Veröffentlicht am: Aug 6, 2020
Wir freuen uns, die Einführung von CLM (Custom Language Models, benutzerdefinierte Sprachmodelle) für Amazon Transcribe bekanntgeben zu können. Amazon Transcribe ist ein automatischer Spracherkennungsservice (ASR), mit dem Sie Ihre Anwendungen ganz einfach mit Sprache-zu-Text-Funktionen erweitern können. Im Gegensatz zur Funktion für benutzerdefiniertes Vokabular, die die Spracherkennung für eine diskrete Liste von Begriffen außerhalb des Lexikons verbessert, können Sie mit CLM bereits vorhandene Daten nutzen, um eine benutzerdefinierte Sprachanwendung zu erstellen, die auf Ihren Transkriptionsanwendungsfall zugeschnitten ist. Amazon-Transcribe-Kunden, die in so unterschiedlichen Bereichen wie Recht, Finanzen, Gastgewerbe, Versicherungen und Medien tätig sind, profitieren von CLM.
Die Verwendung von CLM ist einfach, da sie auf Textdaten zurückgreifen, die die Benutzer bereits besitzen, z. B. Website-Inhalte, Bedienungsanleitungen und andere Komponenten, die Ihren Tätigkeitsbereich repräsentieren. Laden Sie einfach Ihren Trainingsdatensatz hoch, initialisieren Sie die Modellentwicklung und führen Sie dann Transkriptionsaufträge mit dem resultierenden benutzerdefinierten Modell aus. Darüber hinaus sind für die Verwendung von CLM keine Vorkenntnisse im Bereich Machine Learning erforderlich. Der Prozess ist vollständig automatisiert und erfordert nur minimale Eingriffe.
Zum Start unterstützt CLM US-Englisch und ist in allen AWS-Regionen verfügbar, in denen Amazon Transcribe verfügbar ist, mit Ausnahme von AWS GovCloud (USA) und AWS (China). Melden Sie sich bei der Amazon-Transcribe-Servicekonsole an, um mit der Erstellung Ihres eigenen benutzerdefinierten Spracherkennungsmodells zu beginnen. Weitere Details über die CLM-Funktion finden Sie auf der Dokumentationsseite von Amazon Transcribe.