Обеспечьте голосовые интерфейсы для ваших приложений разговорного ИИ.
ИИ для обработки речи дает людям возможность общаться с устройствами, машинами и компьютерами, чтобы упростить и улучшить свою жизнь. Являясь подмножеством разговорного ИИ, он включает автоматическое распознавание речи (ASR) и преобразование текста в речь (TTS). Решаются задачи преобразования человеческого голоса в текст и генерации похожего на человеческий голоса на основе написанных слов, делая реальными такие мощные технологии, как виртуальные помощники, расшифровка аудио в реальном времени, голосовой поиск и системы ответов на вопросы.
Обеспечьте исключительное качество обслуживания своих клиентов благодаря лучшей в своем классе точности, которая достигается за счет настройки модели ИИ для обработки речи.
Расширьте свою клиентскую базу, предлагая голосовые приложения на языках, на которых говорят ваши клиенты.
Обслуживайте больше клиентов с помощью приложений с низкой задержкой и высокой пропускной способностью, которые можно мгновенно масштабировать в любой инфраструктуре: локальной или облачной, на периферийных или встраиваемых устройствах.
Улучшите обслуживание клиентов, обеспечив быстрое и выразительное взаимодействие с уникальным голосом вашего бренда.
Узнайте, как создавать и развертывать конвейеры ИИ для обработки речи в режиме реального времени для вашего приложения разговорного ИИ.
Современные системы ИИ для обработки речи используют модели глубокой нейронной сети (DNN), обученные на массивных наборах данных. Со временем размер моделей ИИ для обработки речи вырос настолько, что их обучение может занять недели интенсивных вычислений, даже при использовании фреймворков глубокого обучения, таких как PyTorch, TensorFlow и MXNet, на высокопроизводительных графических процессорах.
Платформа NVIDIA Speech AI предлагает в каталоге NVIDIA NGC™ модели производственного класса, предварительно обученные на нескольких общедоступных и собственных наборах данных в течение сотен тысяч часов в системах NVIDIA DGX™.
Рис. 1. Высокоточные предварительно обученные модели.
Рис. 2. Комплексный рабочий процесс TAO Toolkit.
Многим предприятиям приходится настраивать модели ИИ для обработки речи для достижения желаемой точности в конкретных разговорных приложениях. Однако для настройки моделей ИИ для обработки речи с нуля обычно требуются большие наборы обучающих данных и опыт работы с ИИ.
Чтобы ускорить разработку и настраивать речевые модели без предварительного опыта работы с ИИ, вы можете использовать NVIDIA TAO Toolkit, малокодовый набор инструментов для разработки моделей ИИ. Он применяет проверенный подход трансферного обучения к предварительно обученной модели и точно настраивает модели ИИ для обработки речи для вашего сценария использования. NVIDIA также предлагает NeMo, набор инструментов с открытым исходным кодом для исследователей, позволяющий создавать современные (SOTA) модели ИИ для обработки речи. Модели, оптимизированные с помощью NeMo и TAO Toolkit, можно легко экспортировать и развернуть в NVIDIA® Riva локально или в облаке в качестве речевого сервиса.
Что касается навыков ИИ для обработки речи, компаниям всегда приходилось выбирать между точностью и производительностью в реальном времени. Например, недопустимо ждать ответа на вопрос несколько секунд. Кроме того, приложения разговорного ИИ не должны неправильно интерпретировать речь или генерировать непонятную речь.
С помощью NVIDIA Riva компании могут достичь точности мирового уровня и запускать конвейеры ИИ для обработки речи в режиме реального времени — менее чем за несколько миллисекунд. Riva предлагает в NGC предварительно обученные модели SOTA, малокодовые инструменты, такие как TAO Toolkit, для тонкой настройки для достижения точности мирового уровня и оптимизированные навыки для работы в режиме реального времени.
Рис. 3. Возможности ИИ для обработки речи NVIDIA Riva.
Подпишитесь, чтобы получать свежие новости от NVIDIA по ИИ для обработки речи.