Начало конца профессии

  • Автор темы Автор темы ~RA~
  • Дата начала Дата начала
zollinger сказал(а):
У меня мама-пенсионерка большая любительница аудиокниги слушать. И благо бы приличное что-то, так эти дебильные то женские романы, то какие-то абсолютно дикие истории про благородных животных рысей, которые бежали три дня, чтобы принести рысят в дом лесника, в дикий мороз, когда "ни одного живого существ ан 300 километров" и подобный бред. И вот этот бред еще и озвучен нейронками. И вот эти, сука, голоса и, паче того, вот эти неправильные ударения каждые 3-4 предложения просто выбешивают. Спрашиваю - как ты этот бред слушать-то можешь? Как тебя вот эти пинки по ударениям из себя не выводят? "Да оно бормочет, я и не слушаю, лишь бы звук был". А меня аж выворачивает, когда слышу
Нажмите, чтобы раскрыть...
Ну вот. ЦА довольна, слушать будут. Только тебя трясёт )
К тому же есть еще старые добрые человеческие озвучки. Бери их, раз такое.
 
так я "это" и не слушаю, я нормальные нахожу, и книги, и озвучку. А маму заставить не могу
 
Ниша не так уж и свободна.

Делаю озвучку с помощью нейросетей. На выходе получаются неправильные ударения. Существует ли нейросеть, которая исправляет неправильные ударения в русском языке?

Да, такие инструменты существуют — и это как раз одна из самых востребованных задач в русской TTS‑озвучке. Хорошая новость: есть нейросети и сервисы, которые исправляют ударения в русском тексте или хотя бы помогают расставить их автоматически.

Ниже — самые рабочие варианты.

🎯 1. Yandex Mystem + Yandex Dict / Yandex Speller

У Яндекса есть морфологический анализатор Mystem, который умеет определять ударение для большинства слов. Используется в TTS‑системах и доступен бесплатно.

Плюсы:

  • Хорошая точность на общеупотребительных словах
  • Можно встроить в пайплайн перед TTS
  • Бесплатно
Минусы:

  • Не всегда справляется с омонимами без контекста
  • Не идеален для редких слов и фамилий
🎯 2. OpenCorpora + pymorphy2 (Python)

Библиотека pymorphy2 умеет ставить ударения, если подключить словарь OpenCorpora с пометками ударений.

Плюсы:

  • Полностью офлайн
  • Можно дообучать словарь
  • Хорошо подходит для автоматизации
Минусы:

  • Требует настройки
  • Иногда ошибается в контекстных ударениях
🎯 3. DeepPavlov Accent Restoration Model

DeepPavlov публиковал модель для восстановления ударений в русском языке.

Плюсы:

  • Нейросеть, обученная именно на задаче ударений
  • Работает лучше словарных методов на сложных словах
Минусы:

  • Нужно разворачивать локально
  • Иногда требует пост‑обработки
🎯 4. Сервисы TTS с автоматической коррекцией ударений

Некоторые TTS‑движки уже включают собственные модели ударений:

✔ Яндекс SpeechKit

Очень хорошо ставит ударения автоматически, особенно в нейросетевых голосах.

✔ SberSpeech / Silero TTS

Silero имеет встроенную систему ударений, но иногда ошибается — зато можно вручную указывать ударение с помощью + (например: красИвый → крас+ивый).

✔ RHVoice (open-source)

Есть модуль расстановки ударений, но качество среднее.

🎯 5. ChatGPT / Copilot / LLM‑модели

Большие языковые модели (включая меня) умеют корректировать ударения в тексте, если попросить:

«Поставь ударения в словах для TTS»

Но это не всегда идеально для длинных текстов, и лучше использовать специализированные модели.
 
zollinger сказал(а):
Как серпом потому что
Нажмите, чтобы раскрыть...
Возможно там обработка такими инструментами:

Существуют ли нейросети, которые могут официальный грамотный текст сделать более разговорным, более человечным, более простонародным? Само собой, речь о русском.

Да, такие модели существуют — и их даже несколько типов. Задача называется стилистическая трансформация текста или style transfer, и для русского языка она уже довольно хорошо решается нейросетями.

Ниже — самые рабочие варианты, которые реально умеют превращать официальный текст в разговорный, «человечный» или простонародный.

🧠 1. Большие языковые модели (LLM)

Это самый мощный и гибкий вариант.

✔ Подходящие модели:

  • GPT‑подобные модели (включая меня)
  • GigaChat
  • YandexGPT
  • Mistral‑based модели с русской донастройкой
  • LLaMA‑3/2 русские LoRA‑версии
  • Qwen 2.5 / Qwen‑Russian
Они отлично справляются с задачей «сделай текст более разговорным», «упрости», «сделай по‑народному», «сделай по‑дружески» и т. д.

Плюсы:

  • Легко управлять стилем
  • Можно задать тон: деревенский, городской, молодежный, «как сосед дядя Ваня»
  • Работают с длинными текстами
Минусы:

  • Качество зависит от модели
  • Некоторые модели платные
🧠 2. Специализированные модели style‑transfer для русского

Есть и более узкие модели, обученные именно на преобразовании стиля.

✔ Примеры:

  • RuT5‑based style transfer (есть на HuggingFace)
  • ruDialoGPT (хорошо делает текст разговорным)
  • ruGPT‑3 / ruGPT‑3.5 от Сбера — отлично упрощают стиль
  • mGPT — многоязычная, но русский держит уверенно
Эти модели можно скачать и запускать локально.

🧠 3. Модели упрощения текста (simplification)

Они не всегда делают текст «простонародным», но делают его более простым и разговорным.

✔ Примеры:

  • T5‑ru‑simplify
  • BART‑ru‑simplify
🧠 4. Сервисы, которые умеют менять стиль текста

Если не хочется возиться с моделями:

  • YandexGPT в Яндекс 360 — есть режимы «разговорный», «дружелюбный», «простой»
  • GigaChat — хорошо делает «по‑простому»
  • SberCloud AI — есть стилистические пресеты
  • NeuroDub / Dubformer — для дубляжа, умеют адаптировать текст под речь
 
Флексороб сказал(а):
Возможно там обработка такими инструментами
Нажмите, чтобы раскрыть...
Если бы проблема была только в ударениях... Но я уже с пары фраз понимаю, что это опять текст нейронки, так как одна и та же банальщина повторяется многократно на разные лады, а польза от текста стремится к нулю.
 
Emergency сказал(а):
Но я уже с пары фраз понимаю, что это опять текст нейронки,
Нажмите, чтобы раскрыть...
Я по этой причине и на ютуб теперь хожу с неохотой. Все время опасаюсь, что время потрачу впустую.
Для меня теперь интереснее целенаправленно выяснить интересующие меня вопросы либо в Гемини либо в ЧатеЖпт.
 
Для ответа нужно войти/зарегистрироваться
Верх Низ
Назад