home.social

#speech_recognition — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #speech_recognition, aggregated by home.social.

  1. Веселимся со Spring: pet-проект по распознаванию речи

    Не писал на Spring уже лет 8 и решил по фану написать мини пет проект с api и распознаванием речи. Звучит круто, лет 8-10 назад это заняло бы … вечность, тогда и llm, достаточно качественно распознающих русскую речь, да еще на скромном домашнем пк не было. В общем решил в выходной повеселиться. Погнали веселиться

    habr.com/ru/articles/1033338/

    #Java #Spring_Framework #Vosk #speech_recognition #распознавание_речи #REST_API #WAV #Java_Sound_API #pet_project #веселье

  2. Веселимся со Spring: pet-проект по распознаванию речи

    Не писал на Spring уже лет 8 и решил по фану написать мини пет проект с api и распознаванием речи. Звучит круто, лет 8-10 назад это заняло бы … вечность, тогда и llm, достаточно качественно распознающих русскую речь, да еще на скромном домашнем пк не было. В общем решил в выходной повеселиться. Погнали веселиться

    habr.com/ru/articles/1033338/

    #Java #Spring_Framework #Vosk #speech_recognition #распознавание_речи #REST_API #WAV #Java_Sound_API #pet_project #веселье

  3. Веселимся со Spring: pet-проект по распознаванию речи

    Не писал на Spring уже лет 8 и решил по фану написать мини пет проект с api и распознаванием речи. Звучит круто, лет 8-10 назад это заняло бы … вечность, тогда и llm, достаточно качественно распознающих русскую речь, да еще на скромном домашнем пк не было. В общем решил в выходной повеселиться. Погнали веселиться

    habr.com/ru/articles/1033338/

    #Java #Spring_Framework #Vosk #speech_recognition #распознавание_речи #REST_API #WAV #Java_Sound_API #pet_project #веселье

  4. Веселимся со Spring: pet-проект по распознаванию речи

    Не писал на Spring уже лет 8 и решил по фану написать мини пет проект с api и распознаванием речи. Звучит круто, лет 8-10 назад это заняло бы … вечность, тогда и llm, достаточно качественно распознающих русскую речь, да еще на скромном домашнем пк не было. В общем решил в выходной повеселиться. Погнали веселиться

    habr.com/ru/articles/1033338/

    #Java #Spring_Framework #Vosk #speech_recognition #распознавание_речи #REST_API #WAV #Java_Sound_API #pet_project #веселье

  5. llama.cpp теперь умеет работать с речью

    Сегодня (12 апреля) в проект llama.cpp залили PR, который добавляет новый функционал - работа с audio. Речь идёт о поддержке моделей Gemma4, которые умеют распознавать речь: huggingface.co/google/gemma-4-

    habr.com/ru/articles/1022628/

    #speech_recognition #llamacpp

  6. llama.cpp теперь умеет работать с речью

    Сегодня (12 апреля) в проект llama.cpp залили PR, который добавляет новый функционал - работа с audio. Речь идёт о поддержке моделей Gemma4, которые умеют распознавать речь: huggingface.co/google/gemma-4-

    habr.com/ru/articles/1022628/

    #speech_recognition #llamacpp

  7. llama.cpp теперь умеет работать с речью

    Сегодня (12 апреля) в проект llama.cpp залили PR, который добавляет новый функционал - работа с audio. Речь идёт о поддержке моделей Gemma4, которые умеют распознавать речь: huggingface.co/google/gemma-4-

    habr.com/ru/articles/1022628/

    #speech_recognition #llamacpp

  8. llama.cpp теперь умеет работать с речью

    Сегодня (12 апреля) в проект llama.cpp залили PR, который добавляет новый функционал - работа с audio. Речь идёт о поддержке моделей Gemma4, которые умеют распознавать речь: huggingface.co/google/gemma-4-

    habr.com/ru/articles/1022628/

    #speech_recognition #llamacpp

  9. Испанский в кармане: Архитектура Telegram-бота с локальным Whisper.cpp, AI-диалогами и оценкой произношения

    Привет, Хабр! Меня зовут Vlad, я начинающий Python‑разработчик и энтузиаст изучения языков. Недавно я столкнулся с классической проблемой полиглота‑самоучки: учебники дают теорию, аудиокурсы — пассивное восприятие, но нет главного — обратной связи по произношению. Репетиторы дороги, а разговорные клубы требуют уровня, которого у меня еще не было. Я решил закрыть эту боль кодом. Моя цель была амбициозной: создать Telegram‑бота, который: 1. Слушает голосовые сообщения и распознает речь без дорогих облачных API. 2. Оценивает точность произношения в процентах, сравнивая с эталоном. 3. Поддерживает живой диалог через LLM, исправляя ошибки на лету. 4. Работает быстро и экономно на слабом VPS. В этой статье я подробно разберу архитектуру проекта, покажу, как интегрировать бинарный whisper.cpp в асинхронный aiogram 3.x, реализую алгоритм оценки речи и расскажу про управление состояниями (FSM). Под капотом — Python, нейросети и немного магии.

    habr.com/ru/articles/1014888/

    #Python #Telegram_Bot #Aiogram #Whisper #Speech_Recognition #Machine_Learning #NLP #Artificial_Intelligence #Асинхронность #Испанский_язык

  10. Испанский в кармане: Архитектура Telegram-бота с локальным Whisper.cpp, AI-диалогами и оценкой произношения

    Привет, Хабр! Меня зовут Vlad, я начинающий Python‑разработчик и энтузиаст изучения языков. Недавно я столкнулся с классической проблемой полиглота‑самоучки: учебники дают теорию, аудиокурсы — пассивное восприятие, но нет главного — обратной связи по произношению. Репетиторы дороги, а разговорные клубы требуют уровня, которого у меня еще не было. Я решил закрыть эту боль кодом. Моя цель была амбициозной: создать Telegram‑бота, который: 1. Слушает голосовые сообщения и распознает речь без дорогих облачных API. 2. Оценивает точность произношения в процентах, сравнивая с эталоном. 3. Поддерживает живой диалог через LLM, исправляя ошибки на лету. 4. Работает быстро и экономно на слабом VPS. В этой статье я подробно разберу архитектуру проекта, покажу, как интегрировать бинарный whisper.cpp в асинхронный aiogram 3.x, реализую алгоритм оценки речи и расскажу про управление состояниями (FSM). Под капотом — Python, нейросети и немного магии.

    habr.com/ru/articles/1014888/

    #Python #Telegram_Bot #Aiogram #Whisper #Speech_Recognition #Machine_Learning #NLP #Artificial_Intelligence #Асинхронность #Испанский_язык

  11. Испанский в кармане: Архитектура Telegram-бота с локальным Whisper.cpp, AI-диалогами и оценкой произношения

    Привет, Хабр! Меня зовут Vlad, я начинающий Python‑разработчик и энтузиаст изучения языков. Недавно я столкнулся с классической проблемой полиглота‑самоучки: учебники дают теорию, аудиокурсы — пассивное восприятие, но нет главного — обратной связи по произношению. Репетиторы дороги, а разговорные клубы требуют уровня, которого у меня еще не было. Я решил закрыть эту боль кодом. Моя цель была амбициозной: создать Telegram‑бота, который: 1. Слушает голосовые сообщения и распознает речь без дорогих облачных API. 2. Оценивает точность произношения в процентах, сравнивая с эталоном. 3. Поддерживает живой диалог через LLM, исправляя ошибки на лету. 4. Работает быстро и экономно на слабом VPS. В этой статье я подробно разберу архитектуру проекта, покажу, как интегрировать бинарный whisper.cpp в асинхронный aiogram 3.x, реализую алгоритм оценки речи и расскажу про управление состояниями (FSM). Под капотом — Python, нейросети и немного магии.

    habr.com/ru/articles/1014888/

    #Python #Telegram_Bot #Aiogram #Whisper #Speech_Recognition #Machine_Learning #NLP #Artificial_Intelligence #Асинхронность #Испанский_язык

  12. Испанский в кармане: Архитектура Telegram-бота с локальным Whisper.cpp, AI-диалогами и оценкой произношения

    Привет, Хабр! Меня зовут Vlad, я начинающий Python‑разработчик и энтузиаст изучения языков. Недавно я столкнулся с классической проблемой полиглота‑самоучки: учебники дают теорию, аудиокурсы — пассивное восприятие, но нет главного — обратной связи по произношению. Репетиторы дороги, а разговорные клубы требуют уровня, которого у меня еще не было. Я решил закрыть эту боль кодом. Моя цель была амбициозной: создать Telegram‑бота, который: 1. Слушает голосовые сообщения и распознает речь без дорогих облачных API. 2. Оценивает точность произношения в процентах, сравнивая с эталоном. 3. Поддерживает живой диалог через LLM, исправляя ошибки на лету. 4. Работает быстро и экономно на слабом VPS. В этой статье я подробно разберу архитектуру проекта, покажу, как интегрировать бинарный whisper.cpp в асинхронный aiogram 3.x, реализую алгоритм оценки речи и расскажу про управление состояниями (FSM). Под капотом — Python, нейросети и немного магии.

    habr.com/ru/articles/1014888/

    #Python #Telegram_Bot #Aiogram #Whisper #Speech_Recognition #Machine_Learning #NLP #Artificial_Intelligence #Асинхронность #Испанский_язык

  13. Как я написал ASR-движок на Rust: от разочарования в одной модели до мульти-модельной архитектуры

    Привет, Хабр! В предыдущей статье я рассказывал, как портировал модель синтеза речи Qwen3-TTS на Rust. Тот проект ( RustTTS ) получился достаточно успешным — один бинарник, мгновенный старт, никаких Python-зависимостей. Естественным продолжением стала обратная задача — распознавание речи (ASR, Automatic Speech Recognition). Логика казалась простой: у Qwen есть и TTS и ASR, архитектуры похожи, опыт с Candle уже есть, значит справимся за пару недель. Ну... не совсем.

    habr.com/ru/articles/995416/

    #rust #asr #speechtotext #speech_recognition #whisper #candle #machine_learning #inference

  14. Как я написал ASR-движок на Rust: от разочарования в одной модели до мульти-модельной архитектуры

    Привет, Хабр! В предыдущей статье я рассказывал, как портировал модель синтеза речи Qwen3-TTS на Rust. Тот проект ( RustTTS ) получился достаточно успешным — один бинарник, мгновенный старт, никаких Python-зависимостей. Естественным продолжением стала обратная задача — распознавание речи (ASR, Automatic Speech Recognition). Логика казалась простой: у Qwen есть и TTS и ASR, архитектуры похожи, опыт с Candle уже есть, значит справимся за пару недель. Ну... не совсем.

    habr.com/ru/articles/995416/

    #rust #asr #speechtotext #speech_recognition #whisper #candle #machine_learning #inference

  15. Как я написал ASR-движок на Rust: от разочарования в одной модели до мульти-модельной архитектуры

    Привет, Хабр! В предыдущей статье я рассказывал, как портировал модель синтеза речи Qwen3-TTS на Rust. Тот проект ( RustTTS ) получился достаточно успешным — один бинарник, мгновенный старт, никаких Python-зависимостей. Естественным продолжением стала обратная задача — распознавание речи (ASR, Automatic Speech Recognition). Логика казалась простой: у Qwen есть и TTS и ASR, архитектуры похожи, опыт с Candle уже есть, значит справимся за пару недель. Ну... не совсем.

    habr.com/ru/articles/995416/

    #rust #asr #speechtotext #speech_recognition #whisper #candle #machine_learning #inference

  16. Как я написал ASR-движок на Rust: от разочарования в одной модели до мульти-модельной архитектуры

    Привет, Хабр! В предыдущей статье я рассказывал, как портировал модель синтеза речи Qwen3-TTS на Rust. Тот проект ( RustTTS ) получился достаточно успешным — один бинарник, мгновенный старт, никаких Python-зависимостей. Естественным продолжением стала обратная задача — распознавание речи (ASR, Automatic Speech Recognition). Логика казалась простой: у Qwen есть и TTS и ASR, архитектуры похожи, опыт с Candle уже есть, значит справимся за пару недель. Ну... не совсем.

    habr.com/ru/articles/995416/

    #rust #asr #speechtotext #speech_recognition #whisper #candle #machine_learning #inference

  17. Cryfish: Как научить большую языковую модель слышать и понимать звуки?

    В мире искусственного интеллекта господствуют большие языковые модели (LLM, large language models). GPT и ее аналоги прекрасно справляются с написанием текстов, кода и генерацией картинок. Но что насчёт звука? Умение слушать и понимать аудио — это следующий логический шаг на пути к многомодальным системам. В этой статье мы расскажем вам о Cryfish — модели на основе LLM, которая не только читает, но и слышит. Мы разберём, как заставить LLM понимать речь, музыку, эмоции и бытовые шумы, и расскажем о сложностях, с которыми столкнулись при обучении.

    habr.com/ru/articles/972898/

    #machine_learning #large_language_model #neural_networks #speech_recognition #speaker_verification

  18. Cryfish: Как научить большую языковую модель слышать и понимать звуки?

    В мире искусственного интеллекта господствуют большие языковые модели (LLM, large language models). GPT и ее аналоги прекрасно справляются с написанием текстов, кода и генерацией картинок. Но что насчёт звука? Умение слушать и понимать аудио — это следующий логический шаг на пути к многомодальным системам. В этой статье мы расскажем вам о Cryfish — модели на основе LLM, которая не только читает, но и слышит. Мы разберём, как заставить LLM понимать речь, музыку, эмоции и бытовые шумы, и расскажем о сложностях, с которыми столкнулись при обучении.

    habr.com/ru/articles/972898/

    #machine_learning #large_language_model #neural_networks #speech_recognition #speaker_verification

  19. Cryfish: Как научить большую языковую модель слышать и понимать звуки?

    В мире искусственного интеллекта господствуют большие языковые модели (LLM, large language models). GPT и ее аналоги прекрасно справляются с написанием текстов, кода и генерацией картинок. Но что насчёт звука? Умение слушать и понимать аудио — это следующий логический шаг на пути к многомодальным системам. В этой статье мы расскажем вам о Cryfish — модели на основе LLM, которая не только читает, но и слышит. Мы разберём, как заставить LLM понимать речь, музыку, эмоции и бытовые шумы, и расскажем о сложностях, с которыми столкнулись при обучении.

    habr.com/ru/articles/972898/

    #machine_learning #large_language_model #neural_networks #speech_recognition #speaker_verification

  20. Cryfish: Как научить большую языковую модель слышать и понимать звуки?

    В мире искусственного интеллекта господствуют большие языковые модели (LLM, large language models). GPT и ее аналоги прекрасно справляются с написанием текстов, кода и генерацией картинок. Но что насчёт звука? Умение слушать и понимать аудио — это следующий логический шаг на пути к многомодальным системам. В этой статье мы расскажем вам о Cryfish — модели на основе LLM, которая не только читает, но и слышит. Мы разберём, как заставить LLM понимать речь, музыку, эмоции и бытовые шумы, и расскажем о сложностях, с которыми столкнулись при обучении.

    habr.com/ru/articles/972898/

    #machine_learning #large_language_model #neural_networks #speech_recognition #speaker_verification

  21. Разработка автономного речевого тренажёра для обучения иностранным языкам на основе больших языковых моделей

    В статье рассматриваются технические аспекты разработки речевого тренажёра GolosAI, основанного на технологиях генеративного искусственного интеллекта и использовании больших языковых моделей (Large language models). Описана необходимость создания подобных средств обучения в России в условиях ограниченного доступа к зарубежным языковым сервисам, а также обозначена актуальность проблемы формирования разговорных навыков вне языковой среды. Автором представлен алгоритм функционирования тренажёра, включающий распознавание речи, генерацию ответов, синтез голоса и анализ выполнения учебных задач. В качестве важного достоинства тренажера отмечена его мультиязычная направленность и гибкость настройки под имеющиеся компьютерные средства. Дополнительно рассматривается потенциал интеграции речевого тренажера в образовательный процесс российских вузов на основе отечественных больших языковых моделей (YandexGPT, GigaChat) для создания автономных интерактивных речевых систем обучения иностранным языкам. Далее

    habr.com/ru/articles/960136/

    #llmмодели #tts #asr #cloud #yandexcloud #speechtotext #speech_recognition

  22. Разработка автономного речевого тренажёра для обучения иностранным языкам на основе больших языковых моделей

    В статье рассматриваются технические аспекты разработки речевого тренажёра GolosAI, основанного на технологиях генеративного искусственного интеллекта и использовании больших языковых моделей (Large language models). Описана необходимость создания подобных средств обучения в России в условиях ограниченного доступа к зарубежным языковым сервисам, а также обозначена актуальность проблемы формирования разговорных навыков вне языковой среды. Автором представлен алгоритм функционирования тренажёра, включающий распознавание речи, генерацию ответов, синтез голоса и анализ выполнения учебных задач. В качестве важного достоинства тренажера отмечена его мультиязычная направленность и гибкость настройки под имеющиеся компьютерные средства. Дополнительно рассматривается потенциал интеграции речевого тренажера в образовательный процесс российских вузов на основе отечественных больших языковых моделей (YandexGPT, GigaChat) для создания автономных интерактивных речевых систем обучения иностранным языкам. Далее

    habr.com/ru/articles/960136/

    #llmмодели #tts #asr #cloud #yandexcloud #speechtotext #speech_recognition

  23. Разработка автономного речевого тренажёра для обучения иностранным языкам на основе больших языковых моделей

    В статье рассматриваются технические аспекты разработки речевого тренажёра GolosAI, основанного на технологиях генеративного искусственного интеллекта и использовании больших языковых моделей (Large language models). Описана необходимость создания подобных средств обучения в России в условиях ограниченного доступа к зарубежным языковым сервисам, а также обозначена актуальность проблемы формирования разговорных навыков вне языковой среды. Автором представлен алгоритм функционирования тренажёра, включающий распознавание речи, генерацию ответов, синтез голоса и анализ выполнения учебных задач. В качестве важного достоинства тренажера отмечена его мультиязычная направленность и гибкость настройки под имеющиеся компьютерные средства. Дополнительно рассматривается потенциал интеграции речевого тренажера в образовательный процесс российских вузов на основе отечественных больших языковых моделей (YandexGPT, GigaChat) для создания автономных интерактивных речевых систем обучения иностранным языкам. Далее

    habr.com/ru/articles/960136/

    #llmмодели #tts #asr #cloud #yandexcloud #speechtotext #speech_recognition

  24. Разработка автономного речевого тренажёра для обучения иностранным языкам на основе больших языковых моделей

    В статье рассматриваются технические аспекты разработки речевого тренажёра GolosAI, основанного на технологиях генеративного искусственного интеллекта и использовании больших языковых моделей (Large language models). Описана необходимость создания подобных средств обучения в России в условиях ограниченного доступа к зарубежным языковым сервисам, а также обозначена актуальность проблемы формирования разговорных навыков вне языковой среды. Автором представлен алгоритм функционирования тренажёра, включающий распознавание речи, генерацию ответов, синтез голоса и анализ выполнения учебных задач. В качестве важного достоинства тренажера отмечена его мультиязычная направленность и гибкость настройки под имеющиеся компьютерные средства. Дополнительно рассматривается потенциал интеграции речевого тренажера в образовательный процесс российских вузов на основе отечественных больших языковых моделей (YandexGPT, GigaChat) для создания автономных интерактивных речевых систем обучения иностранным языкам. Далее

    habr.com/ru/articles/960136/

    #llmмодели #tts #asr #cloud #yandexcloud #speechtotext #speech_recognition

  25. Бенчмарк качества распознавания речи (ASR) в телефонии: как мы сравниваемся с Whisper, GigaAM и T-One

    Привет! Распознаванием речи (ASR) уже никого не удивишь, но качественное распознавание на разговорном русском языке, а особенно в телефонии — очень сложная штука: люди редко говорят как профессиональные дикторы, часто бывает плохое качество звука с постоянными шумами на фоне и в целом есть миллиарды прочих нюансов. Наша компания занимается голосом больше 8 лет, есть собственные классные модели синтеза, распознавания и продукты на их основе, поэтому экспериментов мы проводим очень много и за появлением новых голосовых моделей следим очень внимательно. В свободном доступе уже есть самый узнаваемый Whisper, есть интересные модели GigaAM от Сбера, не так давно Т-Банк выложил в открытый доступ свою модель T-One — давайте заглянем под капот нашего внутреннего бенчмарка и посмотрим насколько кто хорош. Поехали!

    habr.com/ru/articles/938438/

    #LLM #speech_recognition #распознавание_речи #распознавание_русской_речи #asr #телефония #звонки #бенчмарки #языковые_модели #машинное+обучение

  26. Бенчмарк качества распознавания речи (ASR) в телефонии: как мы сравниваемся с Whisper, GigaAM и T-One

    Привет! Распознаванием речи (ASR) уже никого не удивишь, но качественное распознавание на разговорном русском языке, а особенно в телефонии — очень сложная штука: люди редко говорят как профессиональные дикторы, часто бывает плохое качество звука с постоянными шумами на фоне и в целом есть миллиарды прочих нюансов. Наша компания занимается голосом больше 8 лет, есть собственные классные модели синтеза, распознавания и продукты на их основе, поэтому экспериментов мы проводим очень много и за появлением новых голосовых моделей следим очень внимательно. В свободном доступе уже есть самый узнаваемый Whisper, есть интересные модели GigaAM от Сбера, не так давно Т-Банк выложил в открытый доступ свою модель T-One — давайте заглянем под капот нашего внутреннего бенчмарка и посмотрим насколько кто хорош. Поехали!

    habr.com/ru/articles/938438/

    #LLM #speech_recognition #распознавание_речи #распознавание_русской_речи #asr #телефония #звонки #бенчмарки #языковые_модели #машинное+обучение

  27. Бенчмарк качества распознавания речи (ASR) в телефонии: как мы сравниваемся с Whisper, GigaAM и T-One

    Привет! Распознаванием речи (ASR) уже никого не удивишь, но качественное распознавание на разговорном русском языке, а особенно в телефонии — очень сложная штука: люди редко говорят как профессиональные дикторы, часто бывает плохое качество звука с постоянными шумами на фоне и в целом есть миллиарды прочих нюансов. Наша компания занимается голосом больше 8 лет, есть собственные классные модели синтеза, распознавания и продукты на их основе, поэтому экспериментов мы проводим очень много и за появлением новых голосовых моделей следим очень внимательно. В свободном доступе уже есть самый узнаваемый Whisper, есть интересные модели GigaAM от Сбера, не так давно Т-Банк выложил в открытый доступ свою модель T-One — давайте заглянем под капот нашего внутреннего бенчмарка и посмотрим насколько кто хорош. Поехали!

    habr.com/ru/articles/938438/

    #LLM #speech_recognition #распознавание_речи #распознавание_русской_речи #asr #телефония #звонки #бенчмарки #языковые_модели #машинное+обучение

  28. Бенчмарк качества распознавания речи (ASR) в телефонии: как мы сравниваемся с Whisper, GigaAM и T-One

    Привет! Распознаванием речи (ASR) уже никого не удивишь, но качественное распознавание на разговорном русском языке, а особенно в телефонии — очень сложная штука: люди редко говорят как профессиональные дикторы, часто бывает плохое качество звука с постоянными шумами на фоне и в целом есть миллиарды прочих нюансов. Наша компания занимается голосом больше 8 лет, есть собственные классные модели синтеза, распознавания и продукты на их основе, поэтому экспериментов мы проводим очень много и за появлением новых голосовых моделей следим очень внимательно. В свободном доступе уже есть самый узнаваемый Whisper, есть интересные модели GigaAM от Сбера, не так давно Т-Банк выложил в открытый доступ свою модель T-One — давайте заглянем под капот нашего внутреннего бенчмарка и посмотрим насколько кто хорош. Поехали!

    habr.com/ru/articles/938438/

    #LLM #speech_recognition #распознавание_речи #распознавание_русской_речи #asr #телефония #звонки #бенчмарки #языковые_модели #машинное+обучение

  29. Транскрипция речи. Офлайн и без ограничений

    Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Рудак, я основатель компании Lingvanex. Более 8 лет мы делаем перевод и распознавание речи удобными, быстрыми и безопасными. Сегодня расскажу, как мы прокачали нашу транскрипцию речи , и почему это может пригодиться вам. Наш продукт Lingvanex Speech Recognition уже сейчас даёт результат уровня Whisper Large v3, а по ряду задач — даже превосходит его:

    habr.com/ru/articles/917152/

    #speechtotext #speech_recognition #audio_to_text #транскрипция #транскрибация_звонков #анализ_звонков #распознавание_речи #речь_в_текст #аудио_в_текст #speech_analytics

  30. Транскрипция речи. Офлайн и без ограничений

    Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Рудак, я основатель компании Lingvanex. Более 8 лет мы делаем перевод и распознавание речи удобными, быстрыми и безопасными. Сегодня расскажу, как мы прокачали нашу транскрипцию речи , и почему это может пригодиться вам. Наш продукт Lingvanex Speech Recognition уже сейчас даёт результат уровня Whisper Large v3, а по ряду задач — даже превосходит его:

    habr.com/ru/articles/917152/

    #speechtotext #speech_recognition #audio_to_text #транскрипция #транскрибация_звонков #анализ_звонков #распознавание_речи #речь_в_текст #аудио_в_текст #speech_analytics

  31. Транскрипция речи. Офлайн и без ограничений

    Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Рудак, я основатель компании Lingvanex. Более 8 лет мы делаем перевод и распознавание речи удобными, быстрыми и безопасными. Сегодня расскажу, как мы прокачали нашу транскрипцию речи , и почему это может пригодиться вам. Наш продукт Lingvanex Speech Recognition уже сейчас даёт результат уровня Whisper Large v3, а по ряду задач — даже превосходит его:

    habr.com/ru/articles/917152/

    #speechtotext #speech_recognition #audio_to_text #транскрипция #транскрибация_звонков #анализ_звонков #распознавание_речи #речь_в_текст #аудио_в_текст #speech_analytics

  32. Транскрипция речи. Офлайн и без ограничений

    Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Рудак, я основатель компании Lingvanex. Более 8 лет мы делаем перевод и распознавание речи удобными, быстрыми и безопасными. Сегодня расскажу, как мы прокачали нашу транскрипцию речи , и почему это может пригодиться вам. Наш продукт Lingvanex Speech Recognition уже сейчас даёт результат уровня Whisper Large v3, а по ряду задач — даже превосходит его:

    habr.com/ru/articles/917152/

    #speechtotext #speech_recognition #audio_to_text #транскрипция #транскрибация_звонков #анализ_звонков #распознавание_речи #речь_в_текст #аудио_в_текст #speech_analytics

  33. Как мы запустили автоматическую модерацию видео в объявлениях Авито

    Привет! Я Владимир Морозов, senior DS engineer в команде модерации Авито : в основном занимаюсь автомодерацией видео, но развиваю и другие проекты. В статье рассказываю, с какими трудностями мы столкнулись при модерации видео в условиях небольшого количества данных, и как их решили. Думаю, материал будет полезен всем, кто занимается похожими задачами в крупных продуктовых компаниях.

    habr.com/ru/companies/avito/ar

    #machine_leraning #data_science #computer_vision #python #moderation #speech_recognition #ocr #video_classifcation #модерация_контента #ml

  34. Как мы запустили автоматическую модерацию видео в объявлениях Авито

    Привет! Я Владимир Морозов, senior DS engineer в команде модерации Авито : в основном занимаюсь автомодерацией видео, но развиваю и другие проекты. В статье рассказываю, с какими трудностями мы столкнулись при модерации видео в условиях небольшого количества данных, и как их решили. Думаю, материал будет полезен всем, кто занимается похожими задачами в крупных продуктовых компаниях.

    habr.com/ru/companies/avito/ar

    #machine_leraning #data_science #computer_vision #python #moderation #speech_recognition #ocr #video_classifcation #модерация_контента #ml

  35. Как мы запустили автоматическую модерацию видео в объявлениях Авито

    Привет! Я Владимир Морозов, senior DS engineer в команде модерации Авито : в основном занимаюсь автомодерацией видео, но развиваю и другие проекты. В статье рассказываю, с какими трудностями мы столкнулись при модерации видео в условиях небольшого количества данных, и как их решили. Думаю, материал будет полезен всем, кто занимается похожими задачами в крупных продуктовых компаниях.

    habr.com/ru/companies/avito/ar

    #machine_leraning #data_science #computer_vision #python #moderation #speech_recognition #ocr #video_classifcation #модерация_контента #ml

  36. Как сделать голосовой интерфейс к LLM

    В конце февраля на Бали прошел фестиваль Lampu , организованный по принципам знаменитого Burning Man. По его традиции, участники самостоятельно создают инсталляции и арт-объекты. Мы с друзьями из кемпа 19:19 , вдохновившись идеей католических исповедален, придумали сделать свой AI Confession Room, где любой желающий мог бы поговорить с искусственным интеллектом.

    habr.com/ru/articles/827552/

    #diy #openai #whisper #arduino #llm #speech_recognition #chatgpt

  37. Как сделать голосовой интерфейс к LLM

    В конце февраля на Бали прошел фестиваль Lampu , организованный по принципам знаменитого Burning Man. По его традиции, участники самостоятельно создают инсталляции и арт-объекты. Мы с друзьями из кемпа 19:19 , вдохновившись идеей католических исповедален, придумали сделать свой AI Confession Room, где любой желающий мог бы поговорить с искусственным интеллектом.

    habr.com/ru/articles/827552/

    #diy #openai #whisper #arduino #llm #speech_recognition #chatgpt

  38. Как сделать голосовой интерфейс к LLM

    В конце февраля на Бали прошел фестиваль Lampu , организованный по принципам знаменитого Burning Man. По его традиции, участники самостоятельно создают инсталляции и арт-объекты. Мы с друзьями из кемпа 19:19 , вдохновившись идеей католических исповедален, придумали сделать свой AI Confession Room, где любой желающий мог бы поговорить с искусственным интеллектом.

    habr.com/ru/articles/827552/

    #diy #openai #whisper #arduino #llm #speech_recognition #chatgpt

  39. Интерактивный NPC на Unreal Engine

    Всем привет. Я хочу с вами поделиться результатами эксперимента по созданию интерактивного NPC на Unreal Engine 5 . Speech recognition , Text-to-speech , LLM модели, LipSync , MetaHuman и все это без использования сторонних сервисов . Видео работы и ссылка на демо версию прилагается. Если вам интересно увидеть результат и обсудить перспективы интерактивных NPC в игровой индустрии - добро пожаловать под кат.

    habr.com/ru/articles/807561/

    #speech_recognition #text_to_speech #large_language_models #unreal_engine_5 #metahuman #gamedev #игры

  40. Интерактивный NPC на Unreal Engine

    Всем привет. Я хочу с вами поделиться результатами эксперимента по созданию интерактивного NPC на Unreal Engine 5 . Speech recognition , Text-to-speech , LLM модели, LipSync , MetaHuman и все это без использования сторонних сервисов . Видео работы и ссылка на демо версию прилагается. Если вам интересно увидеть результат и обсудить перспективы интерактивных NPC в игровой индустрии - добро пожаловать под кат.

    habr.com/ru/articles/807561/

    #speech_recognition #text_to_speech #large_language_models #unreal_engine_5 #metahuman #gamedev #игры

  41. Интерактивный NPC на Unreal Engine

    Всем привет. Я хочу с вами поделиться результатами эксперимента по созданию интерактивного NPC на Unreal Engine 5 . Speech recognition , Text-to-speech , LLM модели, LipSync , MetaHuman и все это без использования сторонних сервисов . Видео работы и ссылка на демо версию прилагается. Если вам интересно увидеть результат и обсудить перспективы интерактивных NPC в игровой индустрии - добро пожаловать под кат.

    habr.com/ru/articles/807561/

    #speech_recognition #text_to_speech #large_language_models #unreal_engine_5 #metahuman #gamedev #игры