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| 音声内容 | turbo素 | 本アダプタ |
|---|---|---|
| 覚書の締結の件は、次回の会議で説明します。 | …の件は、誌会の会議で… | …の件は、次回の会議で… |
| 繰越欠損金を前提に、スケジュールを引き直します。 | 繰り越し欠損金を前提に… | 繰越欠損金を前提に… |
| 先方には1TBの件を連絡済みです。 | 先方には1テラバイトの券を… | 先方には1TBの件を… |
| Outlookと1TBの連携設定を確認してください。 | アウトルックと1テラ、バイトの… | Outlookと1TBの… |
| 48時間のトラブルについて問い合わせがありました。 | 48 痴漢のトラブルについて… | 48時間のトラブルについて… |
| 指標 | turbo素 | 旧jp-jitsumu-whisper | 本アダプタ |
|---|---|---|---|
| 専門用語 表記recall（250文） | 45.7% | 54.1% | 75.1% |
| 同・Zoom圧縮劣化音声（AAC 85kbps往復） | 47.3% | — | 74.8% |
| 英数字表記recall（250文） | 68.3% | — | 78.9% |
| 専門用語文CER | 8.4% | 5.4% | 4.2% |
| 実会議60分×5本のVTT不一致率（平均） | 17.0% | — | 16.9% |
1pip install 'mlx-tune[audio]'
2hf download tokimoa/jp-jitsumu-whisper-turbo-lora --local-dir jitsumu-turbo1from mlx_tune import FastSTTModel
2
3model, _ = FastSTTModel.from_pretrained("openai/whisper-large-v3-turbo")
4model.load_adapter("jitsumu-turbo/adapter")
5print(model.transcribe("meeting.wav", language="ja"))