разбор · asr
2.0
из 10
смотреть не обязательно — забрать выжимку и пункты
оценка машинная и частично зависит от длины ролика — спорите, открывайте оригинал
Медицинская транскрипция: проверка моделей на сложных данных
Best Medical Transcription (ASR) Models
Лучшие модели для медицинской транскрипции — Google ASR и Scribe v2, среди open source лидирует Whisper за хорошую генерализацию. Важно тестировать модели на сложных и разнородных данных, чтобы избежать переобучения и оценить универсальность.
Для медицинской транскрипции лучшие — Gemini и Scribe, среди open-source — Whisper, но нужна проверка на своих
что из этого моё
Второй ролик про распознавание речи, и новое в нём не модель, а метод проверки: гонять на нескольких независимых сложных наборах — с акцентами и шумом, иначе видно только переобучение под один домен. Для конвейера ленты это значит собрать свою маленькую выборку худших записей и сверять на ней каждую новую модель транскрипции.
Что забрать
отметь, что берёшь в работу → или отбрось как не своёмоё →
собрать выборку из 20-30 сложных записей с акцентами и шумом для проверки моделей транскрипции
замерить CER на своей выборке для текущей модели Whisper и записать результат в файл
о чём говорят, по времени
главы доводят до 09:06 · дальше по ролику меток нет
01
Введение и задачи00:00 ↗
Определение лучших моделей для медицинской транскрипции и описание трёх датасетов.
02
Оценка на MultiMed Hard02:18 ↗
Результаты тестирования моделей на сложном YouTube датасете с медицинскими видео.
03
Результаты на EKA Hard06:08 ↗
Тестирование на датасете с индийским акцентом и сложными медицинскими терминами.
04
Синтетический датасет Medical Terms 202509:06 ↗
Создание и использование синтетического датасета с новыми медицинскими терминами для проверки генерализации моделей.