O'zbekcha STT (Speech-to-Text) uchun benchmarking v1 tayyor! O'zbek tilida nutqni matnga aylantirish bo'yicha dastlabki etalon tizimni yaratdik! Ushbu jarayonda: ✅ Adabiy O'zbek tili ✅ Turli hududiy shevalar ✅ Musiqalar va suhbatlar ✅ Shovqinli audiolar bilan o’zimizni va bozordagi mavjud modellarni sinab ko'rdik. Tez orada natijalarni va benchmarkni e’lon qilamiz, hamda benchmarkni doimiy yangilab borish niyatimiz bor. Benchmark mezonlari: - WER (Word Error Rate) - So’zlar xatolik darajasi. - CER (Character Error Rate) – Harflar xatolik darajasi. Bu nafaqat texnologik rivojlanish, balki O'zbek tilining raqamli muhitda mustahkam o'rin egallashi yo'lida muhim qadamdir. Maqsadimiz – O'zbekcha STT modellarining aniq va sifatli ishlashini ta'minlashdir. Kelajak rejalari: - Test natijalarini batafsil tahlil qilib, modellarni yanada takomillashtirish. O'zbek tili texnologiyalari rivoji uchun birgalikda ishlashda davom etamiz! STT modelimizni @aishaovozbot’da yoki aisha.group’da sinab ko’rishingiz mumkin. #aisha#stt @elzodxon
TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Найти похожее
Источник @procode404 · Post #3713 · 20 авг.
🔥Тематическое моделирование LDA — [16:15] В ролике решается реальная задача Data Science — разделить отзывы на сайте по темам используя Python. Вы узнаете про LDA, предобработку текста и обучение модели, как правильно оценить результат, проанализировать его и предсказать тематику. Перейти к просмотру #видео#теория
Результаты
Найдено 1 похожих постов
Поиск: #aisha
当前筛选 #aisha清除筛选