Наконец-то пришло время обновить наше исследование качества систем распознавания русского языка. Лучше поздно, чем никогда! С момента прошлого исследования утекло много воды … и мы думали, что мы не добежим до обновления, но таки добежали.

По сравнению с предыдущим исследованием изменилось следующее:

Посмотреть результаты

https://habr.com/ru/post/711738/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=711738

Привет, Хабр!

На связи VS Robotics. Мы по–прежнему занимаемся машинным обучением и автоматизацией решений на базе речевых технологий.

И мы по-прежнему верим в светлое будущее в то, что в скором времени роботизированные системы будут внедрены повсеместно, помогая человеку в любой сфере. Сегодня один из трендов по делегированию задач искусственному интеллекту – это… сам процесс программирования. Но мы имеем ввиду не те инструменты, коих множество в любой среде разработки, а те, что создаются компаниями под собственные нужды. И это поистине одна из самых увлекательных головоломок, предоставляющая айтишнику возможность наконец-то проявить свою творческую сущность.

Так уж сложилось в нашей компании, что мы не раз создавали собственные автоматизированные системы и программное обеспечение для своих продуктов и сервисов.

А совсем недавно мы запустили собственный AI-генератор скриптов, ну, и решили рассказать вам об этом инструменте, который сокращает ручной труд при создании скриптов для голосовых роботов. Это будет большая статья, как и та работа, которую мы проделали.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/702654/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=702654

Картинка pvproductions, Freepik



В последние годы широко распространились разнообразные голосовые помощники и ассистенты, которые облегчили нашу жизнь и ускорили рутинные операции. Но до сих пор программирование — одна из самых рутинных областей человеческой деятельности — в основной массе остаётся не охваченной подобными технологиями. Тем не менее уже начинают появляться разработки, вносящие интересные изменения и в эту сферу. Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/698910/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=698910

Всем привет! 18-20 ноября 2022 года в Российском Технологическом Университете МИРЭА при поддержке нашей компании «Наносемантика» пройдет (снова) студенческий хакатон.

У студентов МИРЭА будет возможность испытать свои силы в разработке игры или виртуального мира, использующих технологии распознавания речи, синтеза речи и голосовых роботов.

Под катом — задача, правила, ссылка на регистрацию и расписание хакатона.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/698322/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=698322

В психологии есть понятие эффекта коктейльной вечеринки: человек способен воспринимать полезную для себя информацию даже в ситуации, когда вокруг него много источников речи и шума. Но насколько хорошо с такой задачей справляется искусственный интеллект? Можно ли добиться высокого качества распознавания речи, когда на записи говорят несколько человек?

Не так давно мы отметили 1 миллион проданных устройств с виртуальными ассистентами Салют. В нашей линейке в числе прочего представлены farfield-устройства, то есть те, с которыми можно “разговаривать” на расстоянии: смарт-дисплей SberPortal, ТВ-медиацентр SberBox Top и умная медиаколонка SberBox Time. В комнатах, где они стоят, может говорить одновременно несколько людей или играть телевизор, что существенно усложняет задачу распознавания. Иногда необходимость распознать больше одного голоса на записи возникает и у клиентов нашего API SmartSpeech — например, если это разговор двух людей.

В статье я расскажу, как мы решали эту проблему. Подробно остановимся на архитектуре нашего решения, узнаем о процессе её создания и возникавших сложностях, послушаем примеры работы системы.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/684228/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=684228

Всем привет! Меня зовут Александра Сорока, я занимаюсь синтезом речи в Тинькофф. А это — мой текст о том, зачем вообще думать о долгосрочной поддержке кода и ML-моделей. Я расскажу, почему мы отказались от опенсорсных решений, как работаем с датасетами и разными версиями моделей и как замеряем их качество. Статья может оказаться полезной для всех, кто хочет знать, как ничего не поломать.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/669480/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=669480

В последнее время вышло большое количество генеративных моделей для русского языка. Команды Сбера выпустили целое семейство авторегрессионных моделей ruGPT3, ruT5, о которых мы подробно писали ранее. Сегодня мы расскажем, как практически применять обучение таких моделей и какие продукты можно получить на их основе.



Мы выводим в открытый доступ два новых сервиса: Рерайтер и Суммаризатор. Модель «Рерайтер» способна переписать любой текст другими словами с сохранением смысла вне зависимости от длины и формата — от новостей и художественной литературы до постов в социальных сетях. Модель «Суммаризатор» позволяет создать сжатое изложение исходного текста, сохраняющее его главные тезисы. Эта модель может быть полезна для экономии времени читателя, а также выделения главных мыслей объёмных документов, научной или бизнес-литературы. В частности, использовать сервис можно для подготовки обзоров научных работ на заданную тему, создания новостных дайджестов, выделения наиболее важных событий в лентах информагентств для аналитики. 
Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/666420/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=666420