Erik McDermott

Apple 和 Cohere 通过专用高效模型推进 ASR

Apple 的机器学习研究团队开发了一种使用紧凑型 seq2seq 模型进行自动语音识别 (ASR) 错误纠正的新方法。这些模型在真实和合成 ASR 错误上进行训练，在效率和准确性方面，尤其是在低错误场景下，显著优于大型语言模型 (LLM)。与此同时，Cohere 推出了 Transcribe，一个拥有 20 亿参数的 ASR 模型，据报道其在速度和精度方面，尤其是在阿拉伯语方言方面，超越了 Whisper Large V3。