aiOla недавно выпустила модель транскрипции аудио AI с открытым исходным кодом под названием Whisper-NER, которая основана на модели OpenAI Whisper и добавляет функцию маскировки конфиденциальной информации в реальном времени. Это нововведение эффективно устраняет риск утечки конфиденциальной информации во время процесса транскрипции аудио, обеспечивая более безопасное решение для юридической, медицинской, образовательной и других областей. Whisper-NER не только способен точно расшифровывать аудио на нескольких языках и с разными акцентами, но его гибкие возможности конфигурации позволяют пользователям настраивать стратегии маскировки конфиденциальной информации, что еще больше повышает практичность и безопасность модели. Функция открытого исходного кода также позволяет разработчикам и исследователям участвовать в улучшении и оптимизации моделей, а также совместно способствовать развитию технологий искусственного интеллекта.
Недавно aiOla объявила о запуске Whisper-NER, модели транскрипции аудио с открытым исходным кодом, которая может маскировать конфиденциальную информацию в режиме реального времени во время процесса транскрипции.
Новый Whisper-NER от aiOla построен на стандартной модели OpenAI с открытым исходным кодом Whisper, которая сама по себе полностью открыта и теперь доступна на Hugging Face и Github для использования, адаптации, модификации и развертывания предприятиями, организациями и частными лицами.
Модель транскрипции аудио имеет гибкие параметры конфигурации, и пользователи могут выбирать, маскировать ли конфиденциальную информацию в соответствии со своими потребностями. Когда пользователь выбирает функцию маскировки, модель автоматически идентифицирует и скрывает конфиденциальную информацию, такую как личные имена, адреса, номера телефонов и т. д., эффективно предотвращая утечку конфиденциальной информации в расшифрованном тексте. Эта способность делает модель особенно важной в сценариях применения в юридической, медицинской, образовательной и других областях.
Помимо защиты конфиденциальной информации, модель также обладает эффективными и точными возможностями транскрипции, которые хорошо работают на нескольких языках и с разными акцентами. Это делает его применение в многоязычной среде еще более распространенным. Например, когда компании занимаются обратной связью с клиентами, они могут точно записывать и анализировать аудиоинформацию из разных регионов, тем самым улучшая качество обслуживания.
Кроме того, aiOla призывает разработчиков и исследователей использовать эту модель с открытым исходным кодом для дальнейшего расширения ее возможностей. Пользователи могут получить исходный код на платформе с открытым исходным кодом, а также модифицировать и оптимизировать его в соответствии со своими потребностями. Такой подход не только повышает удобство использования модели, но также способствует инновациям и развитию технологий искусственного интеллекта.
Этот новый продукт от aiOla демонстрирует акцент на защите конфиденциальности в области транскрипции аудио, а также открывает больше возможностей для будущих приложений искусственного интеллекта. По мере того, как к нам присоединяется все больше пользователей и разработчиков, мы ожидаем, что эта модель с открытым исходным кодом расширит сценарии применения и влияние.
Whisper-NER имеет полностью открытый исходный код и доступен по лицензии MIT, что позволяет пользователям свободно принимать, модифицировать и развертывать его, в том числе для коммерческих приложений. Теперь пользователи также могут опробовать демонстрационную модель Hugging Face, которая позволяет им записывать речевые фрагменты и маскировать конкретные слова, которые они набирают, в сгенерированном наборе текста.
обнимающее лицо: https://huggingface.co/aiola/whisper-ner-v1
github: https://github.com/aiola-lab/whisper-ner
Выделять:
Модель транскрипции звука, запущенная aiOla, может маскировать конфиденциальную информацию в режиме реального времени и защищать конфиденциальность пользователей.
Модель поддерживает несколько языков и акцентов и подходит для многих областей, таких как право, медицина и образование.
Функция с открытым исходным кодом позволяет пользователям настраивать и оптимизировать модели, способствуя инновациям в технологиях искусственного интеллекта.
В целом, открытый исходный код и функции защиты конфиденциальности Whisper-NER делают его серьезным достижением в области транскрипции аудио. Перспективы его применения широки, и стоит с нетерпением ждать новых возможностей, которые он принесет в развитие технологии искусственного интеллекта. в будущем. Разработчики приглашаются к участию и совместной работе над улучшением и усовершенствованием модели.