Deepgram筹集了1200万美元用于为企业培训定制语音辨认模子

Deep Com，Y Combinator的研究生，构建了量身定制的语音辨认模子，本日公布已经筹集了1200万美元的A 轮融资。首席执行官兼连系首创人斯科特·斯蒂芬森(Scott Stephenson)暗示，所得金钱将促进Deepgram平台的开拓，该平台将辅佐企业处理赏罚集会会议，电话和演示记录。假如统统都按打算举办-假如Deepgram的局限最终到达竞争敌手的程度-则可以通过突出要害成就来节减组织名贵的时刻。
 

斯蒂芬森说：“像Alexa和Siri这样的面向斲丧者的技能已经为语音辨认奠基了基本。” “可是...预先成立的语音辨认只能让您走到这一步，将资源投入到题目上也无法办理题目。在Deepgram，我们行使端到端深度进构筑设了一个完全差异的办理方案，从而发生了更快，更精确和靠得住的办理方案，真正满意了企业公司的需求。”
 

Deepgram操作后端语音仓库，该仓库停止了手工计划的管道举办开导式，基于统计和完全端到端的AI处理赏罚，并在配备有强盛图形处理赏罚单位的PC上实习了殽杂模子。每个自界说模子都颠末全面培训，可以回收从电话和播客到录制的集会会媾和视频等名目标文件来吸取文件。

Deepgram处理赏罚语音，语音存储在所谓的“深度暗示索引”中，该索引按语音而不是单词对声音举办分组。客户可以按其发音方法搜刮单词，纵然它们拼错了，Deepgram也可以找到它们。
 

斯蒂芬森说，Deepgram的模子会自动拾取麦克风的噪音轮廓，配景噪音，音频编码，传输协议，口音，价位(即能量)，情感，对话主题，语速，产物名称和说话。另外，他声称与行业基准对比，它们可以将语音辨认精确度进步30%，同时将转录速率进步200倍，同时可以处理赏罚数千个同时的音频流。

很快，跟着两个新成果的推出，这些模子将变得越发强盛：及时传播输和当地陈设。及时传播输使客户可以在说出单词时说明和转录语音，而当地陈设将提供Deepgram产物的私有，可陈设实例，用于涉及机要，牵制或其他敏感音频数据的用例。

（编辑：河北网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!