Yandex Cloud
Поиск
Связаться с экспертомПопробовать бесплатно
  • Кейсы
  • Документация
  • Блог
  • Все сервисы
    • Cloud Interconnect
    • Cloud Backup
    • Compute Cloud
    • Object Storage
    • Managed Service for Kubernetes®
    • Managed Service for PostgreSQL
    • Managed Service for ClickHouse®
    • Monium
    • Cloud CDN
    • Network Load Balancer
    • Virtual Private Cloud
    • Cloud DNS
    • Application Load Balancer
    • Yandex Cloud Router
    • Managed Service for MySQL®
    • Managed Service for Valkey™
    • Managed Service for Apache Spark™
    • Managed Service for OpenSearch
    • Managed Service for Apache Kafka®
    • Data Transfer
    • Yandex MPP Analytics Engine for PostgreSQL
    • Managed Service for YDB
    • SpeechKit
    • Yandex Identity Hub
    • Key Management Service
    • Certificate Manager
    • Yandex Lockbox
    • Audit Trails
    • Container Registry
    • Managed Service for Prometheus®
    • Message Queue
    • Identity and Access Management
    • Yandex Cloud Console
    • Resource Manager
    • Yandex Cloud Billing
    • Cloud Apps
    • Yandex AI Studio
    • Yandex BareMetal
    • Smart Web Security
    • Security Deck
    • Yandex Cloud Video
    • Stackland
    • Yandex StoreDoc
    • Yandex Managed Service for Apache Airflow®
    • Data Processing
    • Yandex MetaData Hub
    • Yandex WebSQL
    • DataLens
    • Yandex Search API
    • SpeechSense
    • DataSphere
    • Vision OCR
    • Translate
    • Cloud Registry
    • SmartCaptcha
    • Cloud Desktop
    • SourceCraft Code Assistant
    • Managed Service for GitLab
    • Cloud Functions
    • API Gateway
    • Yandex Cloud Postbox
    • Serverless Integrations
    • IoT Core
    • Serverless Containers
    • Cloud Notification Service
    • Yandex Query
  • Статус работы сервисов
  • Marketplace
    • Доступны в регионе
    • Инфраструктура и сеть
    • Платформа данных
    • Искусственный интеллект
    • Безопасность
    • Инструменты DevOps
    • Бессерверные вычисления
    • Управление ресурсами
  • Все решения
    • По отраслям
    • По типу задач
    • Экономика платформы
    • Безопасность
    • Техническая поддержка
    • Каталог партнёров
    • Обучение и сертификация
    • Облако для стартапов
    • Облако для крупного бизнеса
    • Центр технологий для общества
    • Партнёрская программа
    • Поддержка IT-бизнеса
    • Облако для фрилансеров
    • Обучение и сертификация
    • Блог
    • Документация
    • Мероприятия и вебинары
    • Контакты, чаты и сообщества
    • Идеи
    • Калькулятор цен
    • Тарифы
    • Акции и free tier
  • Кейсы
  • Документация
  • Блог
Создавайте контент и получайте гранты!Готовы написать своё руководство? Участвуйте в контент-программе и получайте гранты на работу с облачными сервисами!
Подробнее о программе
Проект Яндекса
© 2026 ТОО «Облачные Сервисы Казахстан»
  • Обзор технологий SpeechKit
    • О технологии
    • Поддерживаемые языки
    • Потоковое распознавание
    • Нормализация результатов распознавания
    • Анализ результатов распознавания
    • Определение дикторов
    • Обработка результатов распознавания с помощью LLM
    • Расширение модели распознавания речи
    • Определение конца фразы
  • Поддерживаемые форматы аудио
  • Интеграция телефонии
  • Квоты и лимиты
  • Управление доступом
  • Правила тарификации
  • Аудитные логи Audit Trails

В этой статье:

  • Автотюнинг на основе логированных данных
  • Использование аудио для улучшения качества
  • Дообучение модели
  1. Распознавание речи
  2. Расширение модели распознавания речи

Расширение модели распознавания речи

Статья создана
Yandex Cloud
Обновлена 15 июня 2026 г.
Открыть в Markdown
  • Автотюнинг на основе логированных данных
  • Использование аудио для улучшения качества
  • Дообучение модели

SpeechKit предоставляет несколько способов, которыми можно повысить качество распознавания речи:

  • автотюнинг;
  • использование аудио для улучшения качества;
  • дообучение модели.

Примечание

В регионе Казахстан доступен только автотюнинг моделей.

Автотюнинг на основе логированных данныхАвтотюнинг на основе логированных данных

По умолчанию SpeechKit не сохраняет переданные пользователем данные. Однако самый эффективный способ улучшить модель распознавания речи — это обучить ее на реальных пользовательских данных.

Чтобы повысить качество распознавания, используйте автотюнинг модели. Он позволит сохранять переданные в запросах данные и применять их для дальнейшего обучения. Автотюнинг повышает качество распознавания в процессе работы модели, не требуя от вас дополнительных действий по сбору данных.

Автотюнинг подходит, когда выполняются следующие условия:

  • В уже настроенном сценарии, который используется для решения рабочих задач, не распознается часть лексики.
  • Лексика для автотюнинга должна быть такой, чтобы ее можно было легко воспринять на слух и записать транскрипцией. Например, названия лекарств не подойдут, так как эта лексика из узкой предметной области. Если нужно распознавать доменно-специфичные термины, используйте дообучение модели.

Чтобы передать данные для автотюнинга, в запросах API укажите заголовок x-data-logging-enabled: true. Пример запроса с включенным логированием смотрите в разделе Заголовки запросов для диагностики ошибок в Yandex SpeechKit. После этого сообщите в техническую поддержку, что хотите, чтобы модель дообучалась на передаваемых данных.

Рекомендации для успешного автотюнинга:

  • Чтобы повлиять на качество распознавания, потребуется минимум 10 часов аудио на русском языке. Для моделей, распознающих другие языки, может потребоваться больше данных. Рекомендуемый объем данных — 50 и более часов.
  • Обучение модели распознавания занимает около трех месяцев для русского языка. За это время команда проверит и провалидирует данные, добавит их к обучающему датасету и обучит модель. Сроки для других языков уточняйте у вашего аккаунт-менеджера.

Использование аудио для улучшения качестваИспользование аудио для улучшения качества

Вы можете передать команде SpeechKit аудиофайл для улучшения качества распознавания речи. Метод аналогичен автотюнингу, но вместо переданных в API-запросах данных используется подготовленное вами аудио. Передайте его технической поддержке в виде ZIP-архива. Вы также можете приложить транскрипции передаваемых сообщений, но это не обязательно.

Рекомендации по объему переданных данных совпадают с ограничениями для автотюнинга.

Дообучение моделиДообучение модели

Основная модель распознавания речи предназначена для работы с общей лексикой, однако ее может быть недостаточно для распознавания специфичной лексики. С помощью дообучения модель можно научить распознавать доменно-специфичные термины из разных областей:

  • медицина — диагнозы, биологические термины, названия лекарств;
  • бизнес — названия компаний;
  • торговля — номенклатура товаров (ювелирные изделия, электротехника и т. п.);
  • финансы — банковские термины и названия банковских продуктов.

Для дообучения необходимы список терминов (слов или словосочетаний) и не менее трех текстовых примеров в свободной форме для каждого термина.

Дообучение доступно только для русского языка.

Дообучение занимает около двух месяцев с момента, как вы передали технической поддержке архив с данными.

Была ли статья полезна?

Предыдущая
Обработка результатов распознавания с помощью LLM
Следующая
Определение конца фразы
Создавайте контент и получайте гранты!Готовы написать своё руководство? Участвуйте в контент-программе и получайте гранты на работу с облачными сервисами!
Подробнее о программе
Проект Яндекса
© 2026 ТОО «Облачные Сервисы Казахстан»