aiOla는 최근 OpenAI의 Whisper 모델을 기반으로 민감한 정보를 실시간으로 마스킹하는 기능을 추가한 Whisper-NER라는 오픈소스 AI 오디오 전사 모델을 출시했습니다. 이 혁신은 오디오 녹음 과정에서 개인 정보 유출 위험을 효과적으로 해결하여 법률, 의료, 교육 및 기타 분야에 보다 안전한 솔루션을 제공합니다. Whisper-NER는 여러 언어와 악센트로 오디오를 정확하게 기록할 수 있을 뿐만 아니라 유연한 구성 옵션을 통해 사용자가 민감한 정보 마스킹 전략을 맞춤화하여 모델의 실용성과 보안을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 또한 오픈소스 기능을 통해 개발자와 연구자가 모델 개선 및 최적화에 참여하고 AI 기술 발전을 공동으로 추진할 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
가장 밝은 부분:
aiOla가 출시한 오디오 전사 모델은 민감한 정보를 실시간으로 마스킹하고 사용자 개인 정보를 보호할 수 있습니다.
이 모델은 다양한 언어와 억양을 지원하며 법률, 의료, 교육 등 다양한 분야에 적합합니다.
오픈 소스 기능을 통해 사용자는 모델을 맞춤화하고 최적화하여 AI 기술의 혁신을 촉진할 수 있습니다.
전체적으로 Whisper-NER의 오픈 소스 및 개인 정보 보호 기능은 오디오 전사 분야에서 큰 발전을 이루었으며, AI 기술 개발에 가져올 더 많은 가능성을 기대해 볼 가치가 있습니다. 미래에. 개발자는 모델을 개선하고 개선하기 위해 참여하고 협력할 수 있습니다.