Второй онлайн-день #DotNext закончился.
В числе прочего был интересный разговор на тему «Страх и ненависть в Open Source», но я вам о некоторых особо заметных случаях рассказывал уже вот тут и тут. Ещё послушал про обратное соединение распиленного монолита (бывает, что и такое нужно!) и ещё пару докладов.
В целом, впечатления противоречивые. Опишу кратко.
Плюсы:
1. Высочайшего качества техническая организация. Ничего не глючило, чистая картинка и звук, удобный UI.
2. Были полезные и практичные вещи, интересные.
3. Реально отвечали на вопросы в чате в реалтайм-режиме.
Что прошло ниже моих ожиданий (я впервые на такой дорогой IT-конференции):
1. Наверное, подсознательно я ожидал что с учётом цены билета буквально каждый доклад будет супер звёздным уровня "Торвальдс лично рассказывает подробности устройства ядра Linux, и делает это с шутками и котиками". Но доклады в среднем довольно обычные. Некоторые поверхностные, другие на очень далёкую от меня тему. И ещё их не очень много, не то, чтоб был гигантский выбор. Хотя, справедливости ради, больше 2-3 лекций в день тяжело осилить.
2. Интерактивные фишки формально заявлены: виртуальные стенды и квизы. По факту, во-первых, стенды и квизы полностью повторяют друг друга, во-вторых, их было всего два, и интересный (на мой личный взгляд) только один. Я ожидал, что их хотя бы десяток будет.
3. Часть обсуждения в Telegram, часть прямо в онлайн-чате лекции, и это, на мой взгляд, не пошло на пользу. Мне не хотелось вступать в Telegram-чат, но активность в основном чате лекции была низкой, при этом с телефона такой чат вообще не подразумевался.
Я для себя убедился, что всё-таки именно мне в таких мероприятиях важна офлайновость: прийти и вживую потусить, получить мерч, поучаствовать в активностях. Чисто в онлайн-формате сугубо на мой взгляд мероприятие себя не окупает. Посмотрим, что будет в офлайне 27-го числа, напишу вам отзыв.
#dev
⚡️Сбер представил новую систему синтеза речи для ГигаЧата — в одной модели используются сразу несколько разных уникальных голосов под разные задачи
Обновление позволяет генерировать речь в различных манерах — от естественного Freespeech для общения до подкастного формата, интонаций операторов и традиционного дикторского стиля. Звучание стало более органичным и приближенным к человеческому.
Что умеет новый синтез:
- для разных кейсов применения синтеза сделаны отдельные голоса
воспроизводит паузы, смысловые акценты и эмоциональную окраску
- построен на собственной разработке: GigaChat 3b как основа, специализированный токенизатор и адаптер к LLM
- умеет озвучивать тексты бесконечной длины с учетом контекста, а также клонировать голоса
- внутренние замеры демонстрируют прогресс в качестве и натуральности звука
Зачем это нужно:
- помогает создавать более органичные голосовые интерфейсы
- оптимален для разговорных ассистентов, озвучки подкастов или аудиокниг, а также в автоматизированных колл-центрах
Основные преимущества:
- есть возможность выбора голоса, которые подходят под разные задачи
- управление стилистикой и эмоциями на естественном языке
- самый живой синтез речи, ни у Алисы, ни у OpenAI ничего похожего нет
Новый синтез уже доступен в Voice Mode Гигачата.
@ai_machinelearning_big_data
#ai#ml#speech#llm
Vosk Speech Recognition Toolkit
Vosk is an offline open source #speech#recognition toolkit. It enables speech recognition for 20+ languages and dialects - English, Indian English, German, French, Spanish, Portuguese, Chinese, Russian, Turkish, Vietnamese, Italian, Dutch, Catalan, Arabic, Greek, Farsi, Filipino, Ukrainian, Kazakh, Swedish, Japanese, Esperanto, Hindi, Czech. More to come.
Vosk models are small (50 Mb) but provide continuous large vocabulary transcription, zero-latency response with streaming API, reconfigurable vocabulary and speaker identification.
Speech recognition bindings implemented for various programming languages like Python, Java, Node.JS, C#, C++ and others.
Vosk supplies speech recognition for chatbots, smart home appliances, virtual assistants. It can also create subtitles for movies, transcription for lectures and interviews.
Vosk scales from small devices like Raspberry Pi or Android smartphone to big clusters.
https://t.me/speech_recognition
https://alphacephei.com/vosk
https://github.com/alphacep/vosk-api
🇺🇿Biznes va tadbirkorlik oliy maktabi va 🇰🇷KoreyaningAdju universiteti hamkorligida “MBA-IT biznes” yo‘nalishi bo‘yicha 🎓magistratura mutaxassisligi tinglovchilari uchun Adju universiteti xalqaro tadqiqotlar oliy maktabi (GSIS) 👨🏫 dekani Byeong Yun Chang nutq so‘zladi.
Для слушателей совместной 🎓магистерской программы 🇺🇿Высшей школы бизнеса и предпринимательства и 🇰🇷УниверситетаАджу по специальности «MBA-IT biznes» выступил с речью 👨🏫 декан Высшей школы международных исследований (GSIS) университета Аджу Бйонг Юн Чанг.
#GraduateSchool#Masterclass#Speech#Itbusiness
Web-site | Telegram | Facebook |Instagram
An escalator stopped in front of Trump at the UN building 🛑🛗. Trump later devoted almost half of his speech at the UN 🏛🎤 to complaining about this escalator 🤦♂️.
#trump#escalator#speech
👂More on Trump's Ear ⚠️
🚀 Mojtaba Khamenei to Address Recent War Situation Amid Mourning Period
Mojtaba Khamenei is anticipated to deliver a speech regarding the current war situation. According to NS3.AI, the address will coincide with the 40th day of mourning for a deceased high-ranking revolutionary figure, as reported by Tasnim News Agency.
#MojtabaKhamenei#WarSituation#MourningPeriod#TasnimNews#NS3AI#Iran#Speech
WhisperTux
Simple #voice#dictation application for #Linux. Uses whisper.cpp for offline speech-to-text transcription. No fancy GPUs are required although whisper.cpp is capable of using them if available. Once your speech is transcribed, it is sent to a ydotool daemon that will write the text into the focused application.
Features
Local speech-to-text processing via whisper.cpp (no cloud dependencies)
No expensive hardware required (works well on a plain x86 laptop with AVX instructions)
Global keyboard shortcuts for system-wide operation
Automatic text injection into focused applications
Configurable whisper models and shortcuts
https://github.com/cjams/whispertux
#assistant#speech#stt