Pull to refresh
6
0
Екатерина Коваленко @katerinakovalenko

Редактор блога Neuro.net

Send message

ИИ-технологии компании Aflorithmic помогли цифровому помощнику заговорить голосом Эйнштейна

Reading time2 min
Views1.2K

Технологии быстро развиваются, это касается многих отраслей и направлений. Одно из них - цифровые помощники, которые учатся общаться с человеком при помощи искусственного интеллекта. Ученым из компании Aflorithmic удалось не только научить своего робота общаться, но и восстановить голос Альберта Эйнштейна. Теперь умный ассистент компании говорит голосом великого ученого.

В проекте Aflorithmic также принял участие стартап UneeQ. Они разместили чат-бота на своем сайте, так что при желании поговорить с ним может любой желающий. Восстановление голоса ученого реализовано благодаря сохранившимся записям, пусть и неидеального качества, и описаниям людей, которые с ним общались.

Читать далее
Total votes 6: ↑6 and ↓0+6
Comments3

Зачем нам потребовалось написать свою реализацию MRCP-сервера. Часть 1

Reading time4 min
Views3.1K

Привет, Хабр! Сегодня мы хотели бы поделиться кейсом создания собственного MRCP-сервера. Это протокол передачи данных, используемый серверами для предоставления различных услуг (таких как распознавание речи и синтез речи) для своих клиентов. MRCP опирается на другие протоколы, в частности, потоковый протокол реального времени (протокол RTSP) или протокол установления сеанса связи (протокол SIP) для установления и управления сеансом аудиопотоков между клиентом и сервером. О том, что нас привело к созданию собственной реализации этого сервера - под катом. Во второй части расскажем об особенностях своего проекта, с подробным разбором возможностей. 

Читать далее
Total votes 6: ↑6 and ↓0+6
Comments2

Hi-tech коммуникации, или как мы создаем голосового агента всего на 500 записях

Reading time8 min
Views2.2K
image

На Хабре не раз и не два писали о голосовых роботах, принципах их работы и задачах, которые они способны решать. Соответственно, общие принципы создания таких роботов (их мы предпочитаем называть «цифровыми агентами) понятны многим. И это хорошо, ведь в этой статье мы хотели бы поговорить о быстром обучении роботов.

Нам удалось успешно обучать агентов на очень ограниченной базе звонков. Минимальное количество записей, на основе которых можно разработать полноценного цифрового агента — всего 500. (Спойлер — речь идет, скорее, о специализации ассистента, а не обучении с нуля). Как происходит обучение, и какие здесь есть подводные камни, особенности, что лежит в основе технологии? Об этом сегодня и поговорим.
Total votes 9: ↑8 and ↓1+18
Comments14

Information

Rating
Does not participate
Location
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Date of birth
Registered
Activity