Рубрика «speech recognition»

header

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).

Читать полностью »

При решении задач, связанных с распознаванием (Speech-To-Text) и генерацией (Text-To-Speech) речи важно, чтобы транскрипт соответствовал тому, что произнёс говорящий — то есть реально устной речи. Это означает, что прежде чем письменная речь станет нашим транскриптом, её нужно нормализовать.

Другими словами, текст нужно провести через несколько этапов:

  • Замена числа прописью: 1984 год -> тысяча девятьсот восемьдесят четвёртый год;
  • Расшифровка сокращений: 2 мин. ненависти -> две минуты ненависти;
  • Транскрипция латиницы: Orwell -> Оруэлл и т.д.

Normalization

В этой статье я коротко расскажу о том, как развивалась нормализация в датасете русской речи Open_STT, какие инструменты использовались и о нашем подходе к задаче.

Как вишенка на торте, мы решили выложить наш нормализатор на базе seq2seq в открытый доступ: ссылка на github. Он максимально прост в использовании и вызывается одним методом:

norm = Normalizer()
result = norm.norm_text('С 9 до 11 котики кушали whiskas')

>>> 'С девяти до одиннадцати котики кушали уискас'

Читать полностью »

Вы уже видели, что вытворяет нейросеть Порфирьевич? Она дописывает текст к любой вашей фразе. И действительно забавные штуки получаются, потому что обучена она на книгах Достоевского, Толстого, Пушкина, Булгакова, Гоголя и Пелевина.

«Озвучить все это дело голосом Левитана — получился бы отличный заменитель гугловского ассистента к новогоднему застолью...» — подумал я. И решил не откладывать это мероприятие на посленовогогода (а то ведь сами понимаете).

Под катом — весь процесс создания опенсорсного голосового ассистента Порфирьевич на исключительно опенсорсном фреймворке Aimybox, и его запуск вместо штатного Google ассистента. Ну и заодно Алису потроллить можно.
Читать полностью »

Бэрримор, что за шум вокруг Voximplant? Внедрили веб-сокеты, сэр - 1


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 »

image

В начале этого года по ряду причин мы загорелись идеей создать самый большой открытый датасет русской речи. Подробнее о нашей мотивации и о том, как всё начиналось,
можно прочитать в этой статье — Огромный открытый датасет русской речи. С тех пор наш проект прошел через ряд масштабных изменений, мы в три раза увеличили количество данных, повысили их качество, добавили лейблы для спикеров и сейчас мы наконец готовы представить вам версию 1.0.

Также мы не готовы останавливаться на достигнутом и планируем продолжать делать интесивную работу над ошибками в последующих версиях и улучшать качество уже опубликованных данных. Версию 1.1 мы планируем посвятить масштабной работе над ошибками.

Читать полностью »

Высококачественная, легковесная и адаптируемая технология Text-to-Speech с использованием LPCNet - 1


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 »

На просторах интернета до сих пор остаются актуальными капчи, которые в качестве опции предлагают прослушать текст с картинки, нажав на соответствующую кнопку. Если кому-то знакома картинка ниже и/или есть интерес как ее обойти, используя систему оффлайн распознавания звука, предлагается к прочтению.
Как обойти капчу, используя звук - 1

Читать полностью »

Распознавание эмоций с помощью сверточной нейронной сети - 1

Распознавание эмоций всегда было захватывающей задачей для ученых. В последнее время я работаю над экспериментальным SER-проектом (Speech Emotion Recognition), чтобы понять потенциал этой технологии – для этого я отобрал наиболее популярные репозитории на Github и сделал их основой моего проекта.

Прежде чем мы начнем разбираться в проекте, неплохо будет вспомнить, какие узкие места есть у SER.
Читать полностью »

image

Специалистам по распознаванию речи давно не хватало большого открытого корпуса устной русской речи, поэтому только крупные компании могли позволить себе заниматься этой задачей, но они не спешили делиться своими наработками.

Мы торопимся исправить это годами длящееся недоразумение.

Итак, мы предлагаем вашему вниманию набор данных из 4000 часов аннотированной устной речи, собранный из различных интернет-источников.

Подробности под катом.Читать полностью »

image

Technology and markets are going hand in hand today. It's going so close that any whiff of a tech headway and social media is going up in a frenzy about it. Writers are filling pages after pages as if it's already here. Shares ride bull or bear, and newspapers print a string of capital letters.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js