Адаптация распознавания речи · 0.02

Русская речь.
IT-термины
латиницей.

Kamertune — дообученная GigaAM-v3 для русской речи с английской IT-лексикой. Модель уже работает в Glas.

Измеряем распознавание терминов вместе с качеством слов, регистра и пунктуации.

Техническая речьRU + EN
Пример целевого написания

Обнови конфиг Nginx и перезапусти Docker.

Иллюстрация написания. Не результат нового теста модели.
База: GigaAM-v3Декодер: RNNTРаботает в Glas
92,2%IT-терминов распознано правильно
5,12%WER — доля ошибок в словах
525отложенных диктовок в тесте

Приёмка 08.11.2026 · Внутренний отложенный набор · Recall терминов не означает точность всего текста

01 / Результаты

Изменения, которые можно измерить.

Сравнили исходную модель и две версии Kamertune на одном наборе коротких диктовок.

Приёмка обучения · 8 ноября 2026
МетрикаGigaAM-v3
исходная
Kamertune
0.01
Kamertune
0.02
WER
ниже — лучше
8,77%5,80%5,12%
WER с регистром и пунктуацией
ниже — лучше
10,51%8,88%8,25%
IT-term recall
выше — лучше
44,5%86,7%92,2%

WER учитывает замены, пропуски и вставки слов. IT-term recall — доля целевых терминов, распознанных правильно. Это внутренний тест, а не гарантия качества на любой записи.

02 / Где полезно

Говорите о своей работе.
С привычными названиями.

Русская речь редко состоит только из русских слов. Особенно когда речь о коде, продуктах и технологиях.

01 /

Технические тексты

Заметки, задачи, документация и письма, в которых Docker и PostgreSQL должны оставаться узнаваемыми названиями.

02 /

Задачи для AI-инструментов

Подробные запросы и уточнения, где рядом с русской фразой встречаются FastAPI, pull request и названия библиотек.

03 /

Распознавание в продукте

Для команд, которым нужна русская речь с технической лексикой. Информацию об использовании API добавим на сайт Glas.

03 / Методика

Дообучали модель.
Проверяли весь текст.

Kamertune 0.02 продолжает дообучение GigaAM-v3 RNNT на реальной речи. Написание терминов и пунктуация проверяются вместе.

01 →

Живая речь

Диктовки и другие речевые записи с технической лексикой, а не только синтетические фразы.

02 →

Единые написания

Названия и аббревиатуры — латиницей. Освоенные русские слова — в привычном написании.

03 →

Отдельные тесты

Отложенные дикторы и записи. Кандидат сравнивается с предыдущей и исходной моделью.

04 →

Несколько метрик

WER, регистр и пунктуация, recall терминов. Одной красивой цифры недостаточно.

71,7 ч дообучения версии 0.0225 327 записей trainВ Glas с 08.11.2026
04 / Ограничения

Сильнее в своей задаче.
Ошибки остаются.

Специализация — русская техническая речь

Kamertune адаптируется к русской речи с английскими IT-терминами. Это не обещание такого же качества на произвольной английской речи, любом акценте или шумной записи.

Улучшение не одинаково на всех тестах

В той же приёмке WER на FLEURS ru (150 записей) изменился с 5,01% до 5,11%, на чистой синтетике (36 записей) — с 2,92% до 3,51% для 0.01 → 0.02. Эти выборки считаются отдельно от диктовок.

Результаты — из внутренней приёмки Kamertune от 08.11.2026. Метрики получены в одном прогоне и не смешаны с другими проверками. Об исходной архитектуре: официальный проект GigaAM.

Следующий шаг

От результатов —
к вашей работе.

Диктуйте в Glas

Попробуйте распознавание на своей речи и оцените, сколько правок остаётся в реальной работе.

Попробовать Glas

Для вашего проекта

Хотите использовать распознавание через API? Информация о подключении будет опубликована на сайте Glas.

Перейти в Glas
Подробности

Частые вопросы

Как связаны Kamertune, GigaAM и Glas?

GigaAM-v3 — исходная модель распознавания. Kamertune — её дообучение под русскую речь с IT-лексикой. Glas — приложение, в котором применяется полученная модель.

92,2% — это точность всей расшифровки?

Нет. Это recall целевых IT-терминов на конкретном отложенном наборе из 525 диктовок. Ошибки всего текста оцениваются отдельно с помощью WER.

Можно ли скачать код и веса Kamertune?

На этой странице представлены результаты и описание подхода. Код проекта, данные и веса Kamertune не опубликованы для скачивания. У исходной GigaAM свой публичный репозиторий.

Как использовать API?

Информация об использовании API будет на сайте Glas. Доступность, условия и способ подключения нужно проверять там.

Что показывают примеры наверху?

Это иллюстрации целевого написания терминов в русской фразе, а не ответы модели на новый тест. Они помогают понять задачу; численные результаты приведены отдельно.