语音识别技术在过去几年取得了显著进展，AI的进步大大提高了其可访问性和准确性。然而，该技术仍面临一些挑战，特别是在理解和转录人名、地点和特定术语等口语实体方面。这些挑战不仅在于准确地将语音转换为文本，还在于实时提取有意义的上下文。当前系统通常需要单独的工具进行转录和实体识别，导致延迟、效率低下和不一致。此外，处理敏感信息的隐私问题对医疗保健、客户服务和法律等行业的应用构成了重大挑战。
aiOla的Whisper-NER
为了解决这些问题，aiOla发布了Whisper-NER，这是一个集成了命名实体识别（NER）和自动语音识别（ASR）的新型模型，提供了一种在转录音频内容时识别重要实体的解决方案。这种集成允许更即时地理解上下文，特别适用于需要准确和隐私保护转录服务的行业。
- GitHub：https://github.com/aiola-lab/whisper-ner
- 模型：https://huggingface.co/collections/aiola/whisperner-6723f14506f3662cf3a73df2
- Demo：https://huggingface.co/spaces/aiola/whisper-ner-v1
例如，我们有一段录音，其中有人说：“我昨天在国家公园散步。”使用WhisperNER，不仅能够将这句话转写为文本，还能识别并标记出“国家公园”作为一个地理位置实体。
主要功能
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联合语音转写和实体识别：WhisperNER可以同时输出转录的文本和对应的实体标签。 -
开放类型的NER支持：能够识别和标记在训练期间未见过的新实体类型。
主要特点
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端到端模型：集成NER直接到ASR过程中，减少错误传播的风险。 -
开放型NER：不受限于固定的实体类型，能够适应新的实体。 -
负样本和实体类型dropout：提高模型的泛化能力，减少实体识别时的幻觉风险。
技术细节
WhisperNER基于Whisper ASR模型扩展，允许联合开放NER和语音识别。模型接收音频输入，并输出带有实体标签的转录序列。在训练时，模型被提示NER标签，并优化以输出转录的语句和相应的标记实体。在推理时，WhisperNER可以泛化到训练中未观察到的新实体类型。
1、架构基础：
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Whisper架构：Whisper-NER基于OpenAI开发的Whisper架构，该架构在语音转文本任务中表现出色。 -
增强功能：Whisper-NER经过增强，可以在转录过程中实时执行实体识别。
2、实时实体识别：
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变换器模型：通过利用变换器模型，Whisper-NER可以直接从音频输入中识别人名、日期、地点和专业术语等实体。 -
实时工作：该模型设计为实时工作，适用于需要即时转录和理解的应用程序，如实时客户支持。
3、隐私保护：
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敏感数据模糊：Whisper-NER结合了隐私措施来模糊敏感数据，从而增强用户信任。 -
自动编辑：模型能够自动编辑敏感数据，确保隐私保护。
4、开源性质：
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开发者和研究人员：Whisper-NER的开源性质使其对开发者和研究人员可访问，鼓励进一步创新和定制。
性能和优势
1、准确性提升：
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实体识别准确性：根据aiOla的说法，Whisper-NER在实体识别准确性上提供了近20%的改进。 -
错误率降低：在测试中，该模型显示了与单独的转录和实体识别模型相比的错误率降低。
2、实时处理：
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即时理解：实时实体识别功能使得模型能够即时理解上下文，提高工作效率。
3、隐私保护：
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敏感数据处理：自动编辑功能对医疗保健等需要保护患者隐私的行业尤为重要，也适用于讨论机密客户信息的商业环境。
4、工作流程优化：
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减少步骤：转录和实体识别的结合减少了工作流程中的多个步骤，提供了更精简和高效的过程。
结论
aiOla的Whisper-NER代表了语音识别技术的重要进步。通过将转录和实体识别集成到一个模型中，aiOla解决了当前系统的不效率，并提供了一个解决隐私问题的实用方案。其开源可用性意味着该模型不仅是一个工具，也是一个未来创新的平台，允许其他人在其基础上构建。Whisper-NER在提高转录准确性、保护敏感数据和提高工作流程效率方面的贡献使其成为AI驱动的语音解决方案中的显著进步。
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