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【ModelScopeFunASR的ASR模型是否都是對(duì)token訓(xùn)練的？】
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在回答這個(gè)問(wèn)題之前，我們首先需要了解什么是token和ASR模型。
1、Token（詞元）：在自然語(yǔ)言處理中，token是指一個(gè)單詞、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)或數(shù)字等基本的語(yǔ)言單位，在訓(xùn)練ASR模型時(shí)，通常會(huì)將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為token序列，以便模型能夠理解和學(xué)習(xí)這些基本語(yǔ)言單位之間的關(guān)系。
2、ASR模型：自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別（Automatic Speech Recognition，ASR）是一種將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為文本的技術(shù)，ASR模型通常使用深度學(xué)習(xí)方法，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Networks，RNN）、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（Long ShortTerm Memory，LSTM）或者Transformer等。
接下來(lái)，我們來(lái)分析ModelScopeFunASR的ASR模型是否都是對(duì)token訓(xùn)練的。
1、Token級(jí)別的訓(xùn)練：在訓(xùn)練ASR模型時(shí)，通常會(huì)將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為token序列，然后使用這些token序列來(lái)訓(xùn)練模型，這種訓(xùn)練方式可以使得模型更好地理解文本數(shù)據(jù)中的基本語(yǔ)言單位之間的關(guān)系，從而提高ASR模型的性能，我們可以認(rèn)為ModelScopeFunASR的ASR模型是通過(guò)對(duì)token進(jìn)行訓(xùn)練來(lái)實(shí)現(xiàn)的。
2、Character級(jí)別的訓(xùn)練：除了對(duì)token進(jìn)行訓(xùn)練外，還可以對(duì)字符進(jìn)行訓(xùn)練，字符級(jí)別的訓(xùn)練可以幫助模型更好地捕捉文本數(shù)據(jù)的細(xì)微差別，從而提高ASR模型的性能，由于字符級(jí)別的訓(xùn)練需要更多的計(jì)算資源和時(shí)間，因此在實(shí)際應(yīng)用中，通常會(huì)優(yōu)先選擇對(duì)token進(jìn)行訓(xùn)練。
我們可以得出上文歸納：ModelScopeFunASR的ASR模型主要是通過(guò)對(duì)token進(jìn)行訓(xùn)練來(lái)實(shí)現(xiàn)的，雖然也可以考慮對(duì)字符進(jìn)行訓(xùn)練，但在實(shí)踐中，通常會(huì)優(yōu)先選擇對(duì)token進(jìn)行訓(xùn)練。
分享名稱(chēng)：modelscope-funasr的ASR模型是不是都是對(duì)token訓(xùn)練的？
文章來(lái)源：http://m.fisionsoft.com.cn/article/cdesgod.html
