Request for 'Bad List' of Noisy German Samples
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- jupyter-notebook, machine-learning
調査の方向性
ノイズの多いドイツ語音声認識サンプルについて説明しているREADMEの箇所から始め、提供されたデータがドイツ語モデルに対してWERまたはCERを使ってどのようにフィルタリングされたかを追跡してください。そのモデルを持たないユーザーがフィルタリングを再現できるように、ノイズの多いサンプルの一覧または特定基準を文書化できれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Hello,
I am currently working with the German speech recognition data provided by this project and came across the following line in the README:
"In addition, we also filter out samples that are considered 'noisy', that is, samples having very high WER (word error rate) or CER (character error rate) w.r.t. a previously trained German model."
Unfortunately, I do not have access to a pre-trained German model to calculate the WER or CER for my dataset. This makes it challenging for me to filter out the noisy samples effectively.
Could you please provide a list of these 'noisy' samples or the criteria used to identify them?
- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 178
- フォーク
- 56
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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