Model Description
OpenAI의 whisper-small 모델을 아래 데이터셋으로 학습한 모델입니다. 사용중인 테스트셋 기준으로 평균 성능이 whisper-large-v3보다 좋습니다.
- 한국어 음성 (https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=123)
- 주소 음성 데이터 (https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=data&dataSetSn=71556)
- 주요 영역별 회의 음성인식 데이터 (https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=data&dataSetSn=464)
- 저음질 전화망 음성인식 데이터 (https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&dataSetSn=571)
- 방송 콘텐츠 대화체 음성인식 데이터 (https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=463)
Training setup
train_steps: 50000
warmup_steps: 500
lr scheduler: linear warmup cosine decay
max learning rate: 1e-4
batch size: 1024
max_grad_norm: 1.0
adamw_beta1: 0.9
adamw_beta2: 0.98
adamw_eps: 1e-6
Evaluation
https://github.com/rtzr/Awesome-Korean-Speech-Recognition
위 레포지토리에서 주요 영역별 회의 음성을 제외한 테스트셋 결과입니다. 아래 테이블에서 whisper_small_komixv2가 본 모델 성능입니다.
| Model | Average | cv_15_ko | fleurs_ko | kcall_testset | kconf_test | kcounsel_test | klec_testset | kspon_clean | kspon_other |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| whisper_tiny | 36.63 | 31.03 | 18.48 | 58.57 | 36.02 | 33.52 | 35.74 | 42.22 | 37.42 |
| whisper_tiny_komixv2 | 11.6 | 14.56 | 6.54 | 9.12 | 13.19 | 11.62 | 13.16 | 12.13 | 12.52 |
| whisper_base | 40.61 | 22.45 | 15.7 | 85.94 | 41.95 | 32.38 | 39.24 | 46.92 | 40.29 |
| whisper_base_komixv2 | 8.73 | 10.27 | 5.14 | 6.23 | 10.86 | 7.01 | 10.38 | 9.98 | 9.99 |
| whisper_small | 17.52 | 11.56 | 6.33 | 30.79 | 18.96 | 13.57 | 18.71 | 22.02 | 18.23 |
| whisper_small_komixv2 | 7.36 | 7.07 | 4.19 | 5.6 | 9.67 | 5.5 | 8.55 | 9.26 | 9.07 |
| whisper_medium | 13.92 | 8.2 | 4.38 | 25.73 | 15.66 | 10.1 | 14.9 | 17.16 | 15.22 |
| whisper_medium_komixv2 | 7.3 | 6.62 | 4.52 | 5.85 | 9.42 | 5.47 | 8.38 | 9.19 | 8.97 |
| whisper_large_v3 | 7.99 | 5.11 | 3.72 | 5.45 | 9.35 | 3.83 | 8.46 | 15.08 | 12.89 |
| whisper_large_v3_turbo | 10.75 | 5.38 | 3.99 | 10.93 | 10.27 | 4.21 | 9.42 | 26.66 | 15.16 |
Acknowledgement
- 본 모델은 구글의 TRC 프로그램의 지원으로 학습했습니다.
- Research supported with Cloud TPUs from Google's TPU Research Cloud (TRC)