IoT i STT Stenografu: Automatyzacja na nowym poziomie
Internet Rzeczy (IoT) w połączeniu z technologią rozpoznawania mowy (STT) otwiera nowe horyzonty automatyzacji. Integracja tych technologii umożliwia tworzenie inteligentnych ekosystemów, gdzie urządzenia nie tylko komunikują się między sobą, ale również reagują na polecenia głosowe użytkowników.
Stenograf oferuje zaawansowaną technologię STT, która rewolucjonizuje automatyzację w sektorze IoT w szczególności dla języka polskiego. Integracja naszego rozwiązania z urządzeniami IoT umożliwi reagowanie na polecenia głosowe, eliminując potrzebę fizycznej interakcji.
Kluczowe korzyści z wykorzystania technologii STT w branży IoT:
Integracja z inteligentnymi systemami domowymi i przemysłowymi
Zwiększona efektywność w zarządzaniu łańcuchem dostaw i logistyką
Zaawansowana analityka danych głosowych dla predykcji i optymalizacji
Możliwość zastosowania w smart cities do zarządzania infrastrukturą
Technologia stosowana w Stenograf stoi na bardzo wysokim poziomie trafności rozpoznawania mowy, np. dla języka polskiego przewyższa takich konkurentów, jak Whisper od OpenAI, osiągając zgodność niemal 93%, a po doszkoleniu na danych klienta — nawet 97%. Integracja i wdrożenie Stenograf może stanowić znaczącą przewagę konkurencyjną w dynamicznie rozwijającym się sektorze IoT.
Istnieje wiele możliwości zastosowania STT w IoT, w którym takie rozwiązania już się sprawdzają, a ich liczba wciąż rośnie.
Tom Horecki — absolwent Founders Academy of Google for Startups. Strateg odpowiedzialny za rozwój technologii, które transformują dane głosowe w wymierną wartość biznesową i społeczną. Jako lider produktu koncentruje się na budowaniu cyfrowego zaufania (Digital Trust) poprzez wdrażanie bezpiecznych rozwiązań AI w modelu on-premise, zapewniając organizacjom pełną suwerenność danych i zgodność z regulacjami EU AI Act oraz DORA.
Specjalizuje się w łączeniu zaawansowanych modeli Speech-to-Text (STT), zoptymalizowanych pod kątem specyfiki języka polskiego, z technologią LLM oraz autorskim silnikiem Audio Deepfake Detection (ADD). Dzięki wybitnej dokładności i szybkości działania modeli Stenograf, przekształca nagrania z call center, wywiadów badawczych oraz materiałów medialnych w natychmiastowe insighty i automatyczne szkice raportów.
Fascynat bezpiecznej sztucznej inteligencji, który w procesie cyfrowej transformacji stawia na najwyższe standardy cyberbezpieczeństwa. Jego misją jest dostarczanie narzędzi, które nie tylko automatyzują pracę z dźwiękiem, ale przede wszystkim chronią integralność komunikacji w dobie powszechnego klonowania głosu.
