需求人群:
"Seed-ASR的目标受众主要是需要高精度语音识别服务的企业或个人,如语音转文字服务提供商、多语言内容制作者、以及需要在复杂环境下进行语音识别的应用开发者。该技术特别适合于需要处理多种语言和方言,以及在特定上下文环境中进行准确语音识别的场景。"
使用场景示例:
企业使用Seed-ASR进行会议录音的实时转写,提高会议记录的效率和准确性。
内容创作者利用Seed-ASR将视频或播客中的语音内容转换成文字,便于内容的多平台分发。
教育机构采用Seed-ASR进行课堂录音的转写,便于学生复习和教师评估。
产品特色:
上下文感知能力:能够根据对话历史、代理名称、代理描述信息等上下文信息提高识别准确性。
多领域适应性:在不同领域如商业、教育、娱乐等场景中均能提供准确的语音识别服务。
多语言支持:支持中文和英文等多种语言的语音识别。
多方言识别:能够识别包括吴语、粤语、四川话等多种中国方言。
错误自我修正:用户对字幕的修改可以作为识别提示,避免在后续视频中重复同样的错误。
背景噪声鲁棒性:即使在有背景噪声的情况下也能保持较高的识别准确率。
使用教程:
步骤1: 访问Seed-ASR的官方网站或下载相关APP。
步骤2: 注册并登录账户,根据需要选择合适的服务套餐。
步骤3: 上传需要识别的语音文件或直接进行实时语音识别。
步骤4: 设置识别参数,如选择语言、方言等。
步骤5: 开始识别过程,等待Seed-ASR处理语音数据。
步骤6: 检查识别结果,根据需要进行编辑和修正。
步骤7: 导出或使用识别后的文字数据,用于进一步的分析或记录。
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基于大型语言模型的语音识别技术。
Seed-ASR是由字节跳动公司开发的基于大型语言模型(Large Language Model, LLM)的语音识别模型。它通过将连续的语音表示和上下文信息输入到LLM中,利用LLM的能力,在大规模训练和上下文感知能力的引导下,显著提高了在包括多个领域、口音/方言和语言的综合评估集上的表现。与最近发布的大型ASR模型相比,Seed-ASR在中英文公共测试集上实现了10%-40%的词错误率降低,进一步证明了其强大的性能。
35亿参数的高性能生成模型
C4AI Command R 08-2024是由Cohere和Cohere For AI开发的35亿参数大型语言模型,专为推理、总结和问答等多种用例优化。该模型支持23种语言的训练,并在10种语言中进行了评估,具有高性能的RAG(检索增强生成)能力。它通过监督式微调和偏好训练,以符合人类对有用性和安全性的偏好。此外,该模型还具备对话工具使用能力,能够通过特定的提示模板生成基于工具的响应。
语音助手插件,提升GPT交互体验
Voice Assistant Plugin for GPT 是一款专为GPT设计的语音助手插件,旨在通过语音交互提升用户体验。该插件结合了先进的语音识别技术,允许用户通过语音命令与GPT进行交流,实现更加自然和便捷的对话体验。产品背景信息显示,该插件由Air Tech Studio开发,支持多语言,并且注重用户数据安全,不与第三方分享任何数据。
多语言大型语言模型,优化对话场景。
Meta Llama 3.1是一系列多语言的大型预训练和指令调整的生成模型,包含8B、70B和405B大小的版本。这些模型专为多语言对话用例而优化,并在常见行业基准测试中表现优于许多开源和闭源聊天模型。模型使用优化的transformer架构,并通过监督式微调(SFT)和强化学习与人类反馈(RLHF)进行调整,以符合人类对有用性和安全性的偏好。
70亿参数的大型多语言对话生成模型
Meta Llama 3.1是Meta公司推出的一种大型语言模型,拥有70亿参数,支持8种语言的文本生成和对话。该模型使用优化的Transformer架构,并通过监督微调(SFT)和人类反馈强化学习(RLHF)进行调优,以符合人类对有用性和安全性的偏好。它旨在为商业和研究用途提供支持,特别是在多语言对话场景下表现出色。
大型语言模型,支持多语言和代码数据
Mistral-Nemo-Instruct-2407是由Mistral AI和NVIDIA联合训练的大型语言模型(LLM),是Mistral-Nemo-Base-2407的指导微调版本。该模型在多语言和代码数据上进行了训练,显著优于大小相似或更小的现有模型。其主要特点包括:支持多语言和代码数据训练、128k上下文窗口、可替代Mistral 7B。模型架构包括40层、5120维、128头维、1436隐藏维、32个头、8个kv头(GQA)、2^17词汇量(约128k)、旋转嵌入(theta=1M)。该模型在多种基准测试中表现出色,如HellaSwag(0-shot)、Winogrande(0-shot)、OpenBookQA(0-shot)等。
12B参数的大型语言模型
Mistral-Nemo-Base-2407是由Mistral AI和NVIDIA联合训练的12B参数大型预训练生成文本模型。该模型在多语言和代码数据上进行了训练,显著优于相同或更小规模的现有模型。其主要特点包括:Apache 2.0许可证发布,支持预训练和指令版本,128k上下文窗口训练,支持多种语言和代码数据,是Mistral 7B的替代品。模型架构包括40层、5120维、128头维、14364隐藏维、32头数、8个kv头(GQA)、词汇量约128k、旋转嵌入(theta=1M)。该模型在多个基准测试中表现出色,如HellaSwag、Winogrande、OpenBookQA等。
多语种高精度语音识别模型
SenseVoiceSmall是一款具备多种语音理解能力的语音基础模型,包括自动语音识别(ASR)、口语语言识别(LID)、语音情感识别(SER)和音频事件检测(AED)。该模型经过超过40万小时的数据训练,支持超过50种语言,识别性能超越Whisper模型。其小型模型SenseVoice-Small采用非自回归端到端框架,推理延迟极低,处理10秒音频仅需70毫秒,比Whisper-Large快15倍。此外,SenseVoice还提供便捷的微调脚本和策略,支持多并发请求的服务部署管道,客户端语言包括Python、C++、HTML、Java和C#等。
让应用通过语音与文本的转换实现智能交互。
Azure 认知服务语音是微软推出的一款语音识别与合成服务,支持超过100种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能。它通过创建可处理特定术语、背景噪音和重音的自定义语音模型,提高听录的准确度。此外,该服务还支持实时语音转文本、语音翻译、文本转语音等功能,适用于多种商业场景,如字幕生成、通话后听录分析、视频翻译等。
52B参数的开源多语言大型语言模型
Tele-FLM(亦称FLM-2)是一个52亿参数的开源多语言大型语言模型,具有稳定高效的预训练范式和增强的事实判断能力。基于解码器仅变换器架构,已在大约2T的token上进行训练。Tele-FLM在同等规模上展现出优越的性能,有时甚至超越了更大的模型。除了分享模型权重外,我们还提供了核心设计、工程实践和训练细节,期待它们对学术界和工业界社区都有所裨益。
大型语言模型,支持多语言和编程语言文本生成。
Nemotron-4-340B-Base是由NVIDIA开发的大型语言模型,拥有3400亿参数,支持4096个token的上下文长度,适用于生成合成数据,帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型。模型经过9万亿token的预训练,涵盖50多种自然语言和40多种编程语言。NVIDIA开放模型许可允许商业使用和派生模型的创建与分发,不声明对使用模型或派生模型生成的任何输出拥有所有权。
AI实时对话,超低延迟
WhisperFusion是一款基于WhisperLive和WhisperSpeech功能的产品,通过在实时语音转文字流程中集成Mistral大型语言模型(LLM)来实现与AI的无缝对话。Whisper和LLM均经过TensorRT引擎优化,以最大程度提升性能和实时处理能力。WhisperSpeech则使用torch.compile来优化。产品定位于提供超低延迟的AI实时对话体验。
多语言大型语言模型,支持多领域文本生成。
XVERSE-MoE-A36B是由深圳元象科技自主研发的多语言大型语言模型,采用混合专家模型(MoE)架构,具有2554亿的总参数规模和360亿的激活参数量。该模型支持包括中、英、俄、西等40多种语言,特别在中英双语上表现优异。模型使用8K长度的训练样本,并通过精细化的数据采样比例和动态数据切换策略,保证了模型的高质量和多样性。此外,模型还针对MoE架构进行了定制优化,提升了计算效率和整体吞吐量。
AI编程智能体语言,实现LLM与IDE之间的通信以自动化编程。
the Shire是一种AI编程智能体语言,旨在实现大型语言模型(LLM)与集成开发环境(IDE)之间的通信,以支持自动化编程。它起源于AutoDev项目,旨在为开发者提供一个AI驱动的IDE,包括DevIns,Shire的前身。Shire通过提供定制化的AI代理,使用户能够构建符合个人需求的AI驱动开发环境。
新型基础语音对语音模型,提供人性化对话体验。
EVI 2是Hume AI推出的新型基础语音对语音模型,能够以接近人类的自然方式与用户进行流畅对话。它具备快速响应、理解用户语调、生成不同语调、以及执行特定请求的能力。EVI 2通过特殊训练增强了情感智能,能够预测并适应用户的偏好,维持有趣且引人入胜的性格和个性。此外,EVI 2还具有多语言能力,能够适应不同应用场景和用户需求。
多语言文本到语音转换模型
Fish Speech V1.4是一个领先的文本到语音(TTS)模型,它在多种语言的700,000小时音频数据上进行了训练。该模型支持包括英语、中文、德语、日语、法语、西班牙语、韩语和阿拉伯语在内的8种语言,是进行多语言文本到语音转换的强大工具。
为视频快速创建字幕的终极工具。
CaptionKit 是一款为视频创作者设计的应用,它利用先进的AI技术,支持超过100种语言的字幕生成,确保文本识别的高准确度。用户可以选择20多种预设的字幕模板,或自定义风格以适应不同的项目需求。该应用还提供了强大的文本编辑器,允许用户自定义字体、颜色、轮廓、背景等,甚至添加阴影效果。此外,它支持将字幕翻译成不同语言,帮助视频内容触及全球观众。CaptionKit 还具备预览模式,确保在不同社交媒体平台上的显示效果。无论是内容创作者、影响者还是普通用户,CaptionKit 都能够帮助他们在几分钟内创建出专业质量的字幕。
免费且快速的提示链生成器
PromptChainer 是一个旨在提高大型语言模型输出质量的工具,通过自动化提示链的生成,帮助用户将复杂任务分解成可管理的小步骤,从而获得更精确和高质量的结果。它特别适合需要多步骤和/或大量上下文和知识的任务。
实时语音语言翻译解决方案
Alorica ReVoLT是Alorica Clear解决方案的一部分,属于其革命性的多语言客户体验产品套件。这项技术通过实时语音语言翻译,帮助客户提升品牌影响力,优化客户服务体验。Alorica ReVoLT在2024年AI突破奖中被评为最佳基于AI的客户服务解决方案,凸显了其在客户体验管理(CXM)领域的领先地位。
使大型语言模型在长文本问答中生成细粒度引用
LongCite是一个开源的模型,它通过训练大型语言模型(LLMs)来实现在长文本问答场景中生成准确的回答和精确的句级引用。该技术的重要性在于它能够提高问答系统的准确性和可信度,使用户能够验证输出信息的来源。LongCite支持高达128K的上下文长度,并且提供了两个模型:LongCite-glm4-9b和LongCite-llama3.1-8b,分别基于GLM-4-9B和Meta-Llama-3.1-8B进行训练。
高效扩展多模态大型语言模型至1000图像
LongLLaVA是一个多模态大型语言模型,通过混合架构高效扩展至1000图像,旨在提升图像处理和理解能力。该模型通过创新的架构设计,实现了在大规模图像数据上的有效学习和推理,对于图像识别、分类和分析等领域具有重要意义。
快速获取书籍摘要和音频,提升学习效率。
SoBrief是一个提供书籍摘要和音频的网站,它通过将书籍内容浓缩成易于理解的摘要,帮助用户在短时间内掌握书籍的核心思想。这个平台支持多种语言,拥有超过73,530本书籍的摘要,覆盖了广泛的主题和领域。SoBrief特别适合那些希望快速获取知识、提升阅读效率的用户,无论是学生、专业人士还是终身学习者,都能从中受益。
利用大型语言模型增量构建知识图谱
iText2KG是一个Python包,旨在利用大型语言模型从文本文档中提取实体和关系,增量构建一致的知识图谱。它具备零样本能力,允许在没有特定训练的情况下跨不同领域进行知识提取。该包包括文档蒸馏、实体提取和关系提取模块,确保实体和关系得到解决和唯一性。它通过Neo4j提供知识图谱的可视化表示,支持交互式探索和分析结构化数据。
沟通无界,让每次对话都创造价值。
心辰Lingo语音大模型是一款先进的人工智能语音模型,专注于提供高效、准确的语音识别和处理服务。它能够理解并处理自然语言,使得人机交互更加流畅和自然。该模型背后依托西湖心辰强大的AI技术,致力于在各种场景下提供高质量的语音交互体验。
AI笔记助手,记录、整理、对话,让知识管理更智能。
聆龙是一款AI笔记助手,它通过语音AI笔记功能,支持用户随时记录信息,并以富文本形式保存。它还具备AI智能标签功能,能够自动生成标题,帮助用户与自己的知识库进行对话。此外,聆龙采用了独创的AI卡片盒笔记法,让用户能够不断记录,实现知识的自然呈现。产品支持多平台同步,包括安卓、苹果和Web版,满足不同用户的需求。
智能AI聊天助手,提供多语言对话和个性化服务。
Ai Chat机器人Plus是一款基于人工智能技术的聊天机器人,它能够理解并流畅地与用户进行交流,提供信息查询、日常咨询、技术支持等服务。这款产品通过模仿人类的对话方式,为用户提供了一个直观、便捷的交互体验。它主要的优点包括快速响应、高准确率的语义理解以及个性化的服务体验。Ai Chat机器人Plus适用于需要快速、智能对话解决方案的个人和企业用户。
世界顶尖的开源大型语言模型
Reflection Llama-3.1 70B 是目前世界上顶尖的开源大型语言模型(LLM),采用名为 Reflection-Tuning 的新技术进行训练,使模型能够检测其推理中的错误并进行修正。该模型在合成数据上进行了训练,这些数据由 Glaive 生成。对于正在训练模型的用户来说,Glaive 是一个非常出色的工具。该模型使用标准的 Llama 3.1 聊天格式,通过特殊的标签来区分模型的内部思考和最终答案,从而提升用户体验。
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