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La transcription (STT) excelle sur le langage courant. Le renforcement de mots-clés (keyword boosting) étend cet atout au vocabulaire propre à votre produit : noms de joueurs, marques, produits et noms de chaînes. Des termes comme Mbappé ou Vinícius sont transcrits exactement comme vous l’attendez. Vous transmettez dans json_config un dictionnaire des termes qui vous importent, et le modèle leur donne la priorité pendant le décodage, en temps réel, sans réentraînement.

Le principe

Ajoutez un objet keywords contenant les termes et un poids boost :
boost s’applique dans l’espace des log-probabilités, son effet est donc exponentiel : une petite valeur modifie déjà sensiblement le décodage. Utilisez la plage -6 à 6, avec 3 comme valeur par défaut efficace. Consultez Paramètres de transcription pour la référence complète du paramètre.

Construire un bon dictionnaire

Les mots-clés sont comparés un token à la fois, ce qui implique deux choses.
  1. Utilisez des tokens uniques, sans espaces. Découpez les noms composés de plusieurs mots : "Ferran Torres" devient "Ferran" et "Torres".
  2. Respectez la casse et les accents. "Mbappé" et "Mbappe" sont des clés différentes : incluez donc les variantes que vous attendez.
Vous pouvez renforcer jusqu’à 500 mots-clés. Chaque variante d’un mot (minuscules, majuscules, accentuée, etc.) constitue une clé à part entière et compte dans cette limite : prévoyez votre budget en conséquence lorsque vous déclinez des termes en variantes. Une petite fonction utilitaire qui fait les deux :

Exemple complet

Réglage

Le renforcement est entièrement compatible avec le streaming, et il est le plus utile avec un delay_in_frames faible, lorsque le modèle dispose de moins d’anticipation et s’appuie davantage sur le dictionnaire.

Voir aussi

Paramètres de transcription

La référence du paramètre keywords et le reste de json_config.

WebSocket de transcription (STT)

Types de messages STT, détails sur la VAD et flush.