โมเดลการถอดเสียง AI โอเพ่นซอร์สของ aiOla Whisper-NER ปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนแบบเรียลไทม์ - บทความ AI

เมื่อเร็วๆ นี้ aiOla ได้เปิดตัวโมเดลการถอดเสียง AI แบบโอเพ่นซอร์สที่เรียกว่า Whisper-NER ซึ่งใช้โมเดล Whisper ของ OpenAI และเพิ่มฟังก์ชันการปกปิดข้อมูลที่ละเอียดอ่อนแบบเรียลไทม์ นวัตกรรมนี้ช่วยลดความเสี่ยงของการรั่วไหลของความเป็นส่วนตัวในระหว่างกระบวนการถอดเสียงได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยมอบโซลูชันที่ปลอดภัยยิ่งขึ้นสำหรับกฎหมาย การแพทย์ การศึกษา และสาขาอื่นๆ Whisper-NER ไม่เพียงแต่สามารถถอดเสียงในหลายภาษาและสำเนียงต่างๆ ได้อย่างแม่นยำเท่านั้น แต่ตัวเลือกการกำหนดค่าที่ยืดหยุ่นยังช่วยให้ผู้ใช้ปรับแต่งกลยุทธ์การปิดบังข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ช่วยเพิ่มการใช้งานจริงและความปลอดภัยของโมเดลอีกด้วย ฟีเจอร์โอเพ่นซอร์สยังช่วยให้นักพัฒนาและนักวิจัยมีส่วนร่วมในการปรับปรุงและเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล และร่วมกันส่งเสริมความก้าวหน้าของเทคโนโลยี AI

เมื่อเร็วๆ นี้ aiOla ได้ประกาศเปิดตัว Whisper-NER ซึ่งเป็นโมเดลการถอดเสียงด้วย AI แบบโอเพ่นซอร์ส ที่สามารถปกปิดข้อมูลที่ละเอียดอ่อนแบบเรียลไทม์ระหว่างกระบวนการถอดเสียง

Whisper-NER ใหม่ของ aiOla สร้างขึ้นจากโมเดลโอเพ่นซอร์สมาตรฐานอุตสาหกรรมของ OpenAI Whisper ซึ่งเป็นโอเพ่นซอร์สเต็มรูปแบบ และขณะนี้พร้อมใช้งานบน Hugging Face และ Github เพื่อให้องค์กร องค์กร และบุคคลทั่วไปนำไปใช้ ปรับเปลี่ยน ปรับเปลี่ยน และปรับใช้ได้

โมเดลการถอดเสียงมีตัวเลือกการกำหนดค่าที่ยืดหยุ่น และผู้ใช้สามารถเลือกได้ว่าจะปกปิดข้อมูลที่ละเอียดอ่อนตามความต้องการหรือไม่ เมื่อผู้ใช้เลือกฟังก์ชันการปิดบัง โมเดลจะระบุและซ่อนข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น ชื่อบุคคล ที่อยู่ หมายเลขโทรศัพท์ ฯลฯ โดยอัตโนมัติ เพื่อป้องกันการรั่วไหลของความเป็นส่วนตัวในข้อความที่ถอดความได้อย่างมีประสิทธิภาพ ความสามารถนี้ทำให้แบบจำลองมีความสำคัญอย่างยิ่งในสถานการณ์การใช้งานในด้านกฎหมาย การแพทย์ การศึกษา และสาขาอื่นๆ

นอกเหนือจากการปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนแล้ว โมเดลนี้ยังมีความสามารถในการถอดเสียงที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำ ซึ่งทำงานได้ดีกับหลายภาษาและสำเนียงต่างๆ ทำให้การประยุกต์ใช้งานในสภาพแวดล้อมหลายภาษาแพร่หลายมากยิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น เมื่อบริษัทจัดการกับคำติชมของลูกค้า พวกเขาสามารถบันทึกและวิเคราะห์ข้อมูลเสียงจากภูมิภาคต่างๆ ได้อย่างแม่นยำ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงคุณภาพการบริการ

นอกจากนี้ aiOla ยังสนับสนุนให้นักพัฒนาและนักวิจัยใช้โมเดลโอเพ่นซอร์สนี้เพื่อเพิ่มขีดความสามารถให้ดียิ่งขึ้น ผู้ใช้สามารถรับซอร์สโค้ดบนแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์ส และแก้ไขและเพิ่มประสิทธิภาพได้ตามความต้องการของตนเอง แนวทางนี้ไม่เพียงแต่ปรับปรุงการใช้งานของแบบจำลองเท่านั้น แต่ยังส่งเสริมนวัตกรรมและการพัฒนาเทคโนโลยี AI อีกด้วย

ผลิตภัณฑ์ใหม่จาก aiOla นี้แสดงให้เห็นถึงการเน้นการปกป้องความเป็นส่วนตัวในด้านการถอดเสียง และยังเปิดโอกาสเพิ่มเติมสำหรับแอปพลิเคชัน AI ในอนาคต เมื่อมีผู้ใช้และนักพัฒนาเข้าร่วมมากขึ้น เราคาดหวังว่าโมเดลโอเพ่นซอร์สนี้จะนำสถานการณ์และอิทธิพลของแอปพลิเคชันที่กว้างขึ้น

Whisper-NER เป็นโอเพ่นซอร์สโดยสมบูรณ์และพร้อมใช้งานภายใต้ใบอนุญาต MIT ทำให้ผู้ใช้สามารถนำไปใช้ แก้ไข และปรับใช้ได้อย่างอิสระ รวมถึงแอปพลิเคชันเชิงพาณิชย์ ขณะนี้ผู้ใช้สามารถลองใช้โมเดลสาธิตบน Hugging Face ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถบันทึกคลิปคำพูดและให้โมเดลปิดบังคำเฉพาะที่พวกเขาพิมพ์ในสคริปต์การพิมพ์ที่สร้างขึ้น

กอดใบหน้า: https://huggingface.co/aiola/whisper-ner-v1

github:https://github.com/aiola-lab/whisper-ner

ไฮไลท์:

โมเดลการถอดเสียงที่เปิดตัวโดย aiOla สามารถปกปิดข้อมูลที่ละเอียดอ่อนแบบเรียลไทม์และปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้

โมเดลนี้รองรับหลายภาษาและสำเนียง และเหมาะสำหรับหลายสาขา เช่น กฎหมาย การแพทย์ และการศึกษา

ฟีเจอร์โอเพ่นซอร์สช่วยให้ผู้ใช้ปรับแต่งและเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล ส่งเสริมนวัตกรรมในเทคโนโลยี AI

โดยรวมแล้ว คุณลักษณะโอเพ่นซอร์สและการปกป้องความเป็นส่วนตัวของ Whisper-NER ทำให้ Whisper-NER มีความก้าวหน้าครั้งสำคัญในด้านการถอดเสียง ในอนาคต. นักพัฒนาซอฟต์แวร์สามารถมีส่วนร่วมและทำงานร่วมกันเพื่อปรับปรุงและปรับปรุงโมเดลได้