W_
ого, понял
Size: a a a
2020 January 10
W_
попробуем
D
Мы сделали несколько тестов на записях телефонных разговоров, по полноте транскриптов порядок в основном такой Tinkoff - Yandex - Google
NS
Питонский speech_recognition и kaldi ?
speech_recognition не стоит. kaldi можно попробовать через docker. https://github.com/alphacep/kaldi-websocket-python/ вот тут
VR
а в контейнере что ?
VR
kaldi ?
VR
а как на сче Sphinx ?
NS
Что как, sphinx устаревший уже давн
VR
можно на основе tensorflow и данных с VoxForge
NS
можно на основе tensorflow и данных с VoxForge
Нельзя, там всего 60 часов речи, этого недостаточно. Можно на espnet и open-stt, если очень хочется.
D
А как насчет DeepSpeech ?
D
Или вы о нем и говорите?
VR
та же реализация от мазиллы
VR
wit.ai еще есть, они себя позиционируют как процессор
W_
а как на сче Sphinx ?
пробывал, мне кажется есть что-то получше
VR
однозначно, в любом случае будет хорошо получить уже обученные модельки
W_
однозначно, в любом случае будет хорошо получить уже обученные модельки
даа)
ck
Кто-то встречал интересные (работающие) примеры кодирования естественного языка в неестественный язык?) Например текст в последовательность вызова операций на языке функционального программирования, или язык в sql-запрос, тех.задание для датасатаниста - в код на Питоне) Вот такую видел статью http://nscl.csail.mit.edu/data/papers/2019ICLR-NSCL.pdf Интересны еще примеры. И ваше мнение о таких решениях, может быть опыт.
A
я вот пытаюсь делать перевод человеческого языка в специальный жсон и обратно. Но у меня не получалось сделать так, чтобы при этом на выходе получался корректный синтаксис жсон. Поэтому сейчас копаю в сторону "классифицировал, потом через тегирование разбил на куски, потом выделил настроение и уже руками собрал из этого жсон"