Этап №1 "Сбор и анализ исходных данных для формирования dataset. Формирование dataset для обучения нейронной сети. Обучение нейронной сети. Разработка подсистемы по транскрибированию аудиопотока в реальном времени. Разработка графического интерфейса". (Промежуточный).

Этап №1"Разработка и техническая реализация (программный код и интерфейс) прототипа программного комплекса на основе нейронных сетей для анализа данных, полученных в результате использования систем отслеживания звонков и распознавания речи. Распознавание речи для создания первичного набора данных." (промежуточный)

Разработка и тестирование прототипа программного комплекса на основе нейронных сетей для анализа данных, полученных в результате использования систем отслеживания звонков и распознавания речи. Заключительный.

Сбор и разметка крупного набора данных. Проведение экспериментов с обучением нейронной сети на собранном датасете и открытых датасетах для улучшения качества компоненты выделения ключевой информации и суммаризации. Проведение экспериментов с обучением нейронной сети на собранном датасете и открытых датасетах для улучшения качества алгоритмов диаризации и распознавания речи. Проведение функциональных испытаний качества работы продукта и его соответствия необходимым техническим характеристикам. (промежуточный)

Разработка прототипов движка для сервиса распознавания речи, работающего с русскоязычными моделями, модуля автоматического дообучения моделей, модели для фармацевтического рынка и универсальной модели (Договор №3117ГС1/48669 от 30.07.2019).Этап №2 "Подготовка данных для обучения универсальной модели. Разработка прототипа универсальной модели. Тестирование прототипа универсальной модели." (промежуточный)

Тестовые замеры по качеству распознавания. Переработка алгоритма сегментации входных данных (фильтрование элементов квазиречи). Оптимизация обработки входного потока данных для интерпретации результатов. Разработка нейросети для работы с транскрибацией и её обучение. Построение пайплайна обработки данных (сборка всех нейросетей в конвейер). Проведение тестирования прототипа датасета для сравнения с аналогами. Разработка минимального интерфейсного решения для работы с прототипом датасета. Разработка API для обработки запросов в режиме пост-обработки и в реальном времени. Оценка качества прототипа датасета.

Этап №1 «Разработка функциональных и нефункциональных требований к прототипу платформы, а также к реализуемой нейросети. Сбор и обработка данных, необходимых для обучения нейросети. Разметка данных для обучению нейросети по критерию интонирование. Разметка данных для нейросети по критерию смысловые акценты. Обучение нейросети на подготовленных данных. Настройка параметров и оптимизация модели для достижения высокой точности и эффективности. Валидация и оценка производительности нейросети с использованием отдельного набора данных. Оптимизация модели и исправление ошибок с целью улучшения результатов и точности нейросети.» (промежуточный)

Разработка, тестирование и доработка по результатам тестирования прототипа системы для извлечения данных из неструктурированного текста. Этап 1.

Тестирование нейросетевых подходов применимых для распознавания речевых паттернов. Анализ и тестирование различных базовых архитектур доступных для коммерческого использования сверточных нейронных сетей, применимых к распознаванию речевых паттернов. Тестирование и адаптация алгоритмов фильтрации шумов. Разработка модели и архитектуры базы данных (разработка блок-схемы базы данных, создание классов взаимосвязей базы данных, проработка индексов базы данных). Разработка списка разделов, разработка карты переходов между разделами (проработка списка пользователей и уровней доступа к разделам, проработка алгоритмов поведения пользователей, создание блок-схемы переходов по разделам), разработка макетов страниц прототипа веб-платформы.

Разработка и тестирование опытного образца веб-сервиса на основе нейронных сетей для терапии и профилактики стрессовых и психических расстройств (заключительный).

Этап №1"Сбор обучающей выборки (фото и видео людей перед камерой).Ручная разметка данных (направление взгляда, курение, распитие напитков, взаимодействие с телефонами, определение мимики человека, определения закрытых и открытых глаз). Разработка алгоритма определения направления взгляда человека.Разработка алгоритмов классификации открытого рта, а также промежутков времени, когда человек разговаривает, определение факта зевания.Разработка алгоритма определения курения.Разработка алгоритма определения распития напитков.Разработка алгоритма определения взаимодействия с телефоном.Комплекс работ по повышению точности и скорости функционирования имеющихся алгоритмов: - Повышение точности и скорости работы алгоритма классификации открытых/закрытых глаз. - Повышение точности и скорости работы алгоритма определения мимики человека. Реализация алгоритмов в виде SDK (разработка ядра системы, на языке программирования С++). Составление ТЗ на веб- сервис с учетом характеристик разработанных алгоритмов, анализа запросов на рынке. Проектирование веб-сервиса.Начало разработки веб-сервиса (с «заглушками» вместо недостающих еще алгоритмов)." (промежуточный)