Silero News
Direct inquiries: [email protected] or @snakers41 Chat: @silero_speech Links: silero.ai api.silero.ai/docs audio-v-text.silero.ai
إظهار المزيد1 281
المشتركون
+224 ساعات
+17 أيام
+530 أيام
- المشتركون
- التغطية البريدية
- ER - نسبة المشاركة
جاري تحميل البيانات...
معدل نمو المشترك
جاري تحميل البيانات...
Всё, Телеграм теперь уподобился «плохим» корпорациям?
https://habr.com/ru/articles/816423/
Всё, Телеграм теперь уподобился «плохим» корпорациям?
Вопреки ценностям, которыми бравировал Павел Дуров во время своего интервью Такеру Карлсону, некоторые администраторы крупных телеграм-ботов (~сотни тысяч DAU) буквально только что получили вот такое...
👍 4🤔 3
⬆️ Фармим классы на Хабре https://habr.com/ru/articles/806857/ ⬆️
Мы опубликовали датасет для детекции речи размером более 150 тысяч часов на 6000+ языках
Мы выложили в публичный доступ гигантский датасет для детекции речи (voice activity detection). Датасет содержит порядка 150 тысяч часов аудио более чем на 6,000 языках. Количество уникальных...
🔥 11👌 3
Silero-VAD Dataset: a Large Public Internet-Scale Dataset for Voice Activity Detection for 6000+ Languages
Мы выложили в публичный доступ наш новый LaPIS Dataset для детекции речи (расшифровка акронима в заголовке).
Датасет содержит порядка 150 тысяч часов аудио более чем на 6000 языках, размеченных для задачи детекции голоса при временной дискретизации в ~30 миллисекунд (num_samples = 512).
Данный датасет распространяется под лицензией
CC BY-NC-SA 4.0.
Датасет создан при поддержке Фонда содействия инновациям в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации».
@misc{Silero VAD Dataset,
author = {Silero Team},
title = {Silero-VAD Dataset: a large public Internet-scale dataset for voice activity detection for 6000+ languages},
year = {2024},
publisher = {GitHub},
journal = {GitHub repository},
howpublished = {\url{https://github.com/snakers4/silero-vad/datasets/README.md}},
email = {[email protected]}
}silero-vad/datasets at master · snakers4/silero-vad
Silero VAD: pre-trained enterprise-grade Voice Activity Detector - snakers4/silero-vad
👍 15🔥 14❤🔥 4
إظهار الكل...
Дайте слово: кто уговаривает россиян сдать образцы голоса
Преступники научились использовать синтезированную речь. В интернете появились предложения предоставить запись своего голоса якобы для коммерческого использования. Авторы объявлений обещают пристроить речь в рекламные проекты, а взамен сулят...
😱 4
Photo unavailableShow in Telegram
Играемся с RTX 5000 Ada (AD103): первые впечатления
https://habr.com/ru/articles/789394/
Майнинг и использование для майнинга в этой статье не обсуждается.У меня есть пара старых статей (про A100, и про 3090 и A10). С тех пор прошло примерно два года и пора написать что-то новенькое и попробовать новые ускорители для расчетов. Да, это всё ещё статья про карточку Nvidia, не AMD и не Intel, и не про китайцев и какие-то модные большие чипы, увы. С тех пор появились новые карточки уже аж двух новых поколений - Ada Lovelace и Hopper. При этом Hopper вроде как должны были прийти на замену очень удачному поколению Ampere (еще есть древняя традиция Nvidia - за супер успешным поколением следует менее удачное), но не пришли. Но возможно из-за торговых войн с Китаем карточки поколения Hopper стали выдавать только нужным вендорам и в виде собранных систем и при этом запретили экспорт в Китай. В этой статьей мы разберем первые впечатления от карточки NVIDIA RTX 5000 Ada Generation (чип AD103) и добавим щепотку юмора для начала. Давайте разбираться!
🔥 8👍 5
⚡️2 вакансии, Junior и Middle, Speech, ML от Силеро
🗜 Выжимка
Основное место работы
Выпускники или студенты последнего курса (для Junior)
ssh, встречаемся 1 раз в неделю оффлайн (Москва)
Не рассматриваем сочетание с лабой / другой работой и т.п.
Финальное собеседование очное с командой в Москве
🛠 Что реально надо делать
Разработка на питоне
Работа с данными, сбор и очистка данных
Обучение нейросетей и разработка ML алгоритмов
В первую очередь синтез речи и вспомогательные задачи
Разработка и поддержка продуктовых сервисов (для Middle)
📚 Идеальный кандидат
Python + PyTorch
Есть понятные пет-проекты или опыт (не платные курсы)
Прошарен(а) в экосистеме Linux, работешь в консоли
Прочитал(а) seminal papers (CV, NLP, ASR, TTS)
Имеешь свое аргументированное мнение на эту тему (для Middle)
Оконченное (или последний курс) высшее в тех. и естественно-научных дисциплинах
Участие в запуске продакшен-продукта (для Middle)
Цифровая обработка сигналов это плюс
🔗 Ссылки
Подробное описание вакансии - ссылка
Наши публикации на Хабре - ссылка
Полный список публикаций - ссылка
Бот с нашим синтезом в Телеграме - ссылка
💌 @silero_job
👍 14⚡ 3🤝 1
❤️🔥 Спасибо Синодову за упоминание!
https://t.me/thinkaboutism/4230
Логи внутренних диалогов
Поигрался со сберовским SaluteSpeech синтезом и распознаванием Распознавание, более-менее как у всех (пример не приведу, он для меня: но чуда не случилось, всё ещё надо редактировать и огрехи распознавания, и саму устную речь в принципе), синтез тоже можно улучшать — вот, например, озвучивание новости про игровой ЦУПИС во вложении: интонационные паузы после двоеточия делает, а после запятой перед "а" — нет. Аббревиатуры не идентифицирует и так далее. Цена на уровне другого крупняка побежавшего в AI, но в разы-на полпорядка выше чем у нишевого российского же silero.ai, правда в Сбере я прогнал минут 90 распознавания из бесплатных 100 — лимит за 12 часов так и не изменился, забавно — но строить на такой невнимательности бизнес или какой-то продукт не получится, конечно. Понятно что Сбер это пушнёт среди клиентов и продажи обеспечит, но где magic dust и залитое немеренное баблище — я не очень понял.
❤ 3
Поигрался со сберовским SaluteSpeech синтезом и распознаванием
Распознавание, более-менее как у всех (пример не приведу, он для меня: но чуда не случилось, всё ещё надо редактировать и огрехи распознавания, и саму устную речь в принципе), синтез тоже можно улучшать — вот, например, озвучивание новости про игровой ЦУПИС во вложении: интонационные паузы после двоеточия делает, а после запятой перед "а" — нет. Аббревиатуры не идентифицирует и так далее.
Цена на уровне другого крупняка побежавшего в AI, но в разы-на полпорядка выше чем у нишевого российского же silero.ai, правда в Сбере я прогнал минут 90 распознавания из бесплатных 100 — лимит за 12 часов так и не изменился, забавно — но строить на такой невнимательности бизнес или какой-то продукт не получится, конечно.
Понятно что Сбер это пушнёт среди клиентов и продажи обеспечит, но где magic dust и залитое немеренное баблище — я не очень понял.
Photo unavailableShow in Telegram
Автор на Хабре продемонстрировал как сильно Silero TTS отстаёт от решений гига-корпораций ... но есть нюанс
⬆️https://habr.com/ru/articles/768424/⬆️
Не секрет, что отношение шума к сигналу на Хабре неуклонно растет. "Настоящие" авторы уходят с Хабра потому, что просто качественный технический контент может пройти незамеченным.
На любом "выжившем" ресурсе создавшийся вакуум заполнят авторы с пониженным уровнем критического мышления или ответственности (мы это кстати ярко видим на Пикабу, после отмены "минусов").
Зачем же я пишу эту статью? Совсем недавно на Хабре вышла статья, и судя ее оценкам, публике она зашла. В статье сравнивались разные системы синтеза речи, в частности публичная версия нашего синтеза речи и решения гига-корпораций.
Мнение автора просуммирую точной цитатой: "Даже на таком небольшом тесте мы видим, как отстает силеро. … Конечно, такое небольшое сравнение не сможет показать всей картины, но мы уже видим примерное качество. … Я не питаю к Silerо tts никакого негатива, но после слов про 100% решения ударений в этой статье, и убедившись в обратном на основании результатов теста, слегка разочарован."
И вы спросите что с этим не так? Человек бесплатно прорекламировал нас в одном ряду с гига-корпорациями. Но есть один нюанс. Все эти выводы в большей степени не имеют никакого отношения к реальности. Давайте разбираться.
⬆️https://habr.com/ru/articles/768424/⬆️
👍 16🔥 5😈 2
Photo unavailableShow in Telegram
⬆️https://habr.com/ru/articles/768424/⬆️
Не секрет, что отношение шума к сигналу на Хабре неуклонно растет (в рассылке я лично вижу в основном 3 типа статей - популизм про AI, корпоративная реклама и желтые "жжёные" статьи про рынок IT). Многие "настоящие" авторы уходят с Хабра потому, что просто качественный технический контент может пройти незамеченным, а как показала практика пользователи, создающие уникальный авторский контент, могут быть не всегда или не во всём равны с корпорациями, создающими выручку.
Логично, что как и на любом "выжившем" ресурсе создавшийся вакуум заполнят авторы с пониженным уровнем критического мышления или ответственности (мы это кстати ярко видим на Пикабу, после отмены "минусов").
Зачем же я пишу эту статью? Совсем недавно на Хабре вышла статья, и судя ее оценкам, публике она зашла.
В статье сравнивались разные системы синтеза речи, в частности публичная версия нашего синтеза речи и решения гига-корпораций.
Мнение автора просуммирую точной цитатой: "Даже на таком небольшом тесте мы видим, как отстает силеро. … Конечно, такое небольшое сравнение не сможет показать всей картины, но мы уже видим примерное качество. … Я не питаю к Silerо tts никакого негатива, но после слов про 100% решения ударений в этой статье, и убедившись в обратном на основании результатов теста, слегка разочарован."
И вы спросите что с этим не так? Человек бесплатно прорекламировал нас в одном ряду с компаниями, проинвестировавшими на 2-3 порядка больше денег. Но есть один нюанс.
Все эти выводы в большей степени не имеют никакого отношения к реальности. Давайте разбираться.
👍 2🤮 1