AssemblyAI 增强说话人分类模型并发布新教程

AssemblyAI 最近公布了其 Speaker Diarization 模型的重大更新，将其准确率提高了 13%，并扩大了对另外五种语言的支持。AssemblyAI 表示，这些改进旨在帮助更准确地识别录音中的说话者，从而提高转录和分析的实用性，特别是在客户服务应用中。

功能聚焦：说话人分类

2024 年 6 月发布的更新版“说话人分类”模型旨在简化区分音频文件中不同说话人的过程。这对于创建更易于导航的会议和网络研讨会记录尤其有益，使用户能够轻松搜索音频文件中的特定陈述或讨论。

AssemblyAI 还提供了全面的指南来帮助用户开始使用新模型。其中一个指南《识别录音中的说话者》提供了有关如何应用说话者分类模型来区分音频项目中不同说话者的详细说明。另一个指南《使用 LeMUR 处理说话者标签》探讨了如何不仅转录音频和识别说话者，而且还可以使用 LeMUR 工具推断他们的名字。

变革音频分析

说话人分类是一种革命性的音频分析工具。它通过添加说话人标签来提高转录质量，使内容更易于访问和浏览。此外，它还可以在音频文件中进行精确搜索，从而显著提升数字平台上的用户体验。

准确的说话人标记转录文本还可以改善基于语言的 AI 工具的训练。例如，客户服务软件可以更好地培训代理并增强他们与客户的沟通技巧，从而提高服务质量。

最新教程和资源

AssemblyAI 还发布了几个新教程，帮助开发人员充分利用他们的工具。其中一个教程“使用 AssemblyAI 和 Zapier 生成字幕”演示了如何使用 Zapier 的 AssemblyAI 应用为视频创建字幕。

另一个教程《使用 Go、LeMUR 和 Twilio 检测诈骗电话》教用户如何使用 LeMUR 工具识别电话中的诈骗企图。

对于那些对内容审核感兴趣的人来说，使用 Python 对音频文件进行内容审核的教程提供了使用现代 AI 模型检测语音数据中的敏感主题的见解。

YouTube 热门教程

AssemblyAI 的 YouTube 频道提供了一系列热门教程。其中一个视频是“如何使用 LLM 构建 WebApp 来总结 YouTube 评论”，它指导观看者开发一款使用大型语言模型 (LLM) 总结​​ YouTube 视频评论的应用程序。

另一个热门视频《Java 中的实时语音转文本 – 从麦克风转录》演示了如何使用 AssemblyAI 用 Ja​​va 转录实时音频。

此外，视频“使用 LLM 实现 Google Docs 的实时语音转文本（Python 教程）”展示了如何使用 AssemblyAI 的语音转文本 API 和 LLM（全部使用 Python）在 Google Docs 中实现实时语音转文本转录。

图片来源：Shutterstock