Программное обеспечение

Автоматическая регистрация слуховых вызванных потенциалов (АСВП) рекомендуется для скрининга в группах риска с целью выявления пациентов с аудиторной нейропатией/десинхронизацией. Высокая частота предъявления стимулов и Chirp-стимул обеспечивают высокую скорость получения ответа. Усовершенствованный алгоритм анализа ответа в частотном диапазоне дает возможность регистрировать ответ в сложных условиях при значительном уровне электромагнитных помех.

РЕД ОС «Рабочая станция» для пользователя: Интуитивно понятный графический интерфейс Работа с документами Графические редакторы Почтовые клиенты Мультимедийные плееры, аудио и видео редакторы Браузер с поддержкой ГОСТ-криптографии и российских государственных информационных систем Набор системных утилит (мониторинг производительности, файловые менеджеры, панель управления)

3i Search Platform имеет распределенную архитектуру сбора, индексации данных и обработки запросов. Система сбора данных реализована в виде коннекторов к различным источникам данных, например, к файловой системе или Интернет. 3i Search Platform обойдет внутренние и внешние источники данных, объединит их в единое информационное пространство и предоставит доступ через Web-интерфейс. Посредством SOAP-API можно получить доступ к следующим функциям системы: - поиск по ключевым словам; - смысловой поиск; - нечеткий поиск; - параметрический поиск; - поиск похожих документов; - поиск по различным типам полей; - поиск с использованием усечения (wildcard); - поиск с учетом синонимов и пользовательских словарей; - кросс-языковый поиск; - автоматическое дополнение запросов при поиске; - проверка правописания запросов; - анализ статистики по запросам (анализ интересов пользователей); - классификация документов; - ведение различных типов классификаторов для совместной работы (пользовательские, групповые, общие); - кластеризация документов; - построение карты связей для кластеров; - динамическая кластеризация результатов поиска; - ведение пользовательских агентов для мониторинга данных и уведомлений; - смысловое аннотирование. Коннекторы: файловая система, Интернет, POP3/IMAP, Fetch API. Типы файлов: более 200 различных форматов, среди них XML, HTML, PDF, файлы Microsoft Office и многие другие. Для XML и HTML имеются гибкие настройки. 3i Search Platform поддерживает лингвистическую обработку документов на следующих языках: английский, арабский, иврит, итальянский, испанский, китайский (трад.), китайский (упр.), корейский, немецкий, польский, португальский, русский, турецкий, французский, японский. Также для указанного списка доступно автоматическое определение языка. Список поддерживаемых языков пополняется. Скоростные характеристики на современных процессорах семейства Intel Xeon: - индексация на одном ядре со скоростью более 4 MB/s (32 Mbps); - выполнение более 50 простых запросов в секунду.

Программное решение 3i NLP Platform поддерживает распределенную обработку больших объемов данных (Big Data), отказоустойчивое хранение и высокоскоростную обработку данных с помощью средств Hadoop (HDFS, Hbase, SequenceFiles и т.п.). При проведении текстового анализа таких данных выявляется большое количество различной статистической лингвистической информации. Ее учет дает возможность существенно повысить точность и релевантность результатов, например, при поиске и классификации текстов. 3i NLP Platform предоставляет следующие возможности: - формирование и обработка статистической морфологической информации (кол-во частей речи, их распределение в массиве текстов и др.); - расчет статистики по выявленным сущностям (персоны, геолокации, организации) и результатам расчетов по определению тональности документов и сущностей; - выполнение математических операций над статистическими данными (пересечение выявленных групп данных, нахождение экземпляров данных в заданном множестве и др.); - анализ частотных характеристик морфологической и семантической информации, графическая интерпретация статистических данных.

Реализуемая в библиотеке технология может эффективно работать как с телерадиовещательным, так и с телефонным каналом входящих данных. Данный SDK может использоваться в качестве начального этапа обработки речевых сигналов в системах голосовой биометрии и распознавания речи. Технология разделения по голосам включает в себя решение следующих задач: - Определение точек смены голоса диктора; - Определение количества дикторов; - Определение, в каких именно фрагментах речевого сигнала говорит каждый найденный диктор. Технология сегментации речевого потока реализована на многослойной нейронной сети (DNN – от сокр. Deep Neural Network), обученной извлекать из краткосрочной спектральной характеристики речевого сигнала признаки, характеризующие голос диктора. Каждый такой вектор признаков называется «глубоким» вектором или d-вектором. Расстояние между двумя такими векторами будет малым, если они принадлежат одному диктору, и большим, если разным. Это свойство позволяет обнаружить точки смены говорящего, а также «объединить» фрагменты, в которых присутствует голос одного диктора. Требование к аудио файлам: - Кодирование: несжатый WAV-PCM, A-Law или Mu-Law; - Квантование отсчёта: 16 бит (при кодировании «несжатый WAV-PCM»); - Частота дискретизации: 8000 Гц; - Тип файла: *.wav. Преимущества - Надёжность (за счет отсутствия необходимости взаимодействия с удаленным модулем); - Производительность (за счет использования кэша и подгрузки кода и данных в пространство адресов приложения); - Прозрачность системы взаимодействия; - Легкость внесения изменений; - Масштабируемость.

В отличие от существующих подходов, например, в предлагаемой технологии оценка достоверности идентификации основана на результатах взвешенного голосования ряда отдельных независимых решателей. Благодаря этому достигнута высокая устойчивость правильной идентификации в различных каналах связи. Специальный модуль, выделяющий речевую составляющую из звукового потока на основе определителя основного тона, обеспечивает устойчивость в условиях присутствия в звуковом потоке посторонних - не речевых - вставок. Модификация «b» (3i-SID (b)-SDK) эффективно обрабатывает сигналы с отношением сигнал/шум (ОСШ) не менее 10 дБ с отсутствием посторонних звуков (кроме гудков). Модификация «p» (3i-SID (p)-SDK) предназначена для обработки сигналов с ОСШ не менее 7 дБ, при этом допускается присутствие посторонних неречевых звуков. SDK реализован в виде DLL-библиотек, написанных на языке С++, позволяющих потокобезопасное встраивание функций идентификации диктора в произвольные Windows-приложения. Скорость обработки модификация «b» - в 150-200 раз быстрее времени звучания на одном ядре процессора; модификация «p» - в 15-20 раз быстрее времени звучания на одном ядре процессора. Тип обрабатываемого сигнала WAV-файлы, буфер отсчётов; частота дискретизации - 8 кГц; разрядность квантования - 8 или 16 бит; тип кодирования: A-закон, m-закон или PCM. Требования к качеству речевого сигнала модификация «b» - ОСШ не менее 10 дБ, отсутствие посторонних неречевых звуков (кроме гудков); модификация «p» - ОСШ не менее 7 дБ, допускается присутствие посторонних неречевых звуков.

Интеллектуальный программный модуль оценки эмоционального состояния диктора для поддержки принятия решений в контакт-центрах, на основе технологий искусственного интеллекта по интерпретируемой обработки данных и распознаванию речи (ПМ ЭОС) предназначен для обеспечения автоматической оценки эмоционального состояния диктора по акустическим признакам звукового сигнала, содержащего речевое сообщение; автоматического распознавания эмоции по расшифровке входного речевого сообщения и поддержки интегральной оценки эмоции по акустическим признакам и текстовым признакам речевого сообщения. ПМ ЭОС состоит из одного модуля 3i-speech-service и реализовано в виде серверного приложения, запускаемого в среде Docker.

Технология идентификации пола диктора по голосу основана на моделях из смесей гауссовых распределений. Точность идентификации - вероятность ошибки принять мужчину за женщину: 0,0096; - вероятность ошибки принять женщину за мужчину: 0,0357. Средний уровень ошибок при равном количестве мужчин и женщин оценивался на речевой базе, объёмом более двух тысяч фонограмм и составил 1,63%. Тип обрабатываемого сигнала: WAV-файлы, буфер отсчётов; частота дискретизации 8 кГц; разрядность квантования 8 или 16-бит; тип кодирования: A-закон, m-закон или PCM. Требования к качеству речевого сигнала - отношение сигнал/шум не менее 7 дБ. SDK реализован в виде DLL-библиотеки, написанной на языке С++, позволяющей потокобезопасное встраивание функций автоматического определения пола в произвольные Windows-приложения.

Используемая в 3i Language ID технология основана на вычислении наиболее вероятной последовательности звуков и слов, и определении вероятности порождения моделью целевого языка этой наиболее вероятной последовательности. Данный процесс повторяется для каждого целевого языка. Таким образом, учитывается акустическая и лингвистическая статистика распределения единиц языка (фонем\слогов\слов) на основе Скрытой Марковской модели для моделирования последовательностей лингвистических единиц речи и глубокой нейронной сети для моделирования акустики речи. Телерадиовещание (Broadcast): - Русский; - Английский; - Китайский; - Немецкий; - Испанский. Телефония (Phone): - Русский; - Английский. К основным преимуществам приложения, предоставляющего shared object API в качестве инструмента доступа к функциональным возможностям, можно отнести: - надёжность (за счет отсутствия необходимости взаимодействия с удаленным модулем); - производительность (за счет использования кэша и подгрузки кода и данных в пространство адресов приложения); - прозрачность системы взаимодействия; - легкость внесения изменений; - масштабируемость.

3i TTS API позволяет произвести озвучку любого текста, используя технологию синтеза речи. Поддерживаемые языки: Русский язык (Cloud/On-premise) Доступные голоса: - Мужской; - Женский. ПО состоит из одного модуля 3i-tts-service и реализовано в виде серверного приложения, запускаемого в среде Docker.

Программно-аппаратный комплекс интеллектуального поиска и анализа больших массивов текстов, состоящий из сервера (кластера серверов) и интеллектуальных сервисов анализа больших коллекций текстовых документов. TextAppliance предназначен для решения следующих задач: - Индексация больших массивов текстовых документов из открытых источников интернета, баз данных, корпоративных хранилищ и т.п. с выделением сопутствующей метаинформации - Быстрое ознакомление с темой документов с помощью автоматически генерируемых по тексту ключевых словосочетаний - Эксплоративный поиск документов (тематически похожих на заданный эталонный документ) - Быстрое ознакомление с содержанием документов с помощью автоматически генерируемых резюме текстов - Поиск текстовой информации по запросу пользователя с поддержкой фасетного поиска по метаданным (как текстовым, так и нетекстовым) в режимах семантического, вопросно-ответного, концептного, а также поиска по отдельным ключевым словам - Формирование, сопоставление и тематический анализ пользовательских коллекций документов (тематическая кластеризация, построение ключевых тематических словосочетаний и т.п.) - Поиск смысловых текстовых заимствований - Тематический анализ коллекций документов.

В основу работы программы положен метод моделирования на основе когнитивных карт, предполагающий создание модели, представляющей собой структуру причинно-следственных связей между базисными факторами ситуации (когнитивную карту), - факторами в наибольшей степени определяющими ее развитие. DSS Lab STRICE обеспечивает выполнение следующих основных функций: создание тезауруса; построение ситуационных моделей; структурный анализ моделей; сценарное моделирование. Тезаурус представляет собой структурированный перечень факторов, характеризующих определенную ситуацию или предметную область. Создание качественных ситуационных моделей возможно как в графовой, так и в табличной (матричной) формах. Структурный анализ моделей заключается в анализе целей на противоречивость, анализе управлений на согласованность с целям и анализе эффективности интегрального влияния управлений на цели.