«Нейросети могут давать настолько же точные оценки, как и человек»
Голосовые помощники стали частью обычной жизни. Они могут строить маршрут, включать музыку и фильмы, отвечать на вопросы. Качество речи голосовых ассистентов требует оценки. Для решения этой задачи студенты мастерской по прикладному искусственному интеллекту ИМШ НИУ ВШЭ и VK разработали нейросети, способные оценивать синтез речи.
Никита Шевцов
«Технологии Text-to-Speech превращают текст в речь. Это те самые голоса, которые мы слышим в навигаторах или аудиокнигах. Чтобы понять, насколько хорошо работает синтез, раньше требовалась ручная проверка: люди слушали записи и выставляли оценки. Мы решили автоматизировать этот процесс. Студентам мастерской предстояло создать систему, которая заменит субъективную оценку на нейросетевую модель. Ручная разметка не только дорогая и долгая, но и требует участия множества специалистов», — говорит Никита Шевцов, руководитель проекта мастерской по прикладному искусственному интеллекту ИМШ НИУ ВШЭ и VK.
Студенты мастерской ИМШ и VK использовали открытые англоязычные датасеты SOMOS, содержащие 20 100 аудиофрагментов, 200 TTS-систем, 987 асессоров и более 350 000 оценок.
На их основе были подготовлены и внедрены две метрики: MOS (Mean Opinion Score) — оценка одного аудиофайла от 1 до 5; SBS (Side-by-Side) — сравнение двух аудиофрагментов с выбором лучшего. Также были разработаны пять моделей: для MOS — MOSNet, MOSNetBert, WhisperBert; для SBS — NeuralSBS, NeuralSBSBert. Модели работают как в аудиоформате, так и в мультимодальном формате.
«Мы увидели, что нейросети могут давать настолько же точные оценки, как и человек. MOS-модели показали RMSE ≈ 0,4, что близко к человеческой погрешности 0,62. Модель NeuralSBS определяет лучшее аудио в 73% случаев — на уровне среднего субъективного слушателя. Это открывает путь к ускорению и удешевлению оценки качества TTS», — отметил Никита Шевцов.
Следующий этап — переобучение моделей на русском языке. Команда также рассматривает возможность интеграции оценочных моделей в пайплайны CI/CD, чтобы внедрить автоматическую проверку качества в производственные процессы генерации речи.
«Автоматическая оценка синтеза речи — это шаг к более надежным и масштабируемым TTS-системам. Мы собираемся сделать ее доступной для широкой разработки», — добавил Никита Шевцов.
Вам также может быть интересно:
ФКН ВШЭ и ЧГУ реализовали три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту
В 2025/26 учебном году факультет компьютерных наук (ФКН) ВШЭ совместно с Череповецким государственным университетом реализовал три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту. Инициатива была представлена в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации». Эксперты НИУ ВШЭ совместно с индустриальными партнерами разработали линейку отраслевых образовательных модулей в области искусственного интеллекта.
В НИУ ВШЭ появится суперкомпьютер для работы с ИИ
Высшая школа экономики готовит к запуску второй суперкомпьютер. Новый кластер будет ориентирован прежде всего на задачи ИИ и дополнит уже действующий суперкомпьютер cHARISMa. Его запуск планируется на конец 2026 года.
В НИУ ВШЭ создан Фонд науки и технологий
Фонд науки и технологий НИУ ВШЭ (ФНТ) будет финансировать перспективные научные инициативы, имеющие прикладную направленность и содействующие достижению технологического лидерства России. На поддержку могут рассчитывать проектные команды из всех кампусов университета. Заявку в ФНТ можно подать в любой момент. Рассматривать заявки будет созданный Совет по науке и технологиям НИУ ВШЭ.
Нейросеть НИУ ВШЭ iFORA.LLM включена в Реестр российского программного обеспечения
Адаптированная большая языковая модель для сферы науки, технологий и инноваций (далее — iFORA.LLM, модель), разработанная экспертами Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, включена в Реестр российского ПО. Модель создана для эффективного анализа массивов научно-технической информации — от поиска релевантных публикаций до оценки технологических трендов и формирования аналитических отчетов.
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.
Студенты МИЭМ ВШЭ разработают два спутника собственной конструкции для орбитальных экспериментов
Аппараты, созданные студенческими командами, проведут в условиях космоса исследования свойств перспективных солнечных элементов, бортовых систем накопления энергии и серийной электроники для студенческих спутников.
В Вышке открыли проектно-учебную лабораторию совместно с Группой «Т-Технологии»
Группа «Т-Технологии» (головная структура Т-Банка) открыла проектно-учебную лабораторию на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН НИУ ВШЭ). Проектно-учебная лаборатория Группы «Т-Технологии» в НИУ ВШЭ сосредоточится на проектах и задачах в области искусственного интеллекта, распределенных вычислений, анализа больших данных и информационной безопасности в финансовом секторе. Лабораторию возглавит Алексей Теплов, кандидат физико-математических наук.
«Защищать конкуренцию от ИИ нам придется с помощью самого искусственного интеллекта»
В НИУ ВШЭ прошел двухдневный семинар «Искусственный интеллект и конкурентная политика в странах БРИКС». Его участники обсудили две ключевые для конкурентной политики темы: трансформация конкуренции и рынков под влиянием технологий ИИ и усилени е регуляторного потенциала антимонопольных органов за счет технологий искусственного интеллекта.
Крупные города как драйверы роста и новая логика пространственного развития
Крупные города в России выступают не только центрами притяжения населения, но и ключевыми генераторами экономического роста, человеческого капитала и инфраструктурного развития. К такому выводу пришли авторы исследования «Новые модели пространственного развития. Международный опыт и актуальная ситуация в России». Работу проводят в 2026 году ученые НИУ ВШЭ при участии приглашенных экспертов МГУ имени М.В. Ломоносова и РАН.
Дрожь земли: ученые ВШЭ научились отслеживать опасные подземные вибрации в реальном времени
Исследователи из МИЭМ ВШЭ и ИПКОН РАН разработали новую математическую модель мониторинга, которая позволяет фиксировать источник опасных подземных вибраций в реальном времени. Технология поможет снизить риск повреждения зданий, дорог и другой инфраструктуры рядом с карьерами и шахтами. Работа ученых опубликована в журнале «Горная промышленность».