Nouveau modèle IA pour transcription audio garantissant la confidentialité
Une technologie de reconnaissance automatique de la parole peut identifier et masquer des détails essentiels dans le processus de transcription audio, améliorant ainsi considérablement la confidentialité et la sécurité des données.
Une avancée majeure dans la reconnaissance automatique de la parole
Le modèle de reconnaissance automatique de la parole de aiOla est conçu pour détecter et masquer automatiquement les informations sensibles telles que les noms, les numéros de téléphone et les adresses lors de la transcription audio, simplifiant ainsi le processus pour les entreprises.
L’interaction vocale est essentielle dans toute application alimentée par la parole, c’est pourquoi la transcription audio joue un rôle vital. La protection de la vie privée et de la sécurité est un défi majeur dans la reconnaissance automatique de la parole, car les données sensibles des utilisateurs peuvent être exposées. Le modèle Whisper-NER de aiOla reconnaît et masque les informations sensibles pendant la transcription, renforçant ainsi la confidentialité, la sécurité et la conformité.
Une solution polyvalente et innovante
Contrairement aux approches traditionnelles de traitement de données sensibles dans la transcription audio, Whisper-NER de aiOla combine la reconnaissance des entités nommées et la transcription en une seule étape efficace, améliorant considérablement l’efficacité et l’exactitude tout en respectant les normes de protection des données.
Ce modèle ouvert, construit sur la base de OpenAI’s Whisper, a été formé en utilisant un ensemble de données synthétiques, rendant cette solution avancée accessible à la communauté. aiOla publie Whisper-NER en tant que modèle open-source sur GitHub et Hugging Face, offrant ainsi à tous la possibilité d’explorer cette technologie révolutionnaire.
Source : www.prnewswire.com
