STT 如何工作？
上图展示了 STT 模型的运行过程。传统 ASR 或自动语音识别流程的组件如下：
- 信号分析：输入信号是模型捕获的电话或现场录音的声波。
- 声学模型：分析信号波中的声波，生成该声音的音素表征。音素是语言的基本口语单位。例如，/d/ 是 dog 和 dug 的词根音素。
- 词典模型：词典模型解释了单词的发音方式。由于每种 whatsapp 线索 语言的音素集各不相同，因此我们需要为每种语言设置不同的音素集，并将其纳入我们的 ASR 模型中。
- 语言模型：语言模型有助于从声学模型中选择最合适的预测并丢弃不可能的选择。
我们的语音转文本功能强大，非常适合电话通话，包括背景嘈杂或音质较差的通话。
得益于我们自主研发的 LLM 技术，我们的 STT 框架能够轻松理解和区分各种印度语言，例如印地语、泰米尔语、泰卢固语和卡纳达语。它能够实时处理语音，从而在 AI 驱动的电话通话中实现顺畅的互动。
准确的 STT 系统对于向语 客户资料揭示了账户的 言模型 (LLM) 提供适当的上下文信息至关重要，这使得 AI 电话能够理解并有效地做出响应。
转录越精确，人工智能就能更好地解释并生成相关的响应。
什么是 STT 微调？
STT 引擎可以进行微调，以纳入特定领域的术语，从而提高其识别行业特定或常用关键词的准确性。这增强了关键词检测能力，并确保 AI 电话呼叫系统能够理解各种语境下的专业用语。
微调有助于 STT 框架适应系统特定的行业词汇、术语 安圭拉铅 和关键词，从而确保更高的准确性。
例如，在客户服务或医疗保健行业，特定术语至关重要，我们的 STT 引擎可以定制以准确识别这些术语，减少错误并提高整体效率。