Подключите нашего Telegram-бота для уведомлений о новых проектах
Необходимо написать модели для определения спикера и обработки текста и генерации (суммаризации)
Разместить заказ
f
Заказчик
Отзывы фрилансеров:
+ 0
- 0
Зарегистрирован на сайте 1 год
Бюджет:
1500 ₽/час
1. Определение спикера аудиозаписи
Требования:
Использовать HMM-based audio keyword generation для определения голоса спикеров по тембру, разбивки аудио на фрагменты и сформирования транскрипций через whisper
Выходом должен быть список спикеров (спикер 1, спикер 2 и тд) с соответствующими тайм-кодами и обозначениями в тексте, чтобы каждый фрагмент речи был связан с конкретным спикером.
2. Обработка текста (пунктуация, грамматика)
Обеспечить автоматическую корректировку текста, улучшив его качество за счет исправления пунктуационных и грамматических ошибок после транскрибации.
Требования:
Разработать или подключить стороннюю модель для обработки текста , которая будет работать с уже транскрибированным текстом.
Коррекция должна охватывать исправление пунктуации, орфографии, грамматических ошибок и других мелких стилистических ошибок.
Обработка текста должна быть реализована в формате API, принимая на вход текст с тайм-кодами и возвращая исправленный текст с сохранением исходной структуры.
Возможность адаптации модели под разные языки (при необходимости).
3. Генерация (суммаризация) текста
Цель: Добавить возможность автоматически генерировать краткое содержание транскрибированного текста.
Требования:
Использовать модель для суммаризации текста (
Функция должна принимать на вход текст (с тайм-кодами) и возвращать краткую суть в виде текста.
Суммаризация должна учитывать контекст и быть способной работать с текстами разного объема и сложности.
Реализовать гибкие настройки, позволяющие пользователю задавать длину итогового текста.
Whisper возвращает тайм-коды для транскрибации, и все вышеуказанные функции должны работать с учетом этих тайм-кодов, не нарушая хронологической структуры текста.
Функционал должен быть интегрирован в общую систему обработки аудиозаписей, чтобы после транскрибации автоматически выполнялись: корректировка текста, определение спикеров и генерация суммаризации.
API: Все функции должны быть реализованы через API с возможностью простого расширения и подключения других модулей в будущем.
Тестирование: Необходимо провести тестирование всех функций на различных типах данных (разные по качеству и длине аудиозаписи) для проверки их корректной работы.
Дополнительные требования:
Документация к каждому компоненту (как на уровне кода, так и для конечных пользователей).
Логи успешных/ошибочных операций.
Возможность расширения функционала в будущем.
Требования:
Использовать HMM-based audio keyword generation для определения голоса спикеров по тембру, разбивки аудио на фрагменты и сформирования транскрипций через whisper
Выходом должен быть список спикеров (спикер 1, спикер 2 и тд) с соответствующими тайм-кодами и обозначениями в тексте, чтобы каждый фрагмент речи был связан с конкретным спикером.
2. Обработка текста (пунктуация, грамматика)
Обеспечить автоматическую корректировку текста, улучшив его качество за счет исправления пунктуационных и грамматических ошибок после транскрибации.
Требования:
Разработать или подключить стороннюю модель для обработки текста , которая будет работать с уже транскрибированным текстом.
Коррекция должна охватывать исправление пунктуации, орфографии, грамматических ошибок и других мелких стилистических ошибок.
Обработка текста должна быть реализована в формате API, принимая на вход текст с тайм-кодами и возвращая исправленный текст с сохранением исходной структуры.
Возможность адаптации модели под разные языки (при необходимости).
3. Генерация (суммаризация) текста
Цель: Добавить возможность автоматически генерировать краткое содержание транскрибированного текста.
Требования:
Использовать модель для суммаризации текста (
Функция должна принимать на вход текст (с тайм-кодами) и возвращать краткую суть в виде текста.
Суммаризация должна учитывать контекст и быть способной работать с текстами разного объема и сложности.
Реализовать гибкие настройки, позволяющие пользователю задавать длину итогового текста.
Whisper возвращает тайм-коды для транскрибации, и все вышеуказанные функции должны работать с учетом этих тайм-кодов, не нарушая хронологической структуры текста.
Функционал должен быть интегрирован в общую систему обработки аудиозаписей, чтобы после транскрибации автоматически выполнялись: корректировка текста, определение спикеров и генерация суммаризации.
API: Все функции должны быть реализованы через API с возможностью простого расширения и подключения других модулей в будущем.
Тестирование: Необходимо провести тестирование всех функций на различных типах данных (разные по качеству и длине аудиозаписи) для проверки их корректной работы.
Дополнительные требования:
Документация к каждому компоненту (как на уровне кода, так и для конечных пользователей).
Логи успешных/ошибочных операций.
Возможность расширения функционала в будущем.
Разделы:
Опубликован:
10.12.2024 | 10:32 [поднят: 10.12.2024 | 10:32]