На Хабре часто висят в топе: политика и очередные запреты, трактор, ну и конечно сенсационные новости про "очередные достижения AI". Также журналисты маркетологи любят перепечатывать нормальные статьи наподобие этой но под максимально кричащими заголовками в духе "AI поработит мир, ваш голос уже украли".

Не секрет, что имея бюджет на вычисления в единицы или десятки миллионов долларов, напоказ достичь можно многого. Но реальность как правило оказывается более сложной и прозаической.

Вопреки этому тренду, в этой статье мы постараемся на пальцах и близко к народу:

• На реальных примерах показать возможности генерации голоса на малом числе данных или на данных с неидеальным качеством;
• Немного порассуждать на тему цифровых памятников (это чем-то похоже на интерактивные или трехмерные фотографии), сделанных из голоса человека;
• Также немного порассуждать на тему того, какую объективную опасность это представляет для общества;

И также мы конечно поделимся новостями нашего публичного синтеза речи.

В нашей прошлой статье про синтез речи мы дали много обещаний: убрать детские болячки, радикально ускорить синтез еще в 10 раз, добавить новые "фишечки", радикально улучшить качество.

Сейчас, вложив огромное количество работы, мы наконец готовы поделиться с сообществом своими успехами:

• Снизили размер модели в 2 раза;
• Научили наши модели делать паузы;
• Добавили один высококачественный голос (и бесконечное число случайных);
• Ускорили наши модели где-то примерно в 10 раз (!);
• Упаковали всех спикеров одного языка в одну модель;
• Наши модели теперь могут принимать на вход даже целые абзацы текста;
• Добавили функции контроля скорости и высоты речи через SSML;
• Наш синтез работает сразу в трех частотах дискретизации на выбор — 8, 24 и 48 килогерц;
• Решили детские проблемы наших моделей: нестабильность и пропуск слов, и добавили флаги для контроля ударения;

Это по-настоящему уникальное и прорывное достижение и мы не собираемся останавливаться. В ближайшее время мы добавим большое количество моделей на разных языках и напишем целый ряд публикаций на эту и смежные темы, а также продолжим делать наши модели лучше (например, еще в 2-5 раз быстрее).

Попробовать модель как обычно можно в нашем репозитории и в колабе.

Задача

Привет, Хабр! Увлёкся я навыками для Алисы и стал думать, какую пользу они бы могли принести. На площадке много разных прикольных игр (в том числе мои), но вот захотелось сделать рабочий инструмент, который действительно нужен в голосовом исполнении, а не просто копирует существующего чат-бота с кнопками.

Голос актуален тогда, когда либо руки заняты, либо нужно выполнять много последовательных операций, особенно на экране телефона. Так возникла идея навыка, который по одной команде выделяет из текста указание на дату и время и добавляет событие с этим текстом в Google Calendar. Например, если пользователь скажет Послезавтра в 11 вечера будет красивый закат, то в календарь на послезавтра в 23:00 уходит строка Будет красивый закат.

Под катом описание алгоритма работы библиотеки Hors: распознавателя даты и времени в естественной русской речи. Хорс — это славянский бог солнца.

Github | NuGet

Всех приветствую, меня зовут Антон Рябых, работаю в Doubletapp. Вместе с коллегой Данилом Гальпериным мы написали статью про важный этап в процессе обучения нейронных сетей и получения необходимых нам результатов —  оптимизацию модели. Зачем нужно оптимизировать модель, если и так все работает? Но как только вы начнете разворачивать модель на устройстве, которое будет ее обрабатывать, перед вами встанет множество проблем.

Более крупные модели занимают больше места для хранения, что затрудняет их распространение. Более крупные модели требуют больше времени для работы и могут потребовать более дорогого оборудования. Это особенно важно, если вы создаете модель для приложения, работающего в реальном времени.

Оптимизация моделей направлена на уменьшение размера моделей при минимизации потерь в точности и производительности.

Методы оптимизации

• Pruning — устранение части параметров нейронной сети.
• Quantization — уменьшение точности обрабатываемых типов данных.
• Knowledge distillation — обновление топологии исходной модели до более эффективной, с уменьшенным количеством параметров и более быстрым выполнением.
• Weight clustering — сокращение количества уникальных параметров в весах модели.
• OpenVino, TensorRT — фреймворки, с помощью которых можно оптимизировать модели.

В предыдущей статье я рассказывал, как можно доучить GPT на собственных взглядах и вкусах. Сегодня попробуем дать GPT возможность поработать программистом по‑настоящему — с запуском кода и отладкой без участия человека. Весь код опубликован в репозитарии.

Как многие уже убедились, ChatGPT хорош, но есть некоторые типы задач, с которыми у него возникают трудности:

1. Он не может получать новые актуальные знания из сети.
2. Он не может выполнить какие‑либо действия.
3. У него сложности с алгоритмическими задачами (перевернуть строку, решить уравнение, произвести вычисления с применением численных методов).

И если задача 1 решается с помощью BingChat, то 2 и 3 мы сегодня будем решать в рамках данного туториала.

Основная идея такая: пусть ChatGPT сам решает, может ли он справиться с задачей «в уме» или же это лучше сделать с помощью написания кода на python, а наш сервер сразу же выполняет этот код и снова отдает результат работы ChatGPT, чтобы он мог его интерпретировать и или выдать пользователю окончательный ответ или исправить ошибку в своей программе и попытаться ещё раз.

Во время удаленной работы бывает тяжело сохранить прежнюю производительность. Мне в этом деле помогло отслеживание своего потраченного времени. Для этой цели я сделал себе тайм трекер куб. Каждая сторона куба отвечает за тот или иной вид деятельности. Затем, я понял, что шести сторон куба для меня недостаточно и решил сделать больше. Таким образом, я сделал Тайм трекер додекаэдр с 12 сторонами. В данной статье расскажу, как собрать и запрограммировать свой тайм трекер интегрированный с уже существующей системой, используя его API.
Использование существующего тайм трекера дает нам множество преимуществ, можно использовать веб, десктопную или мобильную версию трекера в любой удобный момент. Нам не требуется задумываться над методом и системой хранения данных про наши записи времени и мы можем использовать уже имеющиеся отчеты данной системы. А наш трекер додекаэдр служит дополнением ко всему этому. Ссылка на github страницу моего проекта, где лежит весь нужный код. Ниже я подробно расскажу, как работать с датчиком наклона, распознать на какой стороне лежит додекаэдр, что такое Toggl Track и как работать с его API для отслеживания времени.

Продукт и команда