Команда Стартап-студии Новосибирского государственного университета разработала сервис Talk Tuner — интеллектуального помощника для преодоления языкового барьера. Проект стал победителем бизнес-ускорителя А:СТАРТ и призером акселератора Catalyst. Сервис предлагает пользователям персонализированные тренировки устной речи на базе искусственного интеллекта.
Talk Tuner — участник Платформы университетского технологического предпринимательства федпроекта «Технологии» нацпроекта «Эффективная и конкурентная экономика». Решение ориентировано на тех, кто владеет базовой грамматикой и лексикой, но нуждается в регулярной практике для свободного общения.
В основе идеи лежит профессиональный опыт лингвиста Катерины Фомель, чей преподавательский стаж превышает 10 лет. За время работы она заметила, что главная проблема учеников — страх ошибок и стеснение. Существующие зарубежные нейросети часто сложны в оплате из России, а обычные боты не дают подробного разбора ошибок. Talk Tuner создает безопасную среду для тренировок и предоставляет детальную обратную связь.
— Я давно работаю в сфере преподавания иностранных языков, и мне было интересно интегрировать в этот процесс возможности искусственного интеллекта. Мы сфокусировались на самой распространенной проблеме — отсутствии разговорной практики. Проведенные исследования подтвердили актуальность нашего запроса: пользователям важна безопасная среда и качественная обратная связь в удобном формате, — рассказала основательница проекта Катерина Фомель.
Сейчас ИИ-тренер реализован в формате чат-бота в Telegram. Механика работы строится на полноценном голосовом диалоге: пользователь отправляет аудиосообщения, а нейросеть отвечает ему голосом на выбранную тему. Тренер не просто поддерживает беседу, но и проверяет правильность речи. ИИ находит грамматические и лексические пробелы, указывая пользователю на ошибки в текстовом виде.
Техническая архитектура сервиса объединяет сразу несколько нейросетей. Для точного распознавания речи человека используется модель Whisper. За генерацию голоса ИИ-тренера отвечает Deepgram TTS API. Логику диалога и проверку ошибок обеспечивает текстовая модель DeepSeek. При этом архитектура позволяет разработчикам менять нейросети в зависимости от учебной задачи.
В стартап-студии НГУ проект прошел путь от идеи до формирования продуктовой модели. Костяк команды составляют представители вуза: основательница Катерина Фомель учится в магистратуре, а менеджер Ксения Михалкина — в бакалавриате НГУ.
Важной вехой развития стало участие в акселераторе Catalyst. Программа помогла команде определить ключевые параметры MVP и приступить к его созданию.
— Изначально у нас была только идея без четкой концепции реализации. Сейчас мы сформировали команду, определили видение продукта и приступили к техническому воплощению MVP. Благодаря анализу рынка мы четко понимаем, какой именно инструмент необходим современному потребителю, — отметила Катерина Фомель.
На текущий момент чат-бот запущен, им пользуются первые тестеры и клиенты, совершены первые продажи. Кроме того, Talk Tuner одержал победу в бизнес-ускорителе А:СТАРТ, по итогам которого команда получила приглашение в бизнес-инкубатор Академпарка. В будущем команда планирует внедрить функцию глубокого анализа произношения, добавить базу видеоуроков, а также выпустить мобильное приложение и веб-версию сервиса.
редакция по материалам Новосибирского государственного университета
© фото предоставлено институтом
