Рейтинг@Mail.ru
Российские ИИ-модели по распознаванию речи совершили вдвое меньше ошибок - 06.10.2026, ПРАЙМ
Регистрация пройдена успешно!
Пожалуйста, перейдите по ссылке из письма, отправленного на
Российские ИИ-модели по распознаванию речи совершили вдвое меньше ошибок

MWS AI: российские ИИ-модели сделали вдвое меньше ошибок, чем зарубежные

Читать Прайм в
Макс Дзен Telegram
МОСКВА, 6 окт - ПРАЙМ. Отечественные ИИ-модели по распознаванию речи при выполнении русскоязычных задач совершили вдвое меньше ошибок, чем зарубежные нейросети OpenAI и Nvidia, сообщили РИА Новости в MWS AI (входит в МТС Web Services) в преддверии форума "Цифровые решения".
"По результатам тестирования российские модели совершили вдвое меньше ошибок, чем зарубежные решения OpenAI и Nvidia, и продемонстрировали достаточную точность для применения в основных специализированных бизнес-сценариях в ключевых отраслях экономики России. Тестирование проводилось на более чем 12 тысячах размеченных аудиозаписей общей длительностью около 38 часов. Выборка включала речь без выраженных помех, а также записи с акустическим шумом и фоновой речью", - рассказали в сервисе.
Нейросети сравнивали по WER (Word Error Rate) - показателю, который отражает количество ошибок при распознавании слов относительно числа слов в эталонной расшифровке.
Отмечается, что по итогам тестирования, средний WER для GigaAM от "Сбера" составил 7,4% - около 7,4 ошибки на каждые 100 слов эталонной расшифровки. Это более чем в два раза меньше, чем у Nvidia Parakeet с результатом 15,8%, и более чем в три раза меньше, чем у Nvidia Nemotron с результатом 25,5%.
Пот этом на записях с акустическим шумом и фоновой речью разрыв более выражен: WER GigaAM составил 18%, Nvidia Parakeet - 33%, а Whisper от OpenAI - 62%. На втором месте по точности оказалась другая российская разработка - Vosk от Alpha Cephei.
Форум "Цифровые решения" проходит в Национальном центре "Россия" 6-10 октября. РИА Новости – генеральный информационный партнер форума.
 
 
 
Лента новостей
0
Сначала новыеСначала старые
loader
Онлайн
Заголовок открываемого материала
Чтобы участвовать в дискуссии,
авторизуйтесь или зарегистрируйтесь
loader
Чаты
Заголовок открываемого материала