Automatische vertaling · Engels origineel

Taalidentificatie

Identificeer de gesproken taal op apparaat met SpeechBrain ECAPA VoxLingua107. De Swift runtime ondersteunt native MLX en gecompileerd Core ML en rangschikt 107 taallabels.

Architectuur

Audio wordt opnieuw ingedeeld naar 16 kHz en omgezet door een exacte 60-bin SpeechBrain log-mel frontend. Temporal mean normalisatie voedt een ECAPA-TDNN encoder en zijn 107-klasse classifier.

CLI

speech language-id recording.wav
speech language-id recording.wav --engine coreml --top 3
speech language-id recording.wav --json

MLX is de standaard. Gebruik --engine coreml voor het gecompileerde model, --top om het aantal kandidaten te kiezen, en --json voor machineleesbare uitvoer.

Swift API

import SpeechLanguageID

let identifier = try await SpeechLanguageIdentifier.fromPretrained(engine: .mlx)
let result = try identifier.identify(
    audio: samples,
    sampleRate: sampleRate,
    topK: 5
)
print(result.best?.label.code ?? "unknown")

Lange opnames

Elk modelgesprek analyseert tot ongeveer 30 seconden. Langere opnames worden opgesplitst in niet-overlappende vensters en hun waarschijnlijkheid wordt gecombineerd met lengteweging.

Gesloten model

Het model rangschikt altijd een van zijn bekende labels. Het vertrouwen is geen onbekende taaldetector. Voeg VAD en een gekalibreerde afwijzingsbeleid voor stilte, muziek, code-switching en niet-ondersteunde talen toe.

Hugging Face

CLI: language-id