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 objetkeywords 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.- Utilisez des tokens uniques, sans espaces. Découpez les noms composés de
plusieurs mots :
"Ferran Torres"devient"Ferran"et"Torres". - Respectez la casse et les accents.
"Mbappé"et"Mbappe"sont des clés différentes : incluez donc les variantes que vous attendez.
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.