aiOla lançou recentemente um modelo de transcrição de áudio de IA de código aberto chamado Whisper-NER, que é baseado no modelo Whisper da OpenAI e adiciona a função de mascarar informações confidenciais em tempo real. Esta inovação resolve efetivamente o risco de vazamento de privacidade durante o processo de transcrição de áudio, fornecendo uma solução mais segura para áreas jurídicas, médicas, educacionais e outras. O Whisper-NER não só é capaz de transcrever áudio com precisão em vários idiomas e sotaques, mas suas opções de configuração flexíveis permitem aos usuários personalizar estratégias de mascaramento de informações confidenciais, aumentando ainda mais a praticidade e a segurança do modelo. O recurso de código aberto também permite que desenvolvedores e pesquisadores participem na melhoria e otimização de modelos e promovam conjuntamente o avanço da tecnologia de IA.
Recentemente, a aiOla anunciou o lançamento do Whisper-NER, um modelo de transcrição de áudio de IA de código aberto que pode mascarar informações confidenciais em tempo real durante o processo de transcrição.
O novo Whisper-NER da aiOla é construído no modelo de código aberto padrão da indústria da OpenAI, Whisper, ele próprio totalmente de código aberto, e agora disponível no Hugging Face e no Github para empresas, organizações e indivíduos usarem, adaptarem, modificarem e implantarem.
O modelo de transcrição de áudio possui opções de configuração flexíveis e os usuários podem escolher se desejam mascarar informações confidenciais de acordo com suas necessidades. Quando o usuário seleciona a função de mascaramento, o modelo identificará e ocultará automaticamente informações confidenciais, como nomes pessoais, endereços, números de telefone, etc., evitando efetivamente o vazamento de privacidade no texto transcrito. Essa capacidade torna o modelo particularmente importante em cenários de aplicação nas áreas jurídica, médica, educacional e outras.
Além de proteger informações confidenciais, o modelo também possui recursos de transcrição eficientes e precisos que funcionam bem em vários idiomas e sotaques. Isso torna sua aplicação em ambientes multilíngues ainda mais difundida. Por exemplo, quando as empresas lidam com o feedback dos clientes, podem gravar e analisar com precisão informações de áudio de diferentes regiões, melhorando assim a qualidade do serviço.
Além disso, a aiOla incentiva desenvolvedores e pesquisadores a usarem esse modelo de código aberto para aprimorar ainda mais suas capacidades. Os usuários podem obter o código-fonte na plataforma de código aberto e modificá-lo e otimizá-lo de acordo com suas necessidades. Esta abordagem não só melhora a usabilidade do modelo, mas também promove a inovação e o desenvolvimento da tecnologia de IA.
Este novo produto da aiOla demonstra a sua ênfase na proteção da privacidade no campo da transcrição de áudio e também abre mais possibilidades para futuras aplicações de IA. À medida que mais usuários e desenvolvedores aderem, esperamos que esse modelo de código aberto traga cenários e influência de aplicativos mais amplos.
O Whisper-NER é totalmente de código aberto e está disponível sob a licença do MIT, permitindo que os usuários o adotem, modifiquem e implantem livremente, inclusive para aplicações comerciais. Os usuários agora também podem experimentar o modelo de demonstração no Hugging Face, que permite gravar clipes de fala e fazer com que o modelo mascare as palavras específicas digitadas no script de digitação gerado.
abraço: https://huggingface.co/aiola/whisper-ner-v1
github: https://github.com/aiola-lab/whisper-ner
Destaque:
O modelo de transcrição de áudio lançado pela aiOla pode mascarar informações confidenciais em tempo real e proteger a privacidade do usuário.
O modelo suporta vários idiomas e sotaques e é adequado para diversas áreas, como direito, medicina e educação.
O recurso de código aberto permite aos usuários personalizar e otimizar modelos, promovendo a inovação na tecnologia de IA.
Em suma, os recursos de código aberto e de proteção de privacidade do Whisper-NER fazem dele um grande avanço no campo da transcrição de áudio. Suas perspectivas de aplicação são amplas e vale a pena esperar por mais possibilidades que ele trará para o desenvolvimento da tecnologia de IA. no futuro. Os desenvolvedores são bem-vindos para participar e trabalhar juntos para melhorar e aprimorar o modelo.