# SEAM сократил данные для обучения голосовых моделей вчетверо

> Исследователи MWS AI и ИТМО испытали способ адаптации синтеза речи к новым языкам: сопоставимое качество получили на 25 часах аудио вместо 100.

Oossa · 2026-10-26 · https://oossa.com/ru/seam

Исследователи MWS AI и ИТМО разработали SEAM — подход, который помогает голосовым моделям осваивать новые языки, используя уже известные им звуковые элементы. В экспериментах на русском, казахском и французском языках метод сохранил качество синтеза при меньшем объёме обучающих записей.

SEAM проверили на двух архитектурах синтеза речи. Авторы отмечают и возможный недостаток: модель может неправильно переносить произношение между языками.

## Факты

- SEAM достиг сопоставимого качества на 25 часах аудио; стандартному подходу потребовалось 100 часов.
- Метод испытали на русском, казахском и французском языках и двух архитектурах синтеза речи.

## Почему это важно

Компаниям, создающим голосовых помощников и озвучку для языков с небольшим количеством размеченной речи, SEAM может сократить объём нужных записей; насколько хорошо метод работает вне экспериментов, не сообщается.

## Источники и ссылки

1. [С полуслова: исследователи MWS AI и ИТМО сократили объем данных для обучения голосовых моделей новым языкам почти в четыре раза](https://www.cnews.ru/news/line/2026-10-26_s_poluslova_issledovateli) – CNews, 2026-10-26

Обновлено: 2026-10-26