Universal-2模型的核心技术突破
AssemblyAI推出的Universal-2模型是其语音识别技术的最新迭代成果,相比前代Universal-1实现了多项关键指标提升。该模型通过训练超过1250万小时的多语言音频数据,在真实对话场景中展现出卓越的识别能力。
- 专有名词识别:针对人名、品牌名称等特殊词汇的准确率提升24%,解决了传统模型在专业术语识别上的痛点
- 数字字母混合处理:对电话号码、邮箱地址等复杂组合的识别准确率提高21%
- Formatação de texto:标点符号添加、大小写转换等文本后处理准确度改进15%
这些技术进步使Universal-2成为当前市场最具竞争力的语音转文字解决方案,特别适合需要高精度转录的法律、医疗等专业领域。
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