Universal-2模型的全面升级
AssemblyAI Universal-2是该平台最新发布的语音转文字旗舰模型，基于前代Universal-1的重大改进。其核心突破体现在：
- 训练数据规模：模型训练采用超过1250万小时的多语言音频数据，覆盖更广泛的场景和口音
- 识别精准度：专有名词（如人名、品牌名）识别准确率提升24%，数字字母混合内容（如订单号、邮箱）准确率提高21%
- 文本结构化：自动标点、大小写等文本格式化功能改进15%，显著减少后期人工修正需求
这些改进使Universal-2特别擅长处理真实场景中的复杂对话，有效解决了传统语音模型在’最后一英里’（即细微差异识别）的瓶颈问题。
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 什么是AssemblyAI Universal-2模型，相比前代有哪些改进？
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