Статьи, исследования и обучающие материалы

В русскоязычном сегменте интернета не так много информации о том, как устроены системы распознавания речи. В этой статье мы, команда проекта Amvera Speech, расскажем нюансы технологии и опишем путь создания собственного решения. В конце статьи – бесплатный телеграм-бот для теста системы распознавания речи, построенной на архитектуре, описанной в статье.

Некоторое время назад к нам пришел клиент – крупный металлургический комбинат. Продукцию комбината перевозят поезда. А во время железнодорожных грузоперевозок машинисты и диспетчеры должны переговариваться согласно регламенту. За переговоры не по регламенту - штраф. Поэтому "боль" клиента была сильной: получить систему автоматического контроля регламента переговоров по рации во избежание финансовых потерь и снижения риска катастроф.

Возможно, у вас была (или есть) потребность развернуть свой IT-проект, будь то простой бот, сайт, приложение или сложный высоконагруженный сервис. И, возможно, вы пользовались для этого AWS, MS Azure или другими провайдерами публичных облаков.

Тогда вы знаете, что для использования таких облачных решений нужно иметь весьма «глубокие карманы». Так, чтобы развернуть обычный сервис распознавания речи на 20 потоков вы заплатите Яндексу за виртуальные машины и за СУБД 43500 руб. в месяц (расчет на основе нашего ASR). И это еще достаточно простой, пусть и требовательный к CPU сервис. Кажется, облачные услуги должны быть более доступны с финансовой точки зрения.

В этой статье мы расскажем, как делали свое облако, с чем столкнулись, и что в итоге получилось.

В последнее время я вижу много хайпа вокруг Kubernetes. Кажется, что он везде и всюду, а если кто-то его еще не использует, то он безнадежно отстал. Но странно принимать решение о внедрении технологии только на основе ее популярности в СМИ. Давайте разберемся: а вот лично вам правда нужен K8S?