Обновление — забыл ссылку на репозиторий и на колаб с примерами.

Мы были очень рады, что наша прошлая статья понравилась Хабру. Мы получили много позитивной и негативной обратной связи. Также в ней мы сделали ряд обещаний по развитию нашего синтеза.

Мы достигли существенного прогресса по этим пунктам, но ультимативный релиз со всеми новыми фичами и спикерами может занять относительно много времени, поэтому не хотелось бы уходить в радиомолчание надолго. В этой статье мы ответим на справедливую и не очень критику и поделимся хорошими новостями про развитие нашего синтеза.

Если коротко:

• Мы сделали наш вокодер в 4 раза быстрее;
• Мы сделали пакетирование моделей более удобным;
• Мы сделали мультиспикерную / мультязычную модель и "заставили" спикеров говорить на "чужих" языках;
• Мы добавили в наши русские модели возможность автопростановки ударений и буквы ё с некоторыми ограничениями;
• Теперь мы можем сделать голос с нормальным качеством на 15 минутах — 1 часе (с теплого старта в принципе заводилось даже на 3-7 минутах) или на 5 часах аудио (с холодного старта). Но тут все очень сильно зависит от качества самого аудио и ряда деталей;
• Мы привлекли коммьюнити к работе, и нам помогли сделать удобный интерфейс для записи. Мы начали работу над голосами на языках народностей СНГ (украинский, татарский, башкирский, узбекский, таджикский). Если вы хотите увидеть свой язык в числе спикеров — пишите нам;
• Мы продолжаем собирать обратную связь по применимости нашей системы для экранных интерфейсов чтения, и пока кажется, что нужно где-то еще всё ускорить в 5-10 раз, чтобы наши модели закрывали и этот кейс;

Внимание! Внимание! Внимание! Внимание! Внимание! Внимание!

Это вторая часть биографии Криса Авеллона. Если вы еще не ознакомились с первой частью, настоятельно рекомендую это сделать.

Привет, Хабр!

Я уже 11 лет работаю в индустрии денежных переводов и успел застать смену нескольких эпох. Сейчас я работаю в Системе быстрых платежей, и приходится рассказывать про СБП школьным друзьям, бывшим коллегам и даже продавцам шаурмы, поэтому на тысячный раз я взял и записал свои рассказы и решил их опубликовать. Тут будет рассказ, как транзакции стали такими повседневными и незаметными, что про них никто не вспоминает.

На картинке представлен пример обработки одной и той же ошибки. В первом случае ("красный" квадрат) представлен результат стандартной обработки ошибки. Во втором случае ("зеленый" квадрат) представлен результат кодирования ошибок в событийной модели логирования. Помимо информативности текста ошибки для пользователя, мы можем реализовать сбор статистики возникновения ошибки, идентификацию места возникновения ошибки. О том как это можно сделать, постараюсь описать в данной статье.

Всем доброго времени суток. Начнем. Во время своего обучения этой технологии я столкнулся с проблемой, что на весь интернет есть только один нормальный источник информации по этой теме (Lars Vogel). А в нем все написано профи для профи. Поверхностно, без деталей. Есть и с деталями, но платно. Я хочу добавить подробностей в довольной простой процесс создания своего первого приложения RCP, поэтому буду делать подробные пояснения к каждому шагу. Это статья подойдет новичкам, не имеющим представления о RCP и Eclipse и желающим сделать первые шаги в освоении этой технологии, но знающим, что такое Java, JDK, JRE.

Вторая часть — https://habr.com/ru/post/563484/

Вокруг темы синтеза речи сейчас много движения: на рынке есть огромное число тулкитов для синтеза, большое число закрытых коммерческих решений за АПИ (как на современных технологиях, так и на более старых, т.е. "говорилки") от условных GAFA компаний, большое количество американских стартапов, пытающихся сделать очередные аудио дипфейки (voice transfer).

Но мы не видели открытых решений, которые бы удовлетворяли одновременно следующим критериям:

• Приемлемый уровень естественности речи;
• Большая библиотека готовых голосов на разных языках;
• Поддержка синтеза как в 16kHz так и в 8kHz из коробки;
• Наличие своих собственных голосов у авторов решения, не нарушающих чужие права и лицензии;
• Высокая скорость работы на "слабом" железе. Достаточная скорость работы на 1 потоке / ядре процессора;
• Не требует GPU, команды ML инженеров или какой-либо дополнительной тренировки или для использования;
• Минимализм и отсутствие зависимостей / использование в 1 строчку / не надо ничего собирать или чинить;
• Позиционируется именно как готовое решение, а не очередной фреймворк / компиляция чужих скриптов / тулкитов для сбора плюсиков;
• Решение никак не связано и не аффилировано с закрытыми экосистемами и продуктами Гугла / Сбера / Яндекса / вставить нужное;

Мы попытались учесть все эти пункты и представить комьюнити свое открытое некоммерческое решение, удовлетворяющее этим критериям. По причине его публичности мы не заостряем внимание на архитектуре и не фокусируемся на каких-то cherry picked примерах — вы можете оценить все сами, пройдя по ссылке.

Это небольшая заметка о моем форке QGit, о сделанных доработках, и о том, почему эти изменения, с высокой степенью вероятности, не попадут в кодовую базу основного репозитория.

Автор исходного изображения: Blue Flourishes/Shutterstock.com

Всем привет! В этом посте мы расскажем про синтез голосов Сбера, Афины и Джой — виртуальных ассистентов семейства Салют. О том, как мы в SberDevices обучали модели, чтобы сделать синтез живым и специфичным для каждого персонажа, а также с какими проблемами столкнулись и как их решали.

Согласно нашей «библии ассистентов», Сбер — энергичный гик, Афина — взрослая и деловая, а Джой — дружелюбная и веселая. Они отличаются не только уникальными характерами, обращением на «ты»/«вы» и предпочтениями в шутках. Мы попытались сделать так, чтобы их личности отражались и в голосах, которыми они разговаривают.


Персонажей озвучили телеведущая Анастасия Чернобровина (Афина) и актёры дубляжа Даниил Щебланов и Татьяна Ермилова (Сбер и Джой). Виртуальных ассистентов можно услышать в приложениях Сбер Салют, СберБанк Онлайн, нашем колл-центре по номеру 900, а также в устройствах SberBox и SberPortal. Всё, что вы услышите, — это синтез речи, реализованный с помощью нейросетей. Он работает на связке Tacotron 2 и LPCNet.

Но, чтобы было понятно, что, зачем и почему, — немного теории и истории

Варп-двигатель — одна из тех концепций, которые кажутся преждевременно проникшими из фантастики в науку, притягательных и недостижимых. Как известно, варп-двигатель был «изобретен» во вселенной «Стар Трек» и представляет собой устройство, позволяющее космическому кораблю мгновенно перемещаться в пространстве из точки A в точку B, не совершая многолетних и многовековых перелетов на субсветовых скоростях. Этот двигатель работает на антивеществе и кристаллах дилития, поэтому, в сущности, авторы могли нарисовать его сколь угодно мощным, компактным и красивым, не ограничивая собственную фантазию. Для полноты картины приведу здесь его схему, взятую с сайта startreker.su.

18/3/2021 Наконец-то была закончена интеграция инструмента msdf-bmfont-xml для библиотеки openglobus. Текстовые метки стали выглядеть гораздо красивее! Мне помог инструмент msdf-bmfont-xml для создания атласов шрифтов и рендеринга текстур для (multichannel signed distance fields) MSDF.

Автор: Azirsan

В жизни каждого современного человека бывает момент, когда, проснувшись утром, он вдруг понимает, что сейчас XII век, нужно освобождать Святую Землю, да и неплохо было бы валлийцев привести к покорности. Узнали, знакомо? Откуда возникает очевидный вопрос, а защитит ли в этом ответственном деле нас доспех? Вот эту тему мы и будем разбирать. Причем разбирать мы будем с двух точек зрения: аутентичных источников и современных тестов экспериментальной археологии. Поскольку это заметка, а не научная статья, то, возможно, возникнет множество вопросов, которые я не смог затронуть, в силу формата – в квадратных скобках будут приводиться источники, если захотите углубиться в вопрос. Или же можете эти цифры просто игнорировать.

Введение

Автор: Azirsan

Мы обычно смотрим на древние сражения сверху – правый фланг атакует левый, в центре король возглавляет строй… Красивые прямоугольники на картинке, где стрелочками показано, кто и где на кого напал. Но что творилось непосредственно в месте столкновения солдат? В рамках этой популярной статьи хочу рассказать про ранения и те способы, которыми они наносились. Тема эта мало популярная в отечественной историографии, как, в общем-то, и другие вопросы, рассматривающие «лицо войны».

С другой стороны, на Западе накоплен неплохой объем работ, в которых анализируются костные останки древних воинов. Современные методы криминалистической экспертизы позволяют понять по зарубкам на костях, как был нанесен удар, с какой стороны, можно восстановить даже очередность атак, поняв картину боя.

Меня иногда просят привести перечень литературы по вопросу, поэтому в этой статье в конце есть перечень источников информации, я достаточно свободно подошел к их оформлению, это все-таки научпоп, но проблем с поиском не должно быть. Впрочем, если не хотите глубоко зарываться в вопрос, можете просто игнорировать все ссылки в квадратных скобках. Выводы в конце. Итак, приступим: