Deepgram Flux
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2 天有情绪数据
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AssemblyAI教程展示如何构建客户支持AI语音助手
AssemblyAI发布了一个教程，详细介绍了如何构建一个能够查询订单和验证账户的客户支持语音助手。该助手利用了AssemblyAI的Voice Agent API，该API将语音转文本、LLM和文本转语音功能整合到一个WebSocket连接中。该教程解决了此类助手中常见的故障点，特别是识别字母数字数据的实体准确性以及在后端系统查询期间处理静默时间，并为两者提供了解决方案。
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AssemblyAI 指导使用 Twilio 和先进的流式模型创建语音代理
AssemblyAI 发布了一份指南，详细介绍了如何使用其 Universal-3 Pro Streaming 和 Universal-3.5 Pro Realtime 模型，并结合 Twilio 的通信平台来构建语音代理。该指南提供了两种途径：一种是用于快速部署的托管 SIP 电话选项，另一种是用于更大程度控制的更具可定制性的桥接方法。与竞争对手相比，AssemblyAI 的模型在原生处理 8kHz 电话音频以及在转录电话号码和姓名…
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AssemblyAI 详解实时音频实体提取准确性
AssemblyAI 详细介绍了其对实时音频的实体提取能力，强调了以高准确率捕获电话号码和电子邮件地址等关键信息的挑战。该公司强调，传统的词错误率可能具有误导性，而特定的实体错误率是评估性能的更好指标。其 Universal-3.5 Pro Realtime 模型直接处理音频流，格式化 '@' 和 '.com' 等实体，并通过提供代理上下文来提高准确性。
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AssemblyAI 详细介绍由准确转录驱动的呼叫中心分析
AssemblyAI 的博客文章详细介绍了如何利用转录的呼叫中心数据进行全面的分析。文章强调，语音转文本转录的准确性至关重要，因为所有后续指标，如情绪、座席绩效和合规性，都源于此。文章引用 EdgeTier 的首席执行官 Shane Lynn 博士的话，强调了实体错误率比词错误率更重要，他指出，对转录准确性的信任丧失会侵蚀对整个产品的信任。
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AssemblyAI 将 Universal-3.5 Pro Realtime 与 Agora 集成以构建语音代理
AssemblyAI 发布了一份指南，详细介绍了如何将其 Universal-3.5 Pro Realtime 语音转文本模型与 Agora 的实时音频传输平台集成。此次集成允许开发人员在不修改客户端代码的情况下，为 Agora 通话添加低延迟、区分说话人的转录功能。该过程涉及一个 Python 服务器机器人，该机器人加入 Agora 频道，捕获原始音频，并将其流式传输到 AssemblyAI 的 WebSocket 端点进行转录。据…
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AssemblyAI Universal-3.5 Pro 在关键语音转文本基准测试中优于 ElevenLabs Scribe v2
AssemblyAI 发布了其 Universal-3.5 Pro 模型与 ElevenLabs 的 Scribe v2 的对比评测，强调了 Universal-3.5 Pro 在面向生产系统的关键领域表现更优。由 AssemblyAI 的 Voice AI 负责人进行的对比表明，Universal-3.5 Pro 在代码切换准确性、语音代理对话中的实体错误率以及说话人分离质量方面处于领先地位。虽然 Scribe v2 在一些公开基准…
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AssemblyAI 对 STT 延迟进行基准测试，优先考虑准确性而非原始速度
AssemblyAI 发布了实时语音转文本 (STT) 延迟的基准测试，强调最低延迟并不总是等同于语音代理的最佳性能。该公司认为，“足够快且准确”优于“最快但错误”，因为语音代理需要速度和准确性之间的平衡，以避免误解关键信息。AssemblyAI 强调了首次令牌时间 (TTFT) 和完成回合时间 (TTCT) 等关键指标，并强调了生产环境中 P95 延迟相对于中位数 (P50) 延迟的重要性。据报道，其 Universal-3.5 P…