Downcodes의 편집자는 aiOla가 최근 오픈 소스 AI 오디오 전사 모델인 Whisper-NER를 출시했다는 사실을 알게 되었습니다. 이 모델은 사용자 개인 정보를 보호하기 위해 전사 프로세스 중에 민감한 정보를 실시간으로 보호할 수 있습니다. 이러한 움직임은 오디오 녹음의 보안을 향상시킬 뿐만 아니라 법률, 의료 등 개인 정보 보호 요구 사항이 높은 분야에 AI 기술을 적용할 수 있는 새로운 가능성을 제공합니다. Whisper-NER는 OpenAI의 Whisper 모델을 기반으로 구축되었으며 완전한 오픈 소스이므로 사용자가 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다.
최근 aiOla는 전사 과정에서 민감한 정보를 실시간으로 가릴 수 있는 오픈 소스 AI 오디오 전사 모델인 Whisper-NER의 출시를 발표했습니다.
aiOla의 새로운 Whisper-NER는 OpenAI의 업계 표준 오픈 소스 모델인 Whisper를 기반으로 구축되었으며, 자체적으로는 완전 오픈 소스이며 이제 기업, 조직 및 개인이 Hugging Face 및 Github에서 사용, 조정, 수정 및 배포할 수 있습니다.
오디오 전사 모델에는 유연한 구성 옵션이 있으며 사용자는 필요에 따라 민감한 정보를 마스킹할지 여부를 선택할 수 있습니다. 사용자가 마스킹 기능을 선택하면 모델이 개인 이름, 주소, 전화번호 등 민감한 정보를 자동으로 식별하고 숨겨서 전사된 텍스트의 개인정보 유출을 효과적으로 방지합니다. 이러한 능력 덕분에 법률, 의료, 교육 및 기타 분야의 응용 시나리오에서 모델이 특히 중요해졌습니다.
민감한 정보를 보호하는 것 외에도 이 모델은 여러 언어와 억양에서 잘 작동하는 효율적이고 정확한 전사 기능도 갖추고 있습니다. 이로 인해 다국어 환경에서의 적용이 더욱 광범위해졌습니다. 예를 들어 기업이 고객 피드백을 처리할 때 다양한 지역의 오디오 정보를 정확하게 녹음하고 분석하여 서비스 품질을 향상시킬 수 있습니다.
또한, aiOla는 개발자와 연구자가 이 오픈 소스 모델을 사용하여 기능을 더욱 향상시킬 것을 권장합니다. 사용자는 오픈 소스 플랫폼에서 소스 코드를 얻고 필요에 따라 수정하고 최적화할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 모델의 유용성을 향상시킬 뿐만 아니라 AI 기술의 혁신과 발전을 촉진합니다.
aiOla의 이 신제품은 오디오 전사 분야에서 개인 정보 보호에 중점을 두고 있으며 미래의 AI 애플리케이션에 더 많은 가능성을 열어줍니다. 더 많은 사용자와 개발자가 참여함에 따라 이 오픈 소스 모델이 더 넓은 애플리케이션 시나리오와 영향력을 가져올 것으로 기대합니다.
Whisper-NER는 완전한 오픈 소스이며 MIT 라이선스에 따라 사용 가능하므로 사용자는 상용 애플리케이션을 포함하여 자유롭게 채택, 수정 및 배포할 수 있습니다. 이제 사용자는 Hugging Face에서 데모 모델을 시험해 볼 수 있습니다. 이를 통해 음성 클립을 녹음하고 모델이 생성된 타이핑 스크립트에 입력하는 특정 단어를 마스크하도록 할 수 있습니다.
허깅페이스: https://huggingface.co/aiola/whisper-ner-v1
github:https://github.com/aiola-lab/whisper-ner
전체적으로 Whisper-NER의 오픈 소스 및 개인 정보 보호 기능은 AI 오디오 녹음 분야에 새로운 혁신을 가져왔으며 그 응용 가능성은 기대할 가치가 있습니다. Downcodes의 편집자는 관심 있는 독자들에게 Hugging Face 및 Github를 방문하여 자세한 내용을 알아볼 것을 권장합니다.