„Anam“, kurianti fotorealistinius interaktyvius avatarus, perėjo prie „Deepgram“ Flux kalbos atpažinimo (STT) modelio, siekdama išspręsti pokalbio eilės (turn-taking) problemas neparuoštuose, realaus laiko pokalbiuose. A/B testavime, lyginant su savarankiškai talpinamu atviro kodo STT variantu, Flux sumažino nepageidaujamus avataro pertraukimus apie 50%, delsa nepadidėjo, o skundai dėl pokalbio eigos angliškose sesijose sumažėjo beveik iki nulio. „Anam“ įdiegė Flux savo „Kubernetes“/H100 infrastruktūroje ir pritaikė ją visiems „turnkey“ vartotojams po dviejų savaičių savarankiško diegimo (palyginti su keliomis dienomis naudojant „Deepgram“ talpinamą versiją).
Mistral AI pristatė Voxtral Mini 4B Realtime Arabic — srautinio kalbos atpažinimo (STT) modelį, pritaikytą arabų kalbos tarmėms, literatūrinei arabų kalbai ir kalbų kaitaliojimui pokalbio metu. 4,4 milijardo parametrų modelis apdoroja 16 kHz garsą realiu laiku su konfigūruojamu transkripcijos vėlavimu ir, esant 480 ms delsai, pasiekia vidutinį 8,82% simbolių klaidų rodiklį (CER) septyniuose arabų kalbos testuose — tai artima neprisijungus veikiančio Voxtral Transcribe Arabic modelio 7,91% rodikliui. Modelis sukurtas kartu su Maroko skaitmeninės transformacijos ministerija kaip suvereni AI priemonė ir išleistas pagal Apache 2.0 licenciją.
Deepgram išplėtė savo specializuotą medicinos kalbos modelį Nova-3 Medical nuo vien anglų kalbos iki 10 kalbų, įskaitant ispanų, vokiečių, hindi, japonų ir rusų, su automatišku kalbų perjungimu tiek paketiniame, tiek srautiniame režime. 115 valandų kruopščiai atrinkto medicininio garso testavimo rinkinyje daugiakalbis medicininis modelis sumažino žodžių klaidų normą 25-30 %, o esybių (vaistų, dozių, diagnozių) klaidų normą – 37-40 %, lyginant su Deepgram bendru daugiakalbiu modeliu. Jis taip pat aplenkė konkuruojančius ElevenLabs ir Microsoft modelius vidutine žodžių klaidų norma visose 10 kalbų.
AssemblyAI pristatė Sync API — naują transporto būdą trumpų garso įrašų transkripcijai: vienas HTTP POST užklausimas grąžina baigtą Universal-3.5 Pro transkripciją toje pačioje atsakyme, vidutiniškai per ~134ms. Tai užpildo tarpą tarp Async API (pateikti ir laukti, pridedant 5-6 sekundes uždelsimo) ir Realtime API (WebSocket, skirtas tęstinėms sesijoms), taikant dėmesį tokioms užduotims kaip diktavimas, pokalbių agento ėjimų transkripcija, IVR ir push-to-talk. Palaikomi 80ms–2min ilgio įrašai iki 40MB, su 1,59% klaidų lygiu trumpam garsui. Kaina — 0,45 USD/val., tiek pat, kiek Universal-3.5 Pro Realtime.
AssemblyAI paleido atviro kodo Qwen3.5 4B modelio diegimą savo LLM Gateway platformoje, specialiai optimizuotą perrašyti neapdorotą kalbos-teksto išvestį į švarų, suformatuotą tekstą. Balso perrašymo užduotyse, tokiose kaip diktavimo valymas ir transkripcijos formatavimas, modelis vidutiniškai atsakė per 612ms — 1,9 karto greičiau nei GPT-4.1 — ir kainavo 94% mažiau per valandą apdoroto garso. Modelio kaina — $0.10/$0.50 už milijoną tokenų (užklausa/atsakymas), palaikomi tik max_tokens, temperature ir stream parametrai, be įrankių kvietimo (tool calling).
AssemblyAI išleido Universal-3.5 Pro — naują pagrindinį asinchroninį kalbos atpažinimo (STT) modelį, kainuojantį 0,21 USD/val. Modelis natūraliai transkribuoja kalbų perjungimo (code-switching) pokalbius 18 kalbų be papildomos konfigūracijos, pristato bendrai modeliuojamą kalbėtojų atskyrimą, integruotą tiesiai į transkriptą (o ne sujungtą iš atskiros sistemos), bei palaiko kontekstinį paraginimą, leidžiantį pateikti modeliui srities žinias. Testai rodo mažesnį žodžių klaidų lygį kalbų perjungimo garso įrašuose ir didesnį cpWER tikslumą kalbėtojų atskyrime, lyginant su kelais konkurentų modeliais ir ankstesniu AssemblyAI Universal-3 Pro.
NVIDIA pristatė detalią darbo eigą, kaip pritaikyti daugiakalbį srautinį ASR modelį Nemotron 3.5 Saudo Arabijos dialektams (Najdi ir Hijazi). Naudojant minimalų duomenų kuravimą, „replay mixing“ su FLEURS duomenimis, trukme pagrįstą grupavimą ir dalinį enkoderio atšaldymą, žodžių klaidų dažnis (WER) tiksliniuose dialektuose sumažintas nuo 55,05% iki 29,96%, kartu šiek tiek pagerinant anglų ir kitų arabų dialektų atpažinimą. Straipsnyje taip pat aptariami dekodavimo pakeitimai ir kalbėtojų diarizacijos plėtiniai keliems kalbėtojams.