🎙️ پیشرفت در سیستم‌های پرسش و پاسخ صوتی برای زبان‌های کم‌منابع

محققان در مقاله جدیدی به سراغ یکی از چالش‌های بزرگ در دنیای هوش مصنوعی رفته‌اند: چطور می‌توان مدل‌های «پرسش و پاسخ صوتی» (SQA) را برای زبان‌هایی مثل لوکزامبورگی که منابع کمی دارند، بهینه کرد؟

💡 نکته جالب این پژوهش استفاده از ابزارهای تبدیل متن به گفتار (TTS) برای تولید داده‌های آموزشی است. آن‌ها به جای اتکا به داده‌های انسانی گران‌قیمت، از مدل‌های TTS برای ساخت ده‌ها هزار سوال صوتی مصنوعی استفاده کردند تا عملکرد مدل‌های زبانی (مثل Whisper و LLMهای چندزبانه) را بهبود ببخشند. نتایج نشان می‌دهد که این روش «سنتز داده» راهکاری بسیار موثر برای توسعه هوش مصنوعی در زبان‌های کمتر دیده شده است.

آیا فکر می‌کنید این روش برای زبان فارسی هم می‌تواند کاربردی باشد؟

منبع: arXiv NLP