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.

Роскомнадзор экономит ресурсы, замедляя Telegram

Мощностей технических средств противодействия угрозам (ТСПУ), которые Роскомнадзор использует для ограничения доступа к ресурсам, по мнению экспертов, оказалось недостаточно для одновременного воздействия на несколько крупных платформ. В результате ведомству приходится применять альтернативные технические методы.

Как считают эксперты, опрошенные РБК, именно этим может объясняться исчезновение домена YouTube из DNS-серверов Роскомнадзора, о котором накануне сообщил телеграм-канал «Эксплойт».

Управляющий директор инфраструктурного интегратора «Ультиматек» Джемали Авалишвили в комментарии РБК связал ситуацию с началом замедления Telegram:

«Фактически подконтрольные Роскомнадзору DNS-серверы перестали возвращать корректные адреса для домена youtube.com, что привело к невозможности подключения пользователей. Такой метод — часть технического арсенала Роскомнадзора для ограничения доступа к “неугодным” ресурсам. Он не нов и применяется в России наряду с блокировкой IP-адресов и пакетной фильтрацией».

Независимый эксперт телеком-рынка Алексей Учакин пояснил, что подобный подход может использоваться для экономии ресурсов, которых недостаточно для одновременного замедления двух крупных платформ:

«Поскольку все провайдеры обязаны использовать национальную систему доменных имен, то есть DNS-серверы под контролем Роскомнадзора, фактически появляется грубый, но достаточно надежный “выключатель” YouTube на территории России. При этом даже такая мера не перекрывает все способы обхода блокировок».

Замедление Telegram в России началось 10 февраля — об этом сначала сообщили СМИ со ссылкой на источники, а затем информацию официально подтвердил Роскомнадзор. Однако жалобы пользователей на снижение скорости работы мессенджера появились еще 9 февраля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru