Как современные технологии делают доступнее мир для слабослышащих людей? 🫰🏻 В новом выпуске подкаста мы встретились с Лизой Петровой — Computer Vision инженером из SberDevices. Лиза и ее команда занимаются задачами, связанными с компьютерным зрением и автоматической обработкой жестовых языков. Выпуск получился очень интересным! Мы обсудили:📍Как собирались и готовились данные для самого большого датасета для распознавания РЖЯ📍Важно ли разработчикам знать жестовый язык, чтобы делать state-of-the-art модели📍Как команде удалось создать лучшую в мире модель по распознаванию американского жестового языкаВедущая, продюсер: Мария БочароваМонтажер: Андрей Чиркин🎧 Подписывайтесь на нас в соц. сетях: t.me/lingvo_podcastvk.com/lingvopodcast📩 Вопросы и предложения отправляйте на почту: [email protected]Таймкоды:0:42 Путь Лизы в Data Science и карьера в SberDevice4:14 Проекты R&D команды SberDevices: HaGRID, Slovo, EasyPortrait. Что такое face parsing, матирование, гармонизация9:05 Инклюзия. Потребность в распознавании РЖЯ11:30 Корректные обращения к слабослыщащим12:46 Датасет Slovo – как он создавался и какие были проблемы22:12 Изучение РЖЯ раКак современные технологии делают доступнее мир для слабослышащих людей? 🫰🏻24:45 Лучшая в мире модель по распознаванию американского жестокого языка SignFlow27:12 Как ML-модели работают с видео30:48 План развития: непрерывная речь, перевод, контекст33:43 Первый в мире открытый датасет РЖЯ и аналоги в других стран35:56 Результаты обучения модели37:29 Потенциал продукта39:29 Будущее сурдопереводчиков40:00 Мотивация работать в индустрии

Ask this episode

“What did the council decide on item 42?” — answered with the speaker and the moment.

Transcript

Related