После значительной паузы, опять пришло время обновить наше исследование (прошлое, позапрошлое) качества систем распознавания русского языка. Опять же, мы не думали, что добежим до этого момента и были удивлены результатами.
В этот раз ситуация такая:
Море, солнце, пляжЧитать полностью »
В далёком 2018 году мы представили наше первое умное устройство с Алисой — Яндекс Станцию. С тех пор пользователи успешно взаимодействуют с виртуальным ассистентом с помощью голосовых команд. Но, к сожалению, бывают и сложности. Алиса не всегда правильно понимает запрос: ей могут мешать шумы, сливающиеся голоса или невнятно произнесённая фраза. Эта проблема особенно актуальна для пользователей с различными речевыми нарушениями — например, с заиканием, ДЦП, последствиями инсульта или травмы. Часто речь искажается так, что Алиса не понимает её, а значит, пользователь сталкивается с ограничениями.
Сейчас для всех желающих доступны два наших сервиса для распознавания речи:
Сервис написан нашими собственными силами, работает на нашем собственном движке распознавания речи, без проксирования во внешние сервисы и с минимально возможным количеством зависимостей. В случае нарушения связности возможен оперативный перевод хостинга в другие регионы.
Мы провели и продолжаем работу над ошибками и внесли ряд улучшений для пользователей, о которых мы бы хотели рассказать.
Мы сделали бесплатного телеграм-бота, который переводит аудио в текст. В отличие от нашего бесплатного публичного решения для транскрибации длинных аудио, этот бот скорее настроен для удобства работы с короткими голосовыми сообщениями, заметками и аудио средней длины (несколько минут).
Боту можно послать аудио как напрямую, так и добавить в группу. В группе бот будет реагировать на все аудиофайлы (но сообщения об ошибках выводиться не будут). Более подробно об ограничениях и особенностях работы можно узнать в методах /help и /faq.
Основная UX фишка работы бота — проработанный и удобный формат чтения и навигации по распознанным сообщениям и заметкам (а не стена текста).
Подслушивание личных разговоров — одна из самых распространённых и неприятных угроз приватности. Не зря многие заклеивают микрофоны и камеры на ноутбуках, чтобы сохранить в секрете самые личные и приватные моменты. Что ж, пришло время заклеивать также и лидары на вашем умном пылесосе. Потому что учёные из Национального университета Сингапура нашли способ прослушки помещений с помощью пылесоса.
Читать полностью »
Facebook намерен выкупить у некоторых пользователей голосовые записи, которые собирается использоваться для улучшения своей технологии распознавания речи. На такой шаг компания решилась после того, как ее уличили в прослушивании и расшифровке голосовых записей клиентов без их ведома. Читать полностью »
Hal 9000 прекрасно читал по губам, правда, по-английски
Нейросети сейчас умеют многое, и постепенно их обучают все большему количеству умений. На днях стало известно о том, что объединенная команда исследователей из США и Китая смогла обучить нейросеть распознавать речь по губам с высокой степенью точности.
Добиться этого удалось благодаря дополнительному элементу — алгоритму распознавания речи по аудиозаписям. Далее алгоритм использовался в качестве обучающей системы уже для второго алгоритма, который распознавал речь по видеозаписям.
Читать полностью »
WebSocket — это прогрессивный стандарт полнодуплексной (двусторонней) связи между клиентом и сторонним сервисом в режиме реального времени. Веб-сокеты используются для организации непрерывного обмена данными без разрыва соединения и дополнительных HTTP-запросов.
И мы рады сообщить вам, что все это стало возможным в Voximplant благодаря новому модулю VoxEngine, который называется – сюрприз – WebSocket. Отныне вы сможете передавать текст и аудио, пользуясь преимуществами веб-сокетов в полной мере. Проще говоря, у вас появился еще один инструмент, чтобы прокачать ваше приложение.
Из этой статьи вы узнаете, как создать исходящее WebSocket-соединение, передать через него аудиопоток и преобразовать его в текст с помощью Google Cloud Speech-to-Text API.Читать полностью »
Последние достижения в области глубокого обучения привносят существенные улучшения в развитие систем синтеза речи (далее – TTS). Это происходит благодаря применению более эффективных и быстрых методов изучения голоса и стиля говорящих, а также благодаря синтезу более естественной и качественной речи.Читать полностью »
