В открытый доступ выложили модель T-one для распознавания речи на русском

В открытый доступ выложили модель T-one для распознавания речи на русском

В открытый доступ выложили модель T-one для распознавания речи на русском

Центр искусственного интеллекта группы «Т-Технологии» опубликовал на GitHub и Hugging Face свою модель потокового распознавания речи на русском языке под названием T-one. Это компактная ASR-модель (около 70 млн параметров), которая ориентирована на работу с аудио в реальном времени.

Особенно хорошо она показывает себя на сложных данных — например, шумных или сжатых записях из колл-центров. Именно в таких ситуациях ошибки распознавания особенно критичны для бизнеса.

Модель подходит для сценариев, где важно обрабатывать речь «на лету» — звонки, голосовые ассистенты, системы автоматизации поддержки. У неё низкая задержка и возможность работать с аудиопотоками произвольной длины.

T-one уже используется во внутренних сервисах группы «Т-Технологии» — например, в колл-центрах Т-Банка, мобильном секретаре Т-Мобайла, в системах защиты от спам-звонков и других проектах.

 

Открытых и качественно размеченных датасетов для распознавания речи в русскоязычной телефонии пока нет, но, по внутренним оценкам компании, T-one обходит по качеству более крупные открытые модели, такие как GigaAM v2 (242 млн параметров) и Whisper Large-v3 (1,5 млрд параметров).

Модель можно запускать на обычных серверах — она не требует мощного и дорогого оборудования. Это может быть полезно тем, кто хочет внедрить автоматическое распознавание речи, но не готов платить за облачные решения или дорогие лицензии.

В открытом доступе опубликованы не только веса модели, но и код, который можно использовать для адаптации под собственные задачи или работы в высоконагруженных системах. Лицензия — Apache 2.0, то есть разрешено и коммерческое использование, и любые модификации.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Утечки из зарубежных сервисов ускорили импортозамещение в ИИ

До конца года треть российских ИТ-специалистов перейдёт на отечественные инструменты с искусственным интеллектом (ИИ). Главная причина — рост числа утечек данных из зарубежных сервисов. Согласно исследованию Yandex B2B Tech и университета ИТМО, к началу 2026 года 30% российских разработчиков будут использовать отечественные решения.

О тенденции сообщили «Известия» со ссылкой на Yandex B2B Tech. Сейчас доля российских систем составляет 17%, ещё 11% применяются в тестовом режиме и 10% разработчиков планируют перейти на них в ближайшее время.

Среди основных причин перехода на российские ИИ-инструменты называют:

  • участившиеся утечки данных в зарубежных сервисах;
  • ограниченный доступ к иностранным инструментам из России;
  • необходимость технической поддержки;
  • требования корпоративной кибербезопасности.

Как отметил руководитель платформы SourceCraft Дмитрий Иванов, 62% разработчиков в Яндексе регулярно используют SourceCraft Code Assistant для автоматизации повседневных задач. В MWS AI также применяют собственный ассистент Kodify. По словам представителей компании, на российском рынке уже есть достаточно качественные генеративные ИИ-решения, главное преимущество которых — более глубокая поддержка русского языка.

«Отечественные решения доступны напрямую, без обходных схем и риска отключения. Для бизнеса это критично: сбой в работе ИИ-инструмента, встроенного в процессы, может парализовать целое подразделение или компанию. С российскими системами такого не произойдёт — их не отключат из-за санкций, политических решений или изменений в лицензиях», — заявил главный владелец продукта Content AI Антон Хаймовский.

Крупнейший инцидент с утечкой данных произошёл в китайском сервисе Deepseek, где в открытом доступе оказался массив более чем из миллиона строк пользовательской информации. В целом количество взломов аккаунтов в нейросетевых сервисах в начале 2025 года выросло вдвое по сравнению с прошлым годом.

По словам технического директора OSMI IT Дениса Нагаева, утечки из зарубежных платформ стали сигналом для многих компаний о необходимости перехода на локальные решения. Импортозамещение помогает избежать репутационных рисков и позволяет заранее минимизировать угрозы, связанные с использованием ИИ, который во многом остаётся «чёрным ящиком».

«Нет никаких гарантий, что данные в российских нейросетях будут защищены лучше. Утечки возможны везде. Всё зависит от архитектуры системы, того, кто ею управляет, и какие меры защиты применяются», — дополнил Антон Хаймовский.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru