GLM-ASR - Zhipu オープンソース音声認識モデルシリーズ - AiBoss

GLM-ASRとは何ですか？

GLM-ASRは、Zhipuが開発した一連の音声認識モデルで、クラウドベースのGLM-ASR-2512とオープンソースのGLM-ASR-Nano-2512が含まれます。GLM-ASR-2512は、世界をリードするクラウドベースの音声認識モデルで、複数のシナリオ、言語、アクセントに対応し、文字エラー率はわずか0.0717です。GLM-ASR-Nano-2512は、15億個のパラメータを持つエッジモデルで、オープンソース分野で最先端の性能を実現し、方言認識や低音量音声のキャプチャに対応しながら、プライバシー保護と低遅延のバランスをとっています。このモデルをベースに、Zhipu AI入力方式は、音声テキスト変換、翻訳、書き換えなどの機能を実現し、音声対話の効率性とインテリジェンスの向上を促進します。

GLM-ASRの主な機能

正確な音声認識このモデルは、音声をリアルタイムでテキストに変換でき、複数のシナリオ、言語、アクセントに対応し、文字エラー率が低いため、高精度の認識を実現します。
方言と低音量の認識このモデルは広東語などの方言に対応するように最適化されており、ささやき声などの小音量の状況でも音声を正確に捉え、書き起こすことができます。
デバイス側のプライバシー保護GLM-ASR-Nano-2512は、音声データをクラウドにアップロードすることなくローカルで動作できるため、ユーザーのプライバシーを保護し、インタラクションの遅延を低減できます。
インテリジェントなインタラクションと機能拡張GLM-ASRをベースとしたZhipu AI入力方式は、翻訳、書き換え、感情変換などの操作をサポートし、さまざまなシナリオの表現ニーズに適応するための「ペルソナ」切り替え機能を提供します。
開発者サポート開発者向けに「音声プログラミング」機能を提供しており、音声によるコードロジックやコメントの入力、手順の検索、複雑な数式計算やスクリプト作成などをサポートする。
カスタマイズされた語彙ユーザーは、独自の語彙、プロジェクトコード、珍しい名前、地名などをインポートすることで、特定の分野における認識精度を向上させることができます。

GLM-ASRのパフォーマンス

GLM-ASR-2512複数のシナリオ、言語、アクセントが存在する複雑な環境において、文字エラー率（CER）はわずか0.0717であり、業界トップレベルです。
GLM-ASR-Nano-2512複数のベンチマークテストにおいて非常に優れた性能を発揮し、平均エラー率はわずか4.10%で、オープンソースモデルの中で最先端（SOTA）レベルを達成しています。

GLM-ASRの使い方

クラウドコール最新のGLM-ASR-2512モデルにアクセスするには、Zhipuオープンプラットフォームにアクセスしてアカウントを登録してください。
ローカル展開（オープンソースモデル）Zhipuは、オープンソースコミュニティ向けに、ローカル環境での運用に適したGLM-ASR-Nano-2512モデル（パラメータ数15億）を提供しています。モデルの重みと推論コードは公開されており、開発者はダウンロードしてプロジェクトに組み込むことができます。これにより、プライバシー保護やオフライン利用が求められるシナリオにも対応可能です。

GLM-ASRプロジェクトの住所

GitHubリポジトリ：https://github.com/zai-org/GLM-ASR
ハギングフェイスモデルライブラリ：https://huggingface.co/zai-org/GLM-ASR-Nano-2512

GLM-ASRの応用シナリオ

オフィス会議議事録このモデルは、会議の音声をリアルタイムで正確にテキストに変換し、議事録を自動的に作成することで、オフィスの効率性を向上させることができます。
教育的な言語学習GLM-ASRは、学生の口頭練習を支援し、多言語翻訳と発音修正をサポートし、言語学習を促進します。
開発者向けプログラミング支援開発者は音声でコードロジックやコメントを入力でき、GLM-ASRはコードを迅速に生成することで開発効率を向上させます。
動画コンテンツ制作このモデルは動画の多言語字幕を自動生成できるため、コンテンツの作成と配信が容易になり、制作効率が向上します。
公共の場での低音量入力GLM-ASRは微弱な音の認識を最適化することで、図書館やオフィスなどの静かな場所での使用に適しており、プライバシーを保護します。