近年来，语音识别模型的准确性不断提高，但大多数模型仍是在理想条件下进行训练和测试的，如安静的环境、清晰的音频和通用词汇。然而，对于企业而言，现实世界的音频环境要复杂得多。为了解决这一挑战，aiOla推出了其专为企业设计的全新自动语音识别（ASR）模型——Jargonic。
一、Jargonic：为企业量身定制的语音识别解决方案
Jargonic是aiOla最新推出的一款语音识别模型，它专为处理企业环境中的专业术语、背景噪音和多种口音而设计。该模型无需大量重训练或微调，即可在复杂多变的音频环境中保持高准确率。
“我们的模型专注于解决语音识别中的三大挑战：专业术语、背景噪音和口音。”aiOla的AI副总裁Gill Hetz表示，“我们构建了一个能够零样本适应特定行业术语的模型，同时能够处理嘈杂环境并支持多种口音。”
Jargonic现已通过aiOla的企业平台API开放，旨在为制造业、物流、金融服务和医疗健康等行业的企业提供生产级的ASR解决方案。
二、零样本适应专业术语：Jargonic的独特优势
语音识别系统在处理专业术语时通常会遇到困难，因为这些术语可能不会出现在标准的训练数据中。为了解决这个问题，Jargonic采用了一种专有的关键词识别系统，允许企业无需额外训练即可直接提供术语列表。
“一旦遇到大量专业术语，识别准确率通常会下降20%。”aiOla的首席技术和产品官Assaf Asbag解释说，“但我们的零样本适应方法，只需列出重要的关键词，准确率就能恢复到95%以上。这是我们独有的优势。”
在基准测试中，Jargonic在四个领先的英语学术数据集上展示了5.91%的平均词错率（WER），超越了Eleven Labs、Assembly AI、OpenAI的Whisper和Deepgram Nova-3等竞争对手。此外，该模型在特定金融术语上的召回率达到了89.3%，并在多语言专业术语识别中表现出色，五种语言的准确率均超过95%。
三、从理论到实践：Jargonic的企业级应用
Jargonic的开发基于aiOla多年来为企业客户构建解决方案的经验。该模型训练了超过一百万小时的转录语音数据，其中包括大量来自工业和商业环境的数据，确保了其在嘈杂现实环境中的鲁棒性。
“我们与众不同之处在于，我们多年来一直在解决真实的企业问题。”Hetz说，“我们优化了速度、准确性和处理复杂环境的能力——不仅仅是播客或视频，而是嘈杂、混乱的现实工作场所。”
Jargonic的模型架构将关键词识别直接集成到转录过程中，使其能够在不可预测的音频条件下保持准确性。这种能力使得企业能够轻松地将Jargonic集成到他们的工作流程、应用程序或客户服务中。
四、未来展望：语音识别的无限可能
对于aiOla的领导层来说，Jargonic不仅是企业工具的一次升级，更是人机交互未来的一次重大变革。他们认为，语音识别将成为未来人机交互的主要界面。
“我们的愿景是，每台机器的界面都将很快以语音为主。”Hetz说，“你将能够与你的冰箱、吸尘器、任何机器对话，它们会根据你的指令行动。这是我们正在构建的未来。”
Asbag也表达了类似的观点：“对话式AI将成为新的浏览器。机器开始理解我们，现在我们有了与它们自然交互的理由。”
目前，aiOla的重心仍放在企业市场上。Jargonic现已通过API向企业客户开放，帮助他们将语音识别能力融入自己的工作流程中。随着技术的不断进步和市场的不断扩展，我们有理由相信，Jargonic将在未来发挥更加重要的作用。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/qi-ye-ji-ai-yu-yin-mo-xing-jargonic-heng-kong-chu-shi-aiola
