实体
nyralabs
nyralabs
PulseAugur coverage of nyralabs — every cluster mentioning nyralabs across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
总计 · 30天
2
90 天内 2
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
1
90 天内 1
层级分布 · 90 天
主题
情绪 · 30 天
2 天有情绪数据
最近 · 第 1/1 页 · 共 2 条
-
新的ASR方法控制转录风格并提高时间精度
研究人员开发了一种新的方法来控制自动语音识别（ASR）模型的转录风格，解决了因逐字和意图转录不一致而导致的解码不稳定和评估混淆问题。通过在逐字和意图转录对上使用具有覆盖感知解码器任务令牌进行训练，他们在德语不连贯检测方面取得了显著的改进，即使仅使用英语进行训练。该方法还提高了词级时间精度，并引入了一个名为“verbatimize”的新任务，用于创建高质量的逐字转录。
-
CrisperWhisper 2.0 发布，支持逐字和意图转录模式
Nyra Labs 发布了 CrisperWhisper 2.0，这是一款专为生产环境设计的高级语音转文本模型。该模型提供两种不同的模式：逐字转录模式，捕捉每一个口语细节；以及“意图”模式，提供清晰、易读的语音版本。CrisperWhisper 2.0 还具有精确的词级时间戳、对十种语言的多语言支持，以及无常见瑕疵地无缝处理长音频文件的能力。