Speechmatics 首席技术官 - 下一代语音识别

本文简要概述了 Speechmatics 在自动语音识别 (ASR) 方面的方法，重点介绍了他们创新的技术和架构选择。 专注于无监督学习，用更少的数据实现可比的结果，这是一个关键的区别。 关于生产架构的讨论，包括延迟考虑和基于格子的解码，揭示了对实际部署挑战的实际理解。 本文还涉及了实时 ASR 的复杂性，例如说话人分割和串扰处理，以及 ASR 技术的演进。 对全局模型和镜像环境的强调表明了对稳健性和可扩展性的承诺。

• •Speechmatics 采用混合方法进行 ASR，利用无监督学习提高效率。
• •他们的生产架构优先考虑延迟-准确性权衡和一致的用户体验。
• •他们解决了实时 ASR 中的挑战，包括说话人分割和串扰。
• •他们采用镜像环境和全局模型来实现稳健的部署和可扩展性。