A tecnologia de reconhecimento de fala fez progressos significativos, com avanços na IA melhorando a acessibilidade e a precisão. No entanto, ainda enfrenta desafios, especialmente na compreensão de entidades faladas, como palavras, lugares e palavras específicas. A questão não é apenas converter a fala em texto com precisão, mas também extrair contexto significativo em tempo real. Os sistemas atuais muitas vezes exigem ferramentas separadas para transcrição e reconhecimento de negócios, levando a atrasos, ineficiências e inconsistências. Além disso, as preocupações com a privacidade relativamente ao tratamento de informações sensíveis durante a transcrição da fala representam desafios significativos para as indústrias que lidam com dados confidenciais.
aiOla lançou o Whisper-NER: um modelo de IA de código aberto que permite transcrição colaborativa de fala e reconhecimento comercial. Este modelo combina transcrição de fala para texto com reconhecimento de entidade nomeada (NER) para fornecer uma solução que pode reconhecer entidades importantes enquanto documenta conteúdo falado. Essa integração permite uma compreensão mais rápida do contexto, tornando-a ideal para setores que exigem serviços de transcrição precisos e sensíveis à privacidade, como saúde, atendimento ao cliente e áreas jurídicas. O Whisper-NER combina efetivamente a precisão da transcrição com a capacidade de identificar e gerenciar informações confidenciais.
Detalhes técnicos
Whisper-NER é baseado na arquitetura Whisper desenvolvida pela OpenAI, que é desenvolvida para realizar o reconhecimento em tempo real de uma entidade durante a escrita. Usando transformadores ativos, o Whisper-NER pode reconhecer entidades como nomes, datas, lugares e palavras especiais a partir da entrada de áudio. O modelo foi projetado para funcionar em tempo real, o que é importante para aplicações que exigem digitação e compreensão rápidas, como suporte ao cliente ao vivo. Além disso, o Whisper-NER inclui medidas de privacidade para ocultar dados confidenciais, melhorando assim a confiança do usuário. A natureza de código aberto do Whisper-NER também o torna acessível a desenvolvedores e pesquisadores, incentivando a inovação e a customização.
A importância do Whisper-NER reside na sua capacidade de fornecer precisão e privacidade. Nos testes, o modelo apresentou redução nas taxas de erro em comparação com diferentes transcrições e modelos de reconhecimento de negócios. De acordo com a aiOla, o Whisper-NER proporciona uma melhoria de quase 20% na precisão do reconhecimento de negócios e fornece recursos para correção automática de dados confidenciais em tempo real. Esta funcionalidade é particularmente aplicável em áreas como a saúde, onde a privacidade do paciente deve ser protegida, ou em ambientes empresariais, onde são discutidas informações confidenciais do cliente. A combinação de transcrição e reconhecimento comercial reduz a necessidade de múltiplas etapas no fluxo de trabalho, proporcionando um processo mais simples e eficiente. Ele aborda a lacuna no reconhecimento de fala, permitindo a compreensão em tempo real sem comprometer a segurança.
A conclusão
O Whisper-NER da aiOla representa um avanço significativo na tecnologia de reconhecimento de fala. Ao combinar transcrição e reconhecimento comercial em um único modelo, a aiOla aborda as ineficiências dos sistemas atuais e fornece uma solução eficaz para questões de privacidade. A sua disponibilidade de código aberto significa que o modelo não é apenas uma ferramenta, mas também uma plataforma para inovação futura, permitindo que outros desenvolvam as suas capacidades. As contribuições do Whisper-NER para melhorar a precisão da transcrição, proteger dados confidenciais e melhorar a eficiência do fluxo de trabalho tornam-no um avanço significativo em soluções de fala baseadas em IA. Para indústrias que buscam uma solução eficiente, precisa e preocupada com a privacidade, o Whisper-NER estabelece o padrão.
Confira Papel, Modelo de rosto abraçado, de novo Página GitHub. Todo o crédito deste estudo vai para os pesquisadores deste projeto. Além disso, não se esqueça de nos seguir Twitter e junte-se ao nosso Estação telefônica de novo LinkedIn Gracima. Se você gosta do nosso trabalho, você vai gostar do nosso jornal.. Não se esqueça de participar do nosso SubReddit de 55k + ML.
[FREE AI VIRTUAL CONFERENCE] SmallCon: Conferência Virtual GenAI gratuita com. Meta, Mistral, Salesforce, Harvey AI e mais. Junte-se a nós em 11 de dezembro para este evento de visualização gratuito para aprender o que é necessário para construir grande com pequenos modelos de pioneiros em IA como Meta, Mistral AI, Salesforce, Harvey AI, Upstage, Nubank, Nvidia, Hugging Face e muito mais.
Aswin AK é consultor da MarkTechPost. Ele está cursando seu diploma duplo no Instituto Indiano de Tecnologia, Kharagpur. Ele é apaixonado por ciência de dados e aprendizado de máquina, o que traz consigo uma sólida formação acadêmica e experiência prática na solução de desafios de domínio da vida real.
🐝🐝 Leia este relatório de pesquisa de IA da Kili Technology 'Avaliação de vulnerabilidade de um modelo de linguagem grande: uma análise comparativa de métodos de passagem vermelha'
