Badania· 🧪 Warte przetestowania
Optymalizacja dostrajania modeli ASR Whisper poprzez selekcję danych
Badacze opracowali metodę opartą na algorytmie k-center i wektorach (embeddings), która pozwala wybierać mniejsze, wysoce reprezentatywne podzbiory danych treningowych dla modelu Whisper. Podejście to przewyższa losowe próbkowanie dzięki lepszej reprezentacji różnorodności językowej, co jest szczególnie istotne przy ograniczonych zasobach.