TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #106 · 19.11

Это должен был быть выпуск про зарплаты, но я понял, что ничего нового или интересного всё-таки не скажу, да и тема слишком уж попсовая. Поэтому будет выпуск про энтерпрайз-разработку. В конце-концов, странно записывать подкаст не о том, что ты хочешь. Вообще, выпуск дался тяжело, потому что я понял, что трачу на продакшен сильно больше времени, чем готов. Поэтому данный эпизод я записал в ускоренном режиме — паузы между словами порезал автоматически, не стал вставлять никакие заставки. В двух-трёх местах это слышно, но глобально, как мне кажется, нельзя сказать, что качество упало на порядок. Несмотря на то, что я получил много действительно приятных отзывов о подкасте, какой-то фундаментальной разницы он не сделал. Подписчики — то же активное ядро моей аудитории, как и в остальных местах. При этом усилий он требует больше, чем посты, а информации позволяет передать меньше: картинки и видео уже не прикрепишь. Понятно, отчего большинство подкастов выживают только в «тяжёлом» формате: когда приглашают известных гостей и разговаривают с ними по полтора-два часа. И отдельная беда это отсутствие централизованной площадки. Недавно дал человеку ссылку на выпуск в Яндекс.Музыке, оказалось, у него нет там подписки, а без подписки внезапно Яндекс слушать даже подкасты не даёт. Пришлось давать ссылку на Телеграм, где подкаст полуофициально. Хотя вот подкасты запустили в российском Spotify, и мой там теперь тоже есть. Подумал о том, что, наверное, подкаст выродится в короткие аудио-заметки по 5 минут. Но в таком стиле классически существуют скорее видеозаписи. Наверное, от подкаста ожидается бОльшее вовлечение, а условный ютуб можно включить ненадолго за завтраком. Да, широко известно, что ютуб зачастую слушают, а не смотрят, но видимо сам факт наличия изображения что-то меняет в восприятии. Однако, если делать короткие видеоролики, то это уже какой-то ТикТок, а этого бы совсем не хотелось. Из всех взрослых людей, которых я считаю адекватными, тикток смотрят процентов 10, пожалуй. Я, возможно, найду там аудиторию, но совсем не ту, которую хотел бы. В общем, я в раздумьях. #podcast

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #speechrecognition

当前筛选 #speechrecognition清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8484 · 09.09.2025 г., 12:01

🎙️ Qwen3-ASR — универсальная модель распознавания речи! 🟢Поддержка EN/CN + ещё 9 языков: ar, de, en, es, fr, it, ja, ko, pt, ru, zh 🟢 Авто-определение языка 🟢 Модель умеет распознавать речь даже в сложных условиях — когда человек поёт, читает рэп или говорит под фоновую музыку. — WER <8% (ошибки меньше 8 слов на каждые 100) 🟢 Работает даже в шуме, низком качестве и на расстоянии 🟢 В модель можно добавить свои слова/термины/имена и фразы, и она будет их правильно распознавать ▪API:https://bailian.console.alibabacloud.com/?tab=doc#/doc/?type=model&url=2979031 ▪ModelScope Demo: https://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen3-ASR-Demo ▪Hugging Face Demo: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-ASR-Demo ▪Blog:https://qwen.ai/blog?id=41e4c0f6175f9b004a03a07e42343eaaf48329e7&from=research.latest-advancements-list @ai_machinelearning_big_data #ASR#SpeechRecognition#Qwen3#AI#MachineLearning#DeepLearning#VoiceAI

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8296 · 18.08.2025 г., 11:11

🎙️NVIDIA выпустили Canary-1B v2 — открытую модель для распознавания и перевода речи, которая работает с 25 европейскими языками. Что она умеет: - 📝 Точное ASR (распознавание речи) и AST (перевод речи) между английским и 24 другими языками. - Автоматическая пунктуация, капитализация и точные таймстампы до слова. - Поддержка русского, французского, немецкого, испанского и многих других языков. Чем интересна - До 10× быстрее инференс, чем у моделей в 3 раза больше. - Уже показывает state-of-the-art точность среди открытых моделей на Hugging Face. - Лицензия CC-BY-4.0 — можно свободно использовать в проектах. Под капотом: - Архитектура: FastConformer-энкодер + Transformer-декодер (~978M параметров). - Форматы: .wav и .flac, моно 16 кГц. - Легко интегрируется через NVIDIA NeMo или прямо с Hugging Face. Где пригодится: 🟢 голосовые ассистенты 🟢 субтитры и перевод видео 🟢 чат-боты с речевым вводом 🟢 real-time анализ речи Всего ~978M параметров → легче, быстрее и дешевле в использовании, чем большие модели конкурентов. 🟠Попробовать можно здесь: https://huggingface.co/nvidia/canary-1b-v2 🟠SET: https://huggingface.co/datasets/nvidia/Granary 🟠PARAKEET: https://huggingface.co/nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3 @ai_machinelearning_big_data #AI#NVIDIA#SpeechRecognition#ASR#AST#Multilingual#MachineLearning#DeepLearning