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AssemblyAI 宣布对其讲话者辨识服务进行了重大改进，将准确率提高了多达 13%，并新增支持五种语言。

学习如何使用AssemblyAI的流式语音转文字API在Go语言中实现热词检测。本指南涵盖了设置、编码和执行的步骤。

了解自动语音识别 (ASR) 的最新进展，包括效率提升和选择最佳语音转文本解决方案的关键考虑因素。

探索语音识别技术的完整指南，包括它是什么、它的工作原理、不同类型的引擎、优势和应用。

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AssemblyAI 介绍了其 C# .NET SDK，并发布了关于 AI 应用程序的新教程，包括 Discord 语音机器人、AI 视频会议应用程序和诈骗电话检测。

NVIDIA NeMo 的最新增强版将 ASR 模型的速度提高了最多 10 倍，为语音识别任务优化了性能和成本效益。

Universal-2通过专注于结构化数据和关键细节，而非传统字错误率指标，来提高语音转文字的准确性，满足现实世界的需求。

Dev.to和AssemblyAI的冬季语音识别挑战赛以创新项目为结尾。获奖者展示了在各类目中提升语音识别技术的应用。

发现Python语音识别的最新进展，比较开源库和基于云的解决方案，以便在2025年有效实施。

探索如何有效评估语音识别模型，关注如词错误率和专有名词准确性等指标，确保评估的可靠性和意义。

NVIDIA 介绍了 Granary 数据集和模型，旨在改善 25 种欧洲语言的语音识别和翻译，解决 AI 语言模型中的数据匮乏问题。