Компания хочет расшифровать голосовые сообщения длительностью менее 60 секунд и должна корректно распознавать около 200 названий продуктов с необычным написанием или произношением. У них есть 4000 расшифрованных слов для кастомизации, и им необходимо обновлять кастомизации несколько раз в час во время разработки. Какой подход позволит максимально повысить точность расшифровки во время разработки?

Правильный ответ — создание пользовательского словаря с фонетическим произношением и его ручное обновление. Это позволяет точно распознавать уникальные названия продуктов с необычным написанием или произношением, что критически важно для данной задачи. Ручное обновление на основе анализа ошибок обеспечивает высокую точность. Создание разговорного бота не решает проблему транскрипции как таковую. Автоматическое обновление словаря на основе слов с низкой достоверностью может привести к включению некорректных слов и снижению точности. Обучение пользовательской языковой модели требует значительно больше данных (тысячи часов аудио) и времени, чем доступно, и не подходит для частых обновлений в процессе разработки.