Статья от NVIDIA о NEST: быстрая и эффективная модель для обработки речи.

 This AI Paper by NVIDIA Introduces NEST: A Fast and Efficient Self-Supervised Model for Speech Processing

“`html

Решения ИИ для обработки речи

Обработка речи направлена на разработку систем для анализа, интерпретации и генерации человеческой речи. Эти технологии охватывают широкий спектр приложений, таких как автоматическое распознавание речи (ASR), верификация диктора, перевод речи в текст и диаризация диктора. Поскольку все больше полагаются на виртуальных помощников, транскрипционные сервисы и многоязычные коммуникационные инструменты, эффективная и точная обработка речи становится необходима.

Проблемы и решения

Одной из основных проблем в этой области является вычислительная неэффективность существующих моделей самообучения. Многие из них, хотя и эффективны, требуют много ресурсов из-за использования таких техник, как кластеризация речи и ограниченное подвыборное сэмплирование. Решение этих проблем критично для создания более быстрых и масштабируемых систем, которые можно развернуть в различных практических сценариях.

Решение от NVIDIA: NEST

Исследователи NVIDIA представили новое решение, NEST, которое решает эти проблемы. NEST построен на архитектуре FastConformer и предлагает эффективную и упрощенную систему для самообучения в обработке речи. В отличие от предыдущих моделей, NEST имеет 8-кратное подвыборное сэмплирование, что делает его быстрее по сравнению с архитектурами, использующими 20 мс или 40 мс длину кадра. Это значительно уменьшает вычислительную сложность модели, улучшая её способность обрабатывать большие наборы речи с высокой точностью.

 

Методология NEST включает несколько инновационных подходов для улучшения обработки речи. Одной из ключевых особенностей является его техника квантования на основе случайных проекций, которая заменяет дорогостоящие методы кластеризации, используемые другими моделями. Этот процесс существенно сокращает время и ресурсы, необходимые для обучения, при сохранении современной производительности. NEST также включает обобщенную технику увеличения зашумленной речи, которая улучшает способность модели отделять основного диктора от фонового шума или других дикторов, случайно вставляя речевые сегменты из разных источников во входные данные.

Отличительные особенности и результаты

Архитектура модели NEST разработана для максимизации эффективности и масштабируемости. Она применяет сверточное подвыборное сэмплирование к входным признакам Мел-спектрограмм перед их обработкой слоями FastConformer. Этот шаг сокращает длину входной последовательности, что приводит к более быстрым временам обучения без ущерба точности. Более того, метод квантования на основе случайных проекций использует фиксированный словарь с 8192 словами и 16-мерными признаками, дополнительно упрощая процесс обучения, не теряя при этом сущность входной речи.

 

Результаты экспериментов, проведенные исследовательской командой NVIDIA, впечатляют. В различных задачах обработки речи NEST последовательно превосходит существующие модели. Например, в задачах диаризации диктора и автоматического распознавания речи NEST достиг значительного улучшения точности по сравнению с другими моделями. Кроме того, в задачах распознавания фонем NEST продемонстрировал способность решать различные задачи обработки речи.

Заключение

NEST представляет собой значительный прорыв в области обработки речи. Его быстрота, эффективность и точность на разнообразных задачах обработки речи подчеркивают его потенциал как масштабируемого решения для реальных вызовов обработки речи.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…