Разработчики: | Наносемантика (Nanosemantics Lab) |
Дата премьеры системы: | 2021/03/15 |
Технологии: | ИБ - Биометрическая идентификация, Речевые технологии |
Основные статьи:
NLab Speech – это набор нейросетевых алгоритмов обработки аудиосигналов и анализа текста, обученных и откалиброванных на большом количестве размеченных вручную речевых данных.
2022: Включение в Реестр отечественного ПО
В марте 2022 года технология NLab Speech ASR была включена в Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных. Одновременно с NLab Speech ASR в Единый реестр также была включена NLab Speech TTS.
2021: Вывод решения на рынок
Эксперт в области искусственного интеллекта компания «Наносемантика» вышел на рынок распознавания речи. Резидент Кластера информационных технологий Фонда «Сколково» представил технологию NLab Speech. С ее помощью можно, например, сократить расходы на колл-центры, облегчить заполнение документов и улучшить качество жизни людей с ограниченными возможностями. Об этом Фонд «Сколково» сообщил 15 марта 2021 года.
На март 2021 года показатель точности NLab Speech (обратный Word Error Rate) составляет более 82% на зашумлённых данных из телефонии. А скорость обработки данных в облаке «Наносемантики» достигает 6 real-time factor – это на 40-80% выше скорости конкурирующих облачных сервисов.
![]() | Мы уже наравне с лидерами по точности голосовых технологий, работающих на русском языке, и стремимся качественно превзойти их. Для этого есть все предпосылки: мы улучшаем языковые и акустические модели, нейросеть-пунктуатор. Собираем еще больше качественных данных для обучения нейронных сетей. Также для повышения точности распознавания речи мы планируем внедрить в NLab Speech классификацию аудио по полу, возрасту, скорости речи, высоте тона, громкости и эмоциям говорящего. Более того, мы планируем добавить классификацию мест по шуму окружения говорящего. Вместе с этим ведется разработка английского, китайского и корейского ASR, сказал Станислав Ашманов, генеральный директор компании «Наносемантика»
| ![]() |
![]() | Сложно переоценить улучшение качества голосовых роботов на основе автоматического распознавания речи (ASR) от «Наносемантики» для организаций, доверяющих обслуживание клиентов машинному обучению. Голосовой помощник, наделенный речевыми возможностями высокого уровня и распознавания слов, заменяет десятки и сотни сотрудников колл-центра, что сокращает расходы компании на персонал и повышает скорость обслуживания клиентов. Внедрение ASR существенно облегчит и оптимизирует работу и в других сферах бизнеса. К примеру, медработники с помощью голосового заполнения документов смогут быстро составлять анамнезы, а люди с ограниченными возможностями за счет голосовых технологий улучшат качество своей жизни, отметил Павел Кривозубов, руководитель направления «Робототехника и искусственный интеллект» Фонда «Сколково»
| ![]() |
Над созданием технологии команда трудилась больше двух лет. Чтобы подготовить большой массив обучающих данных «Наносемантика» разработала платформу для их разметки NLab Marker. C ее помощью данные преобразуются в формат, пригодный для обучения нейронных сетей.Нужны ли роботы складам? Опрос участников рынка и мнения экспертов
В отличие от человека, нейронная сеть в NLab Speech анализирует звуковой сигнал как изображение: каждому аудио сопоставляется его спектрограмма, после чего нейронная сеть переводит спектрограммы в текстовые предположения о том, что было произнесено в аудио. Наилучший вариант определяется при помощи языковой модели, учитывающей частотные показатели совместной встречаемости слов.
Для обучения акустических моделей было собрано более 12 тысяч часов аудио из различных источников: колл-центры, голосовые сообщения, аудиокниги, вебинары. Также были подготовлены наборы данных для обучения моделей, которые показывают лучшие результаты на записях с микрофонов пользовательских устройств, таких как смартфоны и ноутбуки. Пришлось учесть реверберацию и эквализацию при работе с аудио записями из разных источников и полученных при записи в разных условиях.
На март 2021 года технология распознавания речи NLab Speech от «Наносемантики» – это самодостаточная технология, повторяющая речевые возможности человека, не требующая участия в процессе сторонних сервисов. Быстрое и масштабируемое распознавание речи работает и на процессорах, и на видеокартах. NLab Speech включает в себя как файловое распознавание речи, так и потоковое. Первое выдает только конечный результат, а потоковое – в том числе и промежуточные после каждого сказанного слова, которые корректируются в зависимости от продолжения речи (такой же принцип используется, например, в Apple Siri). Помимо прочего, ASR от «Наносемантики» работает с основными протоколами связи: websocket, grpc и mrcp — это обеспечивает гибкость NLab Speech при интеграции сервиса конкретному клиенту. Также имеется разбивка стереозаписей по диалоговым репликам для удобства использования результатов ASR в системах речевой аналитики. NLab Speech автоматически корректирует написание текста, исправляет ошибки и расставляет пунктуацию.
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Данные не найдены
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Данные не найдены
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)