Fun-ASR - Eine neue Generation von Spracherkennungsmodellen, die gemeinsam von Nail und Tongyi entwickelt wurde

Was ist Fun-ASR?

Fun-ASR ist ein großes Spracherkennungsmodell, das gemeinsam von Nail und Tongyi Labs entwickelt wurde. Das Modell wurde mit umfangreichen Audiodaten trainiert und kann branchenübergreifende Fachbegriffe wie Internet, Technologie, Heimdekoration usw. genau erkennen, wodurch die Erkennungsgenauigkeit erheblich verbessert wird. Fun-ASR unterstützt unternehmensspezifisches, kundenspezifisches Training, das den Algorithmus mit realen Sprachdaten von Unternehmen optimiert, um die Erkennungsgenauigkeit von firmeneigenem Vokabular zu verbessern. Fun-ASR wurde in Nails Untertitel für Meetings, intelligente Protokolle, Sprachassistenten und andere Funktionsmodule integriert, um stabile, effiziente und leicht skalierbare Spracherkennungslösungen für Unternehmen zu bieten, die ihre anspruchsvollen Spracherkennungsanforderungen erfüllen.

Hauptfunktionen von Fun-ASR

• Genaue Bestimmung der BegriffeEs kann Terminologie aus verschiedenen Branchen (z. B. Internet, Technik, Heimwerken, Tierhaltung usw.) genau erkennen, was die Erkennungsgenauigkeit erheblich verbessert.
• Optimierung des KontextesKombinieren Sie die Inferenzoptimierung mit Unternehmensinformationen innerhalb des Pins (z. B. Adressbuch, Kalender, Wissensdatenbank usw.), um Modell-Illusionsprobleme zu verringern und zuverlässigere Transkriptionsergebnisse zu erzielen.
• Maßgeschneiderte AusbildungUnterstützung von Unternehmen bei der Verwendung ihrer eigenen realen Sprachdaten für ein individuelles Training, um die Erkennungsgenauigkeit von exklusiven Wörtern (z. B. Markennamen, Projektcodenamen usw.) weiter zu verbessern.
• Multi-Szenario-AnwendungSie wurde in verschiedene Funktionsmodule von Nail integriert (z. B. Meeting-Untertitel, intelligentes Protokoll, Sprachassistent usw.) und bietet Unternehmen stabile, effiziente und leicht skalierbare Spracherkennungsdienste, die den hohen Anforderungen in verschiedenen Szenarien gerecht werden.

Die wichtigsten Vorteile von Fun-ASR

• Hochpräzise ErkennungNach umfangreichem Datentraining kann es Fachbegriffe vieler Branchen genau erkennen und die Erkennungsgenauigkeit erheblich verbessern, um den hohen Anforderungen verschiedener Branchen an die Spracherkennung gerecht zu werden.
• Tiefe AnpassungSie unterstützt Unternehmen dabei, das Training von Exklusivmodellen an ihre eigenen Bedürfnisse anzupassen und den Algorithmus mit realen Sprachdaten aus Unternehmen zu optimieren, um die Erkennungsgenauigkeit von Exklusivwörtern weiter zu verbessern und sich besser an unternehmensspezifische Szenarien anzupassen.
• kontextabhängigDie Kombination der Inferenzoptimierung mit den Unternehmensinformationen innerhalb des Nagels reduziert effektiv die möglichen Phantomprobleme des Modells, liefert zuverlässigere und genauere Transkriptionsergebnisse und verbessert die Benutzererfahrung.
• Kontinuierliche OptimierungBasierend auf einer effizienten End-to-End-Trainingsarchitektur ist es in der Lage, das Modell kontinuierlich mit neuen Daten zu optimieren, um es fortschrittlich und genau zu halten und an die sich ändernden Anforderungen der Spracherkennung anzupassen.

Für wen ist Fun-ASR gedacht?

• ManagementEffiziente Sitzungsprotokolle und intelligente Zusammenfassungsfunktionen werden benötigt, um die schnelle Erfassung von Sitzungspunkten und Aktionspunkten zu erleichtern.
• GeschäftseinheitDie Mitarbeiter in den Bereichen Vertrieb, Marketing, Kundendienst usw. müssen die Terminologie genau kennen, um die Kommunikation mit den Kunden und die Servicequalität zu verbessern.
• Technisches Team(z. B. F&E, O&M usw.) müssen komplexe Fachbegriffe in technischen Gesprächen und Sitzungen schnell erfassen und verstehen können.
• Internet- und TechnologiebrancheDie Notwendigkeit, eine Menge Jargon und technisches Vokabular zu erkennen, um die Effizienz zu verbessern.
• BaumarktbrancheDie Notwendigkeit, Materialnamen, Designterminologie usw. genau zu identifizieren, um die Kommunikation mit dem Kunden und die Servicequalität zu verbessern.