aiOla a récemment publié un modèle de transcription audio d'IA open source appelé Whisper-NER, qui est basé sur le modèle Whisper d'OpenAI et ajoute la fonction de masquage des informations sensibles en temps réel. Cette innovation résout efficacement le risque de fuite de confidentialité lors du processus de transcription audio, offrant ainsi une solution plus sûre dans les domaines juridique, médical, éducatif et autres. Whisper-NER est non seulement capable de transcrire avec précision l'audio dans plusieurs langues et accents, mais ses options de configuration flexibles permettent aux utilisateurs de personnaliser les stratégies de masquage des informations sensibles, améliorant ainsi la praticité et la sécurité du modèle. La fonctionnalité open source permet également aux développeurs et aux chercheurs de participer à l'amélioration et à l'optimisation des modèles et de promouvoir conjointement l'avancement de la technologie de l'IA.
Récemment, aiOla a annoncé le lancement de Whisper-NER, un modèle de transcription audio IA open source qui peut masquer les informations sensibles en temps réel pendant le processus de transcription.
Le nouveau Whisper-NER d'aiOla est construit sur le modèle open source standard d'OpenAI, Whisper, lui-même entièrement open source, et désormais disponible sur Hugging Face et Github pour que les entreprises, les organisations et les particuliers puissent l'utiliser, l'adapter, le modifier et le déployer.
Le modèle de transcription audio dispose d'options de configuration flexibles et les utilisateurs peuvent choisir de masquer ou non les informations sensibles en fonction de leurs besoins. Lorsque l'utilisateur sélectionne la fonction de masquage, le modèle identifiera et masquera automatiquement les informations sensibles telles que les noms personnels, les adresses, les numéros de téléphone, etc., empêchant ainsi les fuites de confidentialité dans le texte transcrit. Cette capacité rend le modèle particulièrement important dans les scénarios d’application dans les domaines juridique, médical, éducatif et autres.
En plus de protéger les informations sensibles, le modèle dispose également de capacités de transcription efficaces et précises qui fonctionnent bien dans plusieurs langues et accents. Cela rend son application dans des environnements multilingues encore plus répandue. Par exemple, lorsque les entreprises traitent les commentaires des clients, elles peuvent enregistrer et analyser avec précision les informations audio provenant de différentes régions, améliorant ainsi la qualité du service.
De plus, aiOla encourage les développeurs et les chercheurs à utiliser ce modèle open source pour améliorer encore ses capacités. Les utilisateurs peuvent obtenir le code source sur la plateforme open source et le modifier et l'optimiser selon leurs propres besoins. Cette approche améliore non seulement la convivialité du modèle, mais favorise également l’innovation et le développement de la technologie de l’IA.
Ce nouveau produit d'aiOla démontre l'accent mis sur la protection de la vie privée dans le domaine de la transcription audio et ouvre également davantage de possibilités pour les futures applications d'IA. À mesure que de plus en plus d’utilisateurs et de développeurs nous rejoignent, nous espérons que ce modèle open source apportera des scénarios d’application et une influence plus larges.
Whisper-NER est entièrement open source et disponible sous licence MIT, permettant aux utilisateurs de l'adopter, de le modifier et de le déployer librement, y compris pour des applications commerciales. Les utilisateurs peuvent désormais également essayer le modèle de démonstration sur Hugging Face, qui leur permet d'enregistrer des clips vocaux et de demander au modèle de masquer les mots spécifiques qu'ils tapent dans le script de saisie généré.
visage câlin : https://huggingface.co/aiola/whisper-ner-v1
github : https://github.com/aiola-lab/whisper-ner
Souligner:
Le modèle de transcription audio lancé par aiOla peut masquer les informations sensibles en temps réel et protéger la confidentialité des utilisateurs.
Le modèle prend en charge plusieurs langues et accents et convient à de nombreux domaines tels que le droit, la médecine et l'éducation.
La fonctionnalité open source permet aux utilisateurs de personnaliser et d'optimiser les modèles, favorisant ainsi l'innovation dans la technologie de l'IA.
Dans l’ensemble, les fonctionnalités open source et de protection de la vie privée de Whisper-NER en font une avancée majeure dans le domaine de la transcription audio. Ses perspectives d’application sont larges et il vaut la peine d’attendre avec impatience les nouvelles possibilités qu’il apportera au développement de la technologie de l’IA. à l'avenir. Les développeurs sont invités à participer et à travailler ensemble pour améliorer et perfectionner le modèle.