🎉 Подготовили статью "Dialogs: a studio-quality expressive conversational Russian speech corpus for dialog assistants", с Ильёй Латышевым, которую приняли на Interspeech 2026
Слова Ильи:
Это был мой первый подобный опыт, и теперь я могу с уверенностью сказать: если кажется, что всё, что может пойти не по плану, обязательно пойдёт не по плану — скорее всего, так и будет 😄 Переносы записей, сорванные дедлайны, организационные сложности, постоянные мелкие проблемы, которые по отдельности кажутся незначительными, но вместе сильно тормозят работу. В какой-то момент начинает казаться, что проект уже никогда не закончится. Но в итоге всё получилось, и я очень рад, что мы довели его до конца.
За время работы я понял, насколько много мелочей влияют на качество речевого корпуса.
Например:
• желательно использовать одинаковые микрофоны и одинаковую аудиоцепочку для всех дикторов;
• одинаковое расстояние до микрофонов;
• необходимо контролировать уровень фонового шума и акустику помещения;
• важно не менять настройки записи между сессиями;
• стоит заранее продумать организацию записи, потому что именно она часто становится источником самых неожиданных проблем.
Одной из особенностей нашего корпуса стали условия записи диалогов. Два актёра театра сидели напротив друг друга и читали реплики, видя мимику, жесты и эмоциональную реакцию собеседника. Несмотря на то что текст был заранее подготовлен, такое взаимодействие делало реплики значительно более естественными и выразительными. Это заметно отличается от записи, когда каждый диктор работает в одиночку и произносит свои реплики изолированно.
В результате получился открытый студийный корпус выразительной русской разговорной речи:
• 20 часов записей;
• 3 профессиональных диктора — актёра театра;
• широкий набор эмоций и разговорных стилей;
• открытая лицензия для исследований.
Корпус в первую очередь предназначен для файнтюна моделей синтеза речи. В статье мы также показываем результаты обучения моделей и субъективную оценку качества (MOS) для различных разговорных стилей.
📄 Статья на arxiv: https://arxiv.org/abs/2607.14310
📄Статья на hf: https://huggingface.co/papers/2607.14310
Спасибо Илье за работу над этим проектом - это было очень непросто и ресурсозатратно и я очень хочу чтобы результаты нашей работы приносили пользу таким же исследователям речевых технологий как мы.
Подписывайтесь на канал Ильи, он делает крутые обзоры там! @decent_researcher
Присаживайтесь, расскажу, как провалилась в чёрную дыру и пока не выбралась.
Однажды за ужином мы с детьми обсуждали безумные смелые бизнесы нашей семьи: от тех, которые запускали их бабушки (история про бетон🫢) до гипотетических стартапов, которые запустят уже они, альфы, когда вырастут. Дошли до идеи переводчика с собачьего на человеческий (кстати, оказывается, кто-то уже делает). А потом забавы ради выбрали идею: по фото питомца создавать мерч. Масштабируемо и не ресурсозатратно (хаха🦜). Дети любят кошечек и собачек, а я — минимализм и вечное, поэтому решили воплощать не в принтах, а в том, что переживёт любой ахтунг: в вышивке. Плюс яжмать🐒
Обёртка вокруг nanobanana, дизайн, мокап… казалось, дело одного вечера. Но что такое файл машинной вышивки? Оказалось, целый мир математики. А яжматематик🤯
Дальше были месяцы вечерних и ночных бдений: конвертация из png в вектор, из вектора в стежки, сатиновая строчка, KNN для построения траектории, знакомство с местными мастерскими и миллион ошибок. Отдельный аттракцион воплощать это в Европе, где на каждый чих есть регуляция. Из милоты: дети узнали про налоги. Реакция младшей на НДС была феноменальной — покажу отдельно.
Оказалось, дигитализация вышивки — задача нерешённая и абсолютно нетривиальная. Я оч увлеклась. А ещё меня утомила испанская mañana местных партнёров, с которыми всё невыносимо медленно. Поэтому теперь у меня есть вышивальная машина: правлю алгоритм и тут же проверяю на ткани. Потому что между тем, что я вижу на экране, и реальностью — бездна.
Огромный путь уже пройден: от алгоритмов, которые перфорируют ткань в хлам, до тех, что мне почти нравятся. Продуктом ещё недовольна, поэтому молча пилила. Правда, как завещал неизвестный мудрец: если фаундеру не стыдно за продукт — запустились слишком поздно. Поэтому, проверив в нескольких странах, что алгосы вышивабельны — запускаю🐥
Многое еще впереди. Например, в одежде "стильно" ведь ключевое слово. Можно, конечно, полагаться на мой безупречный вкус и чувство прекрасного😎. Но лучше, когда система самообучающаяся: купили — значит стильно, отправляем в референсы.
А пока, приглашаю играться с ботиком @petstitch_bot или на сайт petstitch.art
Кстати, биз детский — прибыль честно будет оседать в их фонде. И постарайтесь не поломать, пожалуйста. Я ж не настоящий программист. Про косяки и идеи пишите мне @GingerSpacetail.
И у меня для вас бонус. Смотреть, как абстрактное становится физическим, невероятно сатисфаинг, правда? Поэтому завела отдельный канал для всякого непотребства: от рисунка, который младшая просила передать налоговой после знакомства с VAT😠, до разбора машинки и чистки датчика разрыва нити моими ручками🍴.
Велком в "Эйлер-петля, оверфитом шаля" или @robin_bobbin_tensorflow 🌪
Сюда буду писать приличное — про алгоритмы. Как мне впервые в жизни пригодился KNN в проде, что за самообучающаяся система внутри. Следующий пост серии будет про графы Эйлера.
Он уже написан, не волнуйтесь, я не пропаду опять.
🧩 Самые полезные AI-решения часто скучно показывать на сцене
В демо хочется агента, который сам всё понял, сходил в пять систем и принёс готовый результат.
В реальной работе ценность обычно появляется раньше.
Один ручной процесс становится быстрее. Ошибок меньше. Результат можно проверить. И команда действительно начинает этим пользоваться.
Как я обычно работаю?
Берём один реальный процесс.
Где в нём теряется время? Где люди повторяют одни и те же действия? Где чаще всего возникают ошибки?
Потом собираем нужный контекст и делаем самый простой рабочий контур.
И только после этого решаем, что нам вообще нужно: agent, automation, skill или обычный checklist.
Опыт работы в Stripe сильно сдвинул мою оптику именно в эту сторону.
Модель - только часть системы. Для того что бы знать куда двигаться, нужны evals, то есть тесты качества, права доступа, и логи (траектории).
Именно об этом я хочу поговорить на спринте AI-Native Organizations, который стартовал 13 июля.
Участники приходят туда не с абстрактным «хочу внедрить AI», а с одним процессом из своей компании - из разработки, продаж, аналитики, HR или операций - и доводят его до рабочего решения.
Я тоже буду выступать.
Расскажу как мы строим свой собственный AI-native бизнес:
— какую проблему мы решали;
— какой контекст дали модели;
— где оставили человека в контуре;
— как проверяли качество;
— и что в итоге реально изменилось.
Постараюсь сделать это без слайдов, но с демо экрана.
По данным команды спринта, в прошлых потоках были кейсы с внедрением AI в 7 отделах, использованием AI-инструментов более чем 80% сотрудников, запуском 25 MVP за полтора месяца и ростом выручки на сотрудника на 15%.
Спринт уже идёт, но присоединиться ещё можно.
📅 13 июля — 3 августа
🎟 По моей ссылке сейчас действует скидка 10%:
https://t.me/aimindset_lab_bot?start=161
Какой процесс в своей работе вы бы первым перестроили вокруг AI?
И перешлите пост коллеге, который уже выбрал пять AI-инструментов, но ещё не выбрал процесс 🙂
🚀 От «я только начинаю в AI» до собственного продукта
CoreHabit.ai - персональный AI-коуч, который помогает вернуть фокус и превратить цели в ежедневные действия.
Моя знакомая (@Lena_HighTouch привет) прямо сейчас собирает этот проект на хакатоне, и ей нужны не комплименты, а реальные пользователи. Попробуйте https://corehabit.ai, пройдите первый сценарий и напишите, что оказалось полезным, а где продукт пока не дотягивает. Если знаете человека, которому сейчас не хватает мотивации или ясности, перешлите ему этот пост.