За достаточно большой опыт работы в одной компании я прекратил адаптироваться к разным проблемам и вариантам решения.

Это второе почему нужна смена работы.
Адаптация. Слепота (глаз замылился).

Все проблемы отрасли, рынка, технологий и всего остального успешно решались за счёт хорошего знания механик одной компании. А они надо понимать ограничены, бюрократические и имеет как плюсы так и минусы ну и конечно могут использоваться успешно только в этой компании.

Надо помнить, что корпорация это не семья, руководитель/акционер не друг и не брат. Вкладываться нужно профессионально и точка.

Выполнив поставленные цели и задачи, решив основные проблемы, набегает волна операционки и рутины. Не закрытые долгоиграющие какие коммиты, обещания, не формальные распри влияет на здоровье и эмоциональное состояние как следствие эффективность.

Это третье почему нужна смена работы.
Восстановление здоровья методом ухода от лавины не эффективных задач, накопившего “шума”.

Мой опыт показывает срок эффективной реализации целей от 1 до 3 лет.

Компьютеры плотно вошли в нашу жизнь как устройства, которыми мы пользуемся ежедневно: как для работы, так и для развлечений и отдыха. Но, как и у любого электронного устройства, у компьютера могут возникать проблемы в работе, которые часто связаны с его «железом» или программным обеспечением. Помочь найти причину, по которой это происходит, может специализированное ПО для диагностики.

Зависания, глюки, медленная работа и «синие экраны смерти» у компьютера часто связаны с неполадками аппаратного обеспечения, то есть каких-то деталей внутри него. Диагностических утилит для ПК невероятное множество: есть универсальные, способные дать информацию или протестировать сразу несколько компонентов, есть специализированные — заточенные под работу с определенным «железом». В нашем материале мы рассмотрим лучшие программы для диагностики и тестирования ПК в каждой из категорий.

Универсальные

Самой универсальной программой для диагностики и тестирования оборудования, безусловно, является AIDA64. За два с половиной десятка лет существования под разными названиями программа «выросла» из небольшой утилиты в мощный комбайн, способный как дать подробную информацию об оборудовании вашего ПК, так и протестировать его на производительность и стабильность работы.

Интерфейс программы прост и не вызывает неудобств даже у неподготовленного пользователя. Основная масса разделов предоставляет информацию о «железе» и программном обеспечении вашего ПК. Раздел «Тесты» позволяет различными способами протестировать производительность процессора и оперативной памяти, а также сравнить полученные значения с другими ПК из встроенной базы данных. Для любого из разделов программы есть возможность сгенерировать текстовый или HTML-отчет, выбрав одноименный пункт.

Помимо этого, часть тестов скрывается в меню «Сервис». Из него можно попасть в окна тестирования скорости чтения и записи накопителей, тестов разных уровней кеш-памяти процессора и производительности вычислительной мощности видеокарты GPGPU. Кроме того, оттуда же доступна диагностика монитора — ряд тестов, позволяющий проверить ваш экран на качество изображения и «битые» пиксели, а также тест стабильности системы. Запуск последнего поможет проверить компьютер на стабильность работы компонентов компьютера под полной нагрузкой и выявить их сбои или перегрев.

Кроме AIDA64, в категорию универсальных программ можно записать и ее давнего конкурента — SiSoftware Sandra. Как и AIDA, Sandra способна выдать огромное количество разнообразной информации о комплектующих и программном обеспечении вашего компьютера.

Помимо этого присутствует множество встроенных тестов производительности для разного оборудования, а также формирование отчетов.

Доступна и возможность задействовать стресс-тестирование оборудования, но реализована она немного по-другому: здесь оно происходит посредством встроенных оценочных тестов, необходимые нужно указывать вручную. В целом, по удобству пользования имеется некоторый проигрыш конкуренту, несмотря на обширнейшие возможности самого ПО.

Информационные

Программа HWiNFO также может рассказать некоторую информацию о вашем «железе» — правда, по сравнению с AIDA и Sandra, в меньшем объеме. Поддерживается и создание отчетов.

Но ключевой фишкой программы является не это, а отдельное окно с датчиками, позволяющее наблюдать за показателями температуры, напряжений и нагрузки всех компонентов компьютера — причем с фиксацией минимальных, средних и максимальных значений. С помощью инструмента можно следить за этими значениями в процессе рабочей нагрузки для выявления отклонений температуры и напряжений от предельно допустимых.

Специализированной программой для работы с центральным процессором системы является CPU-Z. Утилита выдает подробные сведения о ЦП, а также некоторую информацию о материнской плате и оперативной памяти, установленной в системе.

Присутствует у утилиты и встроенный тест процессора, который можно использовать как для оценки его производительности по сравнению с другими моделями, так и для стрессовой нагрузки. Правда, в последнем случае лучше обратиться к другим программам — «греют» ЦП они сильнее.

GPU-Z обладает похожим названием и тоже предназначена о выводе информации о процессоре — только не центральном, а графическом. При старте программа показывает основные сведения об используемой в системе видеокарте. Дополнительную информацию о BIOS модели и полноте поддержки графических API можно найти в разделе «Advanced».

Помимо этого у GPU-Z есть мониторинг датчиков видеокарты — при работе в фоновом режиме программа фиксирует изменения нагрузки и напряжений, аналогично HWiNFO. Причем последняя опция реализована и в виде графика: кривую изменения каждого значения можно наглядно увидеть в окне ПО.

MSI Afterburner не относится к чисто информационным утилитам. Ее главная цель — управление параметрами работы видеокарты, включая разгон с повышением или понижением напряжения.

Но, помимо этого, одна из самых популярных возможностей программы — это вывод информации о нагрузке компонентов системы в виде оверлея. Так можно отслеживать нагрузку во время игровых сеансов на компьютере. Afterburner умеет мониторить нагрузку ЦП и ГП, загрузку оперативной и видеопамяти, отслеживать температуры. Информация может представляться как в виде текста, так и в виде графиков.

Стресс-тесты

Программа OCCT специализируется на стрессовой нагрузке различных компонентов системы. Доступно множество опций для разнообразной нагрузки оборудования, а также дополнительные возможности вроде автоматической остановки теста при превышении указанного температурного порога или появлении ошибок тестирования. Возможна как отдельная, так и комплексная нагрузка, позволяющая проверить работу системы в предельных для нее режимах.

Утилита Furmark предназначена для создания стрессовой нагрузки на видеокарту. «Бублик» способен разогреть графический процессор и подсистему питания карты до значений, которых она редко достигает в играх. А если видеокарта стабильна под такой нагрузкой — то и в играх от нее проблем возникнуть не должно.

Программа MSI Kombustor основана на Furmark, но предлагает несколько дополнительных опций. Помимо «бублика», на выбор есть множество дополнительных сцен, создающих похожую нагрузку: обычные, с определенным объемом задействованной видеопамяти, настраиваемым уровнем тесселяции и активированной технологией PhysX. У программы есть опция сканирования артефактов, при задействовании позволяющая выявить потенциальные проблемы с видеопамятью.

Проверить оперативную память под нагрузкой можно с помощью утилиты TestMem5. Программа проводит очередь из нескольких тестов, и сообщает при возникновении ошибок. В качестве опции для опытных пользователей TestMem5 поддерживает конфигурационные файлы, позволяющие изменить количество и интенсивность выполняемых тестов по сравнению с настройкой по умолчанию.

Тестирование накопителей

В отдельную категорию программ попадают утилиты, предназначенные для диагностики накопителей.

Hard Disk Sentinel предназначен для оценки состояния накопителей посредством анализа параметров SMART. Он отображает уровень «здоровья» и общее время работы накопителей, а также температуры и количество записанных данных.

Помимо этого программа умеет запускать самодиагностику дисков и тестировать их поверхность для выявления плохих блоков.

Функциональность CrystalDisk Info аналогична, за исключением функций тестирования — они в ней отсутствуют.

А вот программа CrystalDisk Mark от того же разработчика известна в качестве инструмента оценки скоростных показателей разнообразных накопителей. Программа позволяет замерить скорости чтения и записи, которые при неисправном накопителе могут быть аномально низкими.

В виду ограничения фотоматериалов

ПРОДОЛЖЕНИЕ СЛЕДУЕТ...

Как звуковые волны превращаются в слова?

После оцифровки аудиосигнал подвергается преобразованию Фурье, чтобы выделить спектр частот. Из звука извлекаются акустические признаки — мел-кепстральные коэффициенты (MFCC), которые представляют, условно говоря, "отпечаток" каждого звука.

Алгоритмы машинного обучения, чаще всего основанные на рекуррентных нейронных сетях (RNN) или трансформерах, сопоставляют этот отпечаток с базой фонем и слов.

Система распознаёт речь по вероятностной модели. Например, если услышано «пере…», модель может с равной вероятностью продолжить как «перевод» или «перемотка». Здесь вступают в игру языковые модели (LM), обученные на больших корпусах текстов, — они выбирают наиболее вероятную последовательность слов. Комбинирование акустической модели (AM) и языковой модели (LM) в архитектуре ASR (Automatic Speech Recognition) позволяет уточнять гипотезы.

После первичного распознавания может применяться дополнительная обработка: исправление ошибок, разметка пунктуации, разделение на предложения.

Какие технологии и алгоритмы лежат в основе?

Основу современных систем распознавания речи составляют глубокие нейронные сети и языковые модели. Раньше широко применялись скрытые марковские модели (HMM), но сейчас они уступили место гибридным архитектурам с глубоким обучением, таким как:

• CTC (Connectionist Temporal Classification) — позволяет выравнивать аудиофреймы и символы без необходимости предварительной разметки;

• Seq2Seq с вниманием (Attention) — трансформеры, которые эффективнее работают с длинными последовательностями и контекстом;

• End-to-End модели — объединяют акустическую и языковую модели в одном обучаемом модуле, что упрощает архитектуру и улучшает производительность.

Почему точность распознавания варьируется?

Точность зависит от:

• Качества записи: помехи, реверберация, посторонние шумы снижают качество;

• Акцента и произношения: разные диалекты, скорость речи и фонетические особенности усложняют задачу;

• Словаря и контекста: чем шире словарь и лучше контекстуальные модели, тем точнее распознавание;

• Обучающих данных: чем больше и разнообразнее данные для обучения, тем выше точность.

Проблема акцентов решается обучением модели на аудиокорпусах с вариативной фонетикой. Фоновый шум обрабатывается с помощью алгоритмов шумоподавления и звуковой сегментации. Сложнее всего — с распознаванием нескольких говорящих: для этого применяют диаризацию речи (Speaker Diarization), которая сегментирует аудио по "речевым отпечаткам" каждого участника.

Лучшие системы обучаются на тысячах часов аудио, с реальными голосами и различными сценариями. Однако 100% точности не существует.

При уровне точности 90–95% автоматизация даёт реальную экономию — освобождает людей от рутины, ускоряет документооборот и снижает потери информации.

Какие данные нужны для обучения систем?

Чтобы обучить систему ASR, необходимы параллельные корпуса: аудио + транскрипция. Обычно это тысячи часов речи. В идеале — с маркировкой акцентов, возрастов, половой принадлежности, шумов, контекста. В корпоративной среде полезны отраслевые корпуса, например, записи переговоров или техподдержки.

Mozilla Common Voice — крупнейшая платформа открытых речевых данных. Используется при обучении систем, в том числе внутри проектов вроде ESPnet, Nemo и Coqui STT.

Некоторые компании на рынке, например, Lingvanex, предлагают доступные варианты кастомизации, т.е. могут дообучить модель на ваших данных для вашей сферы деятельности.

Какую выгоду получают компании от внедрения таких решений?

Пять сценариев, где распознавание речи даёт ROI:

1. Автоматизация документооборота — диктуешь текст, получаешь форматированный документ.

2. Запись и анализ встреч — протоколы совещаний формируются автоматически, с возможностью поиска по фразам.

3. Поддержка клиентов — колл-центры получают транскрипты разговоров, легко выявляют тренды, эмоции, проблемы.

4. Международные команды — синхронный голосовой перевод в реальном времени облегчает работу на летучках и звонках.

5. Субтитры и доступность — YouTube, курсы, инструкции сопровождаются субтитрами без ручной расшифровки.

Вывод: когда пора внедрять?

Если бизнес работает с большим количеством устной информации, клиентскими звонками, международными командами или продуктами, где голос — часть интерфейса, откладывать не имеет смысла.

Время от внедрения до первых эффектов — от 2 до 6 недель. Вложения окупаются за счет снижения операционных затрат, роста качества сервиса и уменьшения рисков потери информации.

Начните с малого: возьмите один типовой процесс — например, совещания — и протестируйте автоматическую транскрипцию. Через месяц вы увидите, как меняется скорость доступа к информации и снижается нагрузка на сотрудников.

Автоматический перевод речи в текст — не технология ради технологии, а конкретный инструмент роста эффективности. Компании, которые уже встроили его в процессы, сокращают время работы с контентом, автоматизируют рутину и усиливают доступность данных для всей команды.