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” — 3 artykuły ✕

Voice AI· Ważne· 🧪 Warte przetestowania

IBM odświeża rodzinę Granite Speech: nowy model ASR, szybsza transkrypcja i dokładniejsze przypisywanie mówców

IBM wprowadził trzy aktualizacje rodziny Granite Speech: zupełnie nowy model mowa-język na 2B parametrów (granite-speech-5.0-2b), ulepszony model Turbo CTC na 470M parametrów nastawiony na szybkość oraz poprawiony model 4.1-2B-Plus dostosowany do nagrań z wieloma mówcami. Razem odpowiadają za wysoką dokładność transkrypcji/tłumaczenia, szybkie rozpoznawanie na urządzeniu oraz dokładne etykietowanie mówców i znaczników czasu. Wszystkie trzy pozostają na licencji Apache 2.0.

2 dni temuHugging Face

Voice AI· Ważne· 🧪 Warte przetestowania

Mistral wprowadza Voxtral 3: modele mowy i SDK agentów działający w czasie rzeczywistym

Mistral AI wydał Voxtral 3 – zestaw modeli rozpoznawania i syntezy mowy wraz z SDK, który w jednym potoku czasu rzeczywistego potrafi słuchać, wnioskować, wywoływać narzędzia i odpowiadać głosem. Modele rozpoznawania (Small, Mini i Realtime Transcribe 3) obsługują ponad 50 języków z rozróżnianiem mówców (diaryzacja), wzmacnianiem słów kluczowych dla słownictwa technicznego oraz opóźnieniem transkrypcji poniżej 500 ms, co według Mistral przewyższa Whisper, Scribe v2 i Gemini 3.5 Transcribe w ich testach. Model syntezy mowy Mini TTS 3 obsługuje ponad 35 języków i 50 dialektów z emocjami, tempem i akcentowaniem dostosowującymi się do kontekstu, w cenie 13 USD za milion znaków, a osobna funkcja Pro Voice potrafi odtworzyć głos i zakres emocjonalny osoby na podstawie zaledwie 30 minut nagrania. Wszystkie komponenty działają przez hostowane w UE API Mistral lub mogą być wdrożone na serwerach klienta.

3 dni temuMistral AI

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