この度、aiOlaは、転写中に機密情報をリアルタイムでマスキングできるオープンソースのAI音声転写モデルWhisper-NERを発表しました。
aiOlaの新しいWhisper-NERは、OpenAIの業界標準オープンソースモデルWhisperをベースに構築されており、それ自体が完全にオープンソースです。現在、企業、組織、個人が使用、適応、修正、展開するために、Hugging FaceとGithubで入手可能です。
この音声転写モデルは柔軟な設定オプションを備えており、ユーザーは必要に応じて機密情報のマスキングを選択できます。ユーザーがマスキング機能を選択すると、モデルは個人名、住所、電話番号などの機密情報を自動的に識別して非表示にし、転写テキストでのプライバシー漏洩を効果的に防止します。この機能は、法律、医療、教育などの分野でのアプリケーションにおいて特に重要です。
機密情報の保護に加えて、このモデルは効率的で正確な転写能力を備えており、複数の言語やアクセントで正常に動作します。これにより、多言語環境でのアプリケーションがより広範囲にわたります。例えば、企業は顧客からのフィードバックを処理する際に、異なる地域からの音声情報を正確に記録して分析し、サービス品質を向上させることができます。
さらに、aiOlaは開発者や研究者がこのオープンソースモデルを使用して、機能をさらに向上させることを推奨しています。ユーザーはオープンソースプラットフォームでソースコードを入手し、自身のニーズに合わせて修正および最適化できます。この取り組みは、モデルの可用性を向上させるだけでなく、AI技術の革新と発展にも貢献します。
aiOlaのこの新製品は、音声転写分野におけるプライバシー保護への重視を示しており、将来のAIアプリケーションの可能性を広げています。より多くのユーザーと開発者が参加するにつれて、このオープンソースモデルがより広範なアプリケーションシナリオと影響をもたらすことを期待しています。
Whisper-NERは完全にオープンソースであり、MITライセンスの下で使用できます。ユーザーは、商用アプリケーションを含む、自由に採用、修正、展開できます。現在、ユーザーはHugging Faceでデモモデルを試用することもでき、音声クリップを録音し、生成された入力スクリプトで特定の単語をマスクさせることができます。
huggingface:https://huggingface.co/aiola/whisper-ner-v1
github:https://github.com/aiola-lab/whisper-ner
重要なポイント:
📌 aiOlaが発表した音声転写モデルは、機密情報をリアルタイムでマスキングし、ユーザーのプライバシーを保護します。
🔍 このモデルは複数の言語とアクセントに対応しており、法律、医療、教育など幅広い分野に適用できます。
💻 オープンソースであるため、ユーザーはモデルを自由にカスタマイズおよび最適化でき、AI技術の革新を促進します。
