Récemment, aiOla a annoncé le lancement de Whisper-NER, un modèle de transcription audio IA open source capable de masquer les informations sensibles en temps réel lors du processus de transcription.
Le nouveau Whisper-NER d'aiOla est basé sur le modèle open source Whisper d'OpenAI, un standard de l'industrie. Entièrement open source lui aussi, il est désormais disponible sur Hugging Face et Github, pour une utilisation, adaptation, modification et déploiement par les entreprises, les organisations et les particuliers.
Ce modèle de transcription audio offre des options de configuration flexibles. Les utilisateurs peuvent choisir d'activer ou non le masquage des informations sensibles. Lorsqu'activé, le modèle identifie et masque automatiquement les informations sensibles telles que les noms, adresses et numéros de téléphone, empêchant ainsi toute fuite de données privées dans la transcription. Cette fonctionnalité est particulièrement importante pour les applications dans les secteurs juridique, médical et éducatif.
Outre la protection des informations sensibles, le modèle offre une transcription précise et efficace, fonctionnant correctement avec de nombreuses langues et accents. Cela étend son utilisation à des environnements multilingues. Par exemple, les entreprises peuvent enregistrer et analyser avec précision les informations audio provenant de différentes régions lors du traitement des commentaires clients, améliorant ainsi la qualité de leur service.
De plus, aiOla encourage les développeurs et les chercheurs à utiliser ce modèle open source pour améliorer ses fonctionnalités. Le code source est disponible sur les plateformes open source, permettant aux utilisateurs de le modifier et de l'optimiser selon leurs besoins. Cette approche améliore non seulement l'utilité du modèle, mais favorise également l'innovation dans le domaine de l'IA.
Ce nouveau produit d'aiOla démontre l'importance accordée à la protection de la vie privée dans le domaine de la transcription audio, et ouvre de nouvelles possibilités pour les applications futures de l'IA. Avec l'arrivée de nouveaux utilisateurs et développeurs, nous espérons que ce modèle open source permettra des applications et un impact plus larges.
Whisper-NER est entièrement open source et disponible sous licence MIT, permettant aux utilisateurs de l'adopter, de le modifier et de le déployer librement, y compris pour des applications commerciales. Un modèle de démonstration est également disponible sur Hugging Face, permettant aux utilisateurs d'enregistrer des extraits vocaux et de faire masquer des mots spécifiques par le modèle dans le script généré.
huggingface:https://huggingface.co/aiola/whisper-ner-v1
github:https://github.com/aiola-lab/whisper-ner
Points clés :
📌 Le modèle de transcription audio d'aiOla masque les informations sensibles en temps réel, protégeant ainsi la vie privée des utilisateurs.
🔍 Le modèle prend en charge plusieurs langues et accents, et convient à divers secteurs tels que le juridique, le médical et l'éducation.
💻 Sa nature open source permet aux utilisateurs de personnaliser et d'optimiser le modèle, favorisant ainsi l'innovation en matière d'IA.
