Voice AI

Speech-to-Text, Text-to-Speech, modele czasu rzeczywistego i agenci Voice AI.

Wszystkie wiadomości Modele Agenci Voice AI Automatyzacja Biznes Badania Cyberbezpieczeństwo

Dowolny czas Dziś W tym tygodniu W tym miesiącu🔴 Pilne 🟠 Ważne 🧪 Warte przetestowania

“Speech-to-Text” — 2 artykuły ✕

Voice AI· Ważne· 🧪 Warte przetestowania

Deepgram obniżył koszty transkrypcji wsadowej dzięki przeniesieniu Nova-3 na AWS Trainium2

AWS i Deepgram wspólnie przebudowały model rozpoznawania mowy Nova-3, aby działał natywnie na chipach Trainium2 zamiast standardowej infrastruktury PyTorch opartej na GPU, celując w duże zadania transkrypcji offline. Prace objęły przepisanie wąskich gardeł na własne kernele oraz zastąpienie warstwy serwującej Pythona środowiskiem uruchomieniowym w Rust, komunikującym się bezpośrednio z Trainium. Efekt: pojedyncza instancja trn2.3xlarge uruchamiająca osiem równoległych kopii modelu przetwarza 11-70% więcej dźwięku na dolara niż poprzednia infrastruktura Deepgram, a podobne oszczędności mogą być dostępne dla klientów samodzielnie hostujących rozwiązanie na SageMaker.

4 dni temuAWS Machine Learning

Voice AI· Ważne· 🧪 Warte przetestowania

Model Flux STT od Deepgram ograniczył niechciane przerywanie rozmów przez awatary Anam o ok. 50%

Anam, firma tworząca fotorealistyczne interaktywne awatary, przeszła na model mowy-na-tekst (STT) Flux od Deepgram, aby rozwiązać problemy z naturalnym przechodzeniem tury wypowiedzi w nieoskryptowanych rozmowach w czasie rzeczywistym. W testach A/B wobec samodzielnie hostowanego rozwiązania open-source Flux zredukował niechciane przerwania awatara o ok. 50%, bez wzrostu opóźnienia, a skargi dotyczące płynności rozmów w sesjach anglojęzycznych spadły niemal do zera. Anam wdrożyło Flux samodzielnie na własnej infrastrukturze Kubernetes/H100, obejmując nim 100% użytkowników 'turnkey' po dwóch tygodniach wdrożenia własnego (w porównaniu z kilkoma dniami dla wersji hostowanej przez Deepgram).

14 paź 2026Deepgram