В Тинькофф есть своя платформа голосовых технологий VoiceKit, которая используется не только для оптимизации внутренних процессов компании, но и для запуска продуктов, которыми пользуются миллионы клиентов.
При разработке такой платформы возникают разные задачи: от генерации гипотез и ML-исследований до построения эффективных пайплайнов обработки данных и интеграции моделей в высоконагруженные сервисы. И на каждом этапе мы сталкиваемся со сложными инженерными задачами, находим компромиссы и принимаем архитектурные решения.
На митапе поделимся некоторыми из них и расскажем:
При разработке такой платформы возникают разные задачи: от генерации гипотез и ML-исследований до построения эффективных пайплайнов обработки данных и интеграции моделей в высоконагруженные сервисы. И на каждом этапе мы сталкиваемся со сложными инженерными задачами, находим компромиссы и принимаем архитектурные решения.
На митапе поделимся некоторыми из них и расскажем:
- какие алгоритмы лежат в основе text normalization — важного компонента NLP-пайплайна синтеза речи;
- почему обновление модели, обрабатывающей десятки тысяч часов речи в сутки, — это сложно. Как ускорить релизный цикл, избавить инженеров от рутины и не обвалить продуктовые метрики команд-клиентов;
- как при конвертации голоса добиться максимальной похожести на целевой голос, сохранив всю лингвистическую информацию исходной речи.
Сбор гостей: с 18:30.
Начало программы: в 19:00.
Доклады
19:00 – 19:40
Структурированная нормализация текста с использованием недетерминированных FST
Владимир расскажет про нормализацию текста через конечные автоматы (FST), подчеркивая их роль в обработке текста и синтезе речи. Затронет тему оптимизации FST и принципы построения сложных автоматов для улучшения нормализации. И все это будет на практических примерах.
Владимир Марков
Тинькофф
19:40 – 20:20
Как улучшить похожесть голосов при конвертации голоса
Похожесть голоса является одной из важнейших метрик при оценке качества сервиса конвертации голоса. В своем докладе Илья расскажет о том, какие подходы к ее улучшению пробовала команда и каких результатов удалось достичь.
Илья Карпов
Тинькофф
20:35 – 21:15
MLOps in Speech Recognition
Разработку высоконагруженного сервиса на базе ML-моделей невозможно представить без MLOps — набора процедур, направленных на последовательное и эффективное внедрение и поддержку ML-моделей, используемых в продакшене. MLOps помогают автоматизировать все процессы жизненного цикла модели машинного обучения: от сбора данных для обучения до мониторинга на продакшене. Позволяют своевременно находить баги, снижая стоимость их исправления, повышают эффективность работы всей команды. В своем докладе Александр расскажет про инструменты MLOps, используемые в Тинькофф при разработке сервиса по распознаванию речи.
Александр Мисевич
Тинькофф
Подписывайтесь на Тинькофф
IT's Tinkoff
Ютуб-канал
IT’s Tinkoff Crew
Блог на Хабре