asr.
Как утки с СДВГ довели меня до опенсорса: зачем я собрал утилиту для перевода коротких видео на домашней видеокарте
Dub Studio - локальная утилита для перевода коротких роликов. Та самая утка тоже тут.
Что под капотом у ИИ-агента для отдела продаж: архитектура, код и грабли
Про «ИИ-агента для продаж» пишут так, будто это одна кнопка: подключил, и он сам звонит, квалифицирует, дожимает. На демо так и выглядит. В проде между «агент послушал звонок» и «в CRM появилась правильная задача менеджеру» лежит десяток слоёв, и в каждом всё тихо ломается. Это разбор такого пайплайна по слоям, с кодом, цифрами и граблями, на которые мы наступали, пока доводили агента до боевого режима.
Как мы учили систему слышать тихого клиента на АЗС: двухмодальная аналитика для контроля сервиса
Распознать "здравствуйте" в записи — задача, которая уже решена. Труднее понять, кому это "здравствуйте" сказано, кто
Почему Word Error Rate (WER) недостаточно: Семантическая декомпозиция ошибок ASR
ОглавлениеВступлениеБизнес-ценность и определение проблемыКак измеряется качество распознавания речи?Недостатки индустриального стандартаКак мы измеряем точность моделей у себяЗадача 1: Получить корректный датасет и сделать результаты сопоставимымиЗадача 2: Понять, где именно ошибка и к какой категории она относитсяЗадача 3: Объединить ошибки и семантику
Whisper или GigaAM для русского ASR в продакшене: три ловушки бенчмарка, которые перевернут ваши выводы
Пару месяцев назад мы публиковали статью про то, как получили 3.3% WER для русского ASR на CPU с GigaAM - главный тезис тогда был «специализация бьёт универсальность». Замеры в той статье шли на пяти TTS-фрагментах из аудиокниг. Всё дало идеальные 3,3% WER. С тех пор мы перемерили обе модели на реальных продакшен-записях и часть прошлых выводов здесь уточняем.Кандидата у нас по-прежнему два: SberDevices GigaAM v3-e2e-rnnt и OpenAI Whisper large-v3-turbo
Speech-to-LaTeX: распознавание математических выражений и предложений в LaTeX
Представьте семинар у физиков или математиков. Идёт автоматическая запись лекции, а затем распознавание речи в аккуратный текст. В большинстве мест современные ASR-системы справятся неплохо. Но значительная часть такой записи будет состоять из фраз вроде «интеграл от икс в квадрате до бесконечности», «сумма по i от единицы до n» или «производная по t от функции f».Формально голос может быть распознан правильно. В расшифровке даже могут появляться отдельные символы вроде +, π или x
От MVP на Whisper до собственной ASR: как мы построили платформу субтитров для RUTUBE
Автоматическое создание субтитров для пользовательского контента может выглядеть довольно простой задачей: берем готовую ASR‑модель, распознаем аудио из видео и сохраняем результат.Именно таким и был наш первый MVP в RUTUBE — сервис на базе Whisper, который позволил быстро проверить гипотезу и запустить субтитры в production. Но очень быстро стало понятно, что между «распознать речь» и «сделать субтитры для всего контента» лежит огромный пласт работы.
Почему Cluely и другие плохо слышат русских айтишников: разбор того, как Whisper ломается и что мы сделали с этим
фото с реального собеседования нашего клиента
ASR на CPU. Как выбрать бэкенд, настроить Triton и не потерять в точности
Привет, Хабр! Меня зовут Владимир Никулин, я технический лидер команды продуктивизации нейросетевых решений в MWS AI. Мы развиваем платформу синтеза и распознавания речи Audiogram, которая, в свою очередь, является частью еще более масштабной платформы для создания ИИ-агентов — MWS AI Agents Platform.Часто нашим заказчикам нужно компактное коробочное решение, которое можно запустить на CPU при отсутствии GPU или для простой экономии ресурсов. В этом материале по следам своего же доклада на AiConf на примере нашего модуля автоматического распознавания речи (Automatic Speech Recognition или кратко — ASR) я расскажу:
