# NVIDIA تعلن انخفاض أخطاء التعرف على كلام مراقبة الحركة الجوية بعد التكييف المرحلي

> قالت NVIDIA إن التدريب المرحلي خفض معدل أخطاء كلمات Nemotron ASR من 77% إلى 22.46% في اختبار ATCO2 مدته ساعتان.

- الرابط الدائم: https://newsverum.com/ar/news/nvidia-speech-adaptation-lowers-atc-error-october-2026
- الناشر: Newsverum
- القسم: التكنولوجيا
- البلد: الولايات المتحدة
- نُشر: 2026-10-15T19:00:45+00:00
- آخر تحديث: 2026-10-15T19:00:45+00:00
- فترة مراجعة المصدر: 2026-10-13
- النسخ الأخرى: [Türkçe](https://newsverum.com/tr/news/nvidia-speech-adaptation-lowers-atc-error-october-2026.md), [English](https://newsverum.com/en/news/nvidia-speech-adaptation-lowers-atc-error-october-2026.md), [Français](https://newsverum.com/fr/news/nvidia-speech-adaptation-lowers-atc-error-october-2026.md), [Español](https://newsverum.com/es/news/nvidia-speech-adaptation-lowers-atc-error-october-2026.md), [Deutsch](https://newsverum.com/de/news/nvidia-speech-adaptation-lowers-atc-error-october-2026.md), [Português](https://newsverum.com/pt/news/nvidia-speech-adaptation-lowers-atc-error-october-2026.md)

*لا يحدد المصدر تاريخ الحدث؛ الفترة المعروضة هي فترة مراجعة المصدر.*

قالت NVIDIA إن نموذج Nemotron 3.5 ASR Streaming، بعد تكييفه لكلام مراقبة الحركة الجوية، خفض معدل أخطاء الكلمات في اختبار ATCO2 مدته ساعتان وموسوم بشرياً من 77% إلى 22.46%. ووصفت الشركة ذلك بأنه انخفاض نسبي قدره 70.8%. وفي اختبار للإنجليزية العامة، ارتفع معدل الخطأ من 3.50% قبل التكييف إلى 3.63% بعده.

بدأت الطريقة المعلنة بتكييف واسع على تسجيلات ATCO2 مشوشة وذات وسوم آلية، ثم حسّنت النموذج باستخدام بيانات بشرية محدودة؛ وأُبقيت أمثلة الإنجليزية ضمن التدريب للحد من تراجع الأداء على الكلام العام. ونبهت NVIDIA إلى أن النتيجة لا تضمن المكاسب نفسها في مجالات أخرى. كما قدم المنشور مهارتين لوكلاء البرمجة لتخطيط تكييف التعرف على الكلام وتقييمه ومراجعة نتائجه؛ تثبيت المهارات وحده لا يثبت برامج التدريب.

## البيانات

### اختبار التعرف على الكلام في مراقبة الحركة الجوية

نتائج Nemotron التي أبلغت عنها NVIDIA على مجموعة اختبار ATCO2 مدتها ساعتان وموسومة بشرياً.

المنهجية: يقيس معدل أخطاء الكلمات الإضافات والحذف والاستبدال مقارنة بنص مرجعي؛ والقيمة الأقل أفضل. جمعت NVIDIA بين التكييف الواسع باستخدام بيانات ATCO2 ذات الوسوم الآلية والضوضاء ومرحلة تحسين باستخدام مجموعة Gold صغيرة موسومة بشرياً. القيم مقارنات أبلغت عنها الشركة في منشورها بتاريخ 13 أكتوبر 2026 وليست إعادة اختبار مستقلة.

| label | value | unit | period | basis |
|---|---|---|---|---|
| معدل أخطاء الكلمات في مراقبة الحركة الجوية قبل التكييف | 77 | percent | 2026-10-13 | observed |
| معدل أخطاء الكلمات في مراقبة الحركة الجوية بعد التكييف المرحلي | 22.46 | percent | 2026-10-13 | observed |
| معدل أخطاء الكلمات للإنجليزية العامة قبل التكييف | 3.5 | percent | 2026-10-13 | observed |
| معدل أخطاء الكلمات للإنجليزية العامة بعد التكييف | 3.63 | percent | 2026-10-13 | observed |

المصادر: <https://huggingface.co/blog/nvidia/fine-tune-asr-with-nvidia-nemotron-speech-skills> · تنزيل البيانات: [JSON](https://newsverum.com/api/v1/articles/nvidia-speech-adaptation-lowers-atc-error-october-2026/data/atc-asr-evaluation?lang=ar&format=json) · [CSV](https://newsverum.com/api/v1/articles/nvidia-speech-adaptation-lowers-atc-error-october-2026/data/atc-asr-evaluation?lang=ar&format=csv)

## المصادر

- [NVIDIA, Speech Agent Skills study and tutorial](<https://huggingface.co/blog/nvidia/fine-tune-asr-with-nvidia-nemotron-speech-skills>) (تاريخ مراجعة المصدر: 2026-10-15; نُشر: 2026-10-13)

---

استخدم الرابط الدائم أعلاه عند الاقتباس. [معايير النشر والتصحيحات](https://newsverum.com/ar/editorial)