘵𝘳𝘭𝘢𝘣 𝘰𝘭𝘪𝘯𝘨𝘢𝘯 𝘰‘𝘻𝘣𝘦𝘬 𝘯𝘶𝘵𝘲𝘪 𝘮𝘢’𝘭𝘶𝘮𝘰𝘵𝘭𝘢𝘳𝘪 bilan o‘qitilgan bo‘lib, transkripsiyada 𝐭𝐢𝐧𝐢𝐬𝐡 𝐛𝐞𝐥𝐠𝐢𝐥𝐚𝐫𝐢, 𝐤𝐚𝐭𝐭𝐚-𝐤𝐢𝐜𝐡𝐢𝐤 𝐡𝐚𝐫𝐟𝐥𝐚𝐫 𝐯𝐚 𝐬𝐨𝐧 𝐟𝐨𝐫𝐦𝐚𝐭𝐥𝐚𝐫𝐢 saqlanadi.⁣ ⁣ 𝐍𝐚𝐭𝐢𝐣𝐚𝐥𝐚𝐫:⁣ • O‘qilgan nutqda WER: 𝟒.𝟖𝟓–𝟖.𝟏𝟕%⁣ • Suhbat nutqida WER: 𝟏𝟓.𝟏𝟔–𝟏𝟕.𝟐𝟎%⁣ ⁣ Videoda model ishlashini jonli kuzatish, va boshqa bir nechta ochiq hamda yopiq ASR modellari bilan taqqoslashliklarni kuzatishingiz mumkin.⁣ ⁣ ⚠️ Model ochiq e’lon qilinmagan, chunki ba’zi ma’lumotlar Google xizmatlari ishlatish talablarini buzib tayyorlangan.⁣ ⁣ Loyiha kodi: https://github.com/mirodilkamilov/uzb... To‘liq hisobot: https://github.com/mirodilkamilov/uzb... Mavzular ro‘yxati 0:00 Loyiha haqida qisqacha 1:14 Speech-to-Text modellari qayerlarda ishlatilinadi? 3:30 Kuzatilgan muammolar 8:00 Loyihaning maqsadlari 8:55 Dataset va ma’lumotlar 12:57 Audio muvofiqlashtirish 13:50 Tekst muvofiqlashtirish 16:00 Modelni o‘qitish metodologiyasi (training) 21:30 Demo video uchun modellarning natijalari 21:42 Test set uchun ushbu model natijalari 24:34 Test set uchun boshqa ochiq modellari bilan taqqoslash 29:38 Google xizmatlari ishlatish talablarining buzilishi 32:12 Loyihadan olingan xulosalar #uzbek #speechtotext #asr #whisper #deeplearning #ai #deeplearningproject