Downcodes の編集者は、aiOla が最近、ユーザーのプライバシーを保護するために、文字起こしプロセス中に機密情報をリアルタイムで保護できるオープンソース AI 音声文字起こしモデル Whisper-NER をリリースしたことを知りました。この動きは、音声転写のセキュリティを向上させるだけでなく、法律や医療などのプライバシー要件が高い分野での AI テクノロジーの応用に新たな可能性をもたらします。 Whisper-NER は OpenAI の Whisper モデルに基づいて構築されており、完全にオープンソースであるため、ユーザーは自由に使用、変更、展開できます。
最近、aiOla は、文字起こしプロセス中に機密情報をリアルタイムでマスクできるオープンソース AI 音声文字起こしモデルである Whisper-NER の発売を発表しました。
aiOla の新しい Whisper-NER は、OpenAI の業界標準のオープン ソース モデル Whisper に基づいて構築されており、それ自体は完全にオープン ソースであり、企業、組織、個人が使用、適応、変更、展開するために Hugging Face と Github で利用できるようになりました。
音声転写モデルには柔軟な構成オプションがあり、ユーザーはニーズに応じて機密情報をマスクするかどうかを選択できます。ユーザーがマスキング機能を選択すると、個人名、住所、電話番号などの機密情報を自動的に識別して非表示にし、転写されたテキストのプライバシー漏洩を効果的に防ぎます。この機能により、このモデルは法律、医療、教育、その他の分野のアプリケーション シナリオで特に重要になります。
このモデルは、機密情報の保護に加えて、複数の言語やアクセントにまたがって機能する効率的かつ正確な文字起こし機能も備えています。これにより、多言語環境でのアプリケーションがさらに広範囲に広がります。たとえば、企業が顧客からのフィードバックに対処する場合、さまざまな地域からの音声情報を正確に記録して分析できるため、サービスの品質が向上します。
さらに、aiOla は、開発者や研究者がこのオープンソース モデルを使用して、その機能をさらに強化することを推奨しています。ユーザーはオープンソース プラットフォームでソース コードを入手し、必要に応じて変更したり最適化したりできます。このアプローチは、モデルの使いやすさを向上させるだけでなく、AI テクノロジーの革新と開発を促進します。
aiOla のこの新製品は、音声トランスクリプションの分野におけるプライバシー保護に重点を置いていることを示しており、将来の AI アプリケーションの可能性をさらに広げます。より多くのユーザーと開発者が参加するにつれて、このオープンソース モデルがより広範なアプリケーション シナリオと影響力をもたらすことが期待されます。
Whisper-NER は完全にオープンソースであり、MIT ライセンスの下で利用できるため、商用アプリケーションを含め、ユーザーが自由に採用、変更、展開することができます。ユーザーは、Hugging Face のデモ モデルを試すこともできるようになりました。これにより、音声クリップを録音し、生成されたタイピング スクリプトで入力した特定の単語をモデルでマスクすることができます。
ハグフェイス: https://huggingface.co/aiola/whisper-ner-v1
github:https://github.com/aiola-lab/whisper-ner
全体として、Whisper-NER のオープンソース機能とプライバシー保護機能は、AI 音声転写の分野に新たなブレークスルーをもたらしており、その応用の見通しは楽しみに値します。 Downcodes の編集者は、興味のある読者に、Hugging Face と Github にアクセスして詳細を学ぶことを推奨しています。