DingTalk bekerjasama dengan Tongyi melancarkan model besar pengenalan suara Fun-ASR, mampu memahami istilah khusus dalam sepuluh industri termasuk perabot rumah dan penternakan

DingTalk dan pasukan makmal Tongyi melancarkan model pengenalan suara tersuai industri Fun-ASR

Pada 22 Ogos, DingTalk dan pasukan audio makmal Tongyi telah melancarkan model pengenalan suara generasi baharu Fun-ASR. Model ini mampu mengenal pasti istilah profesional dalam sepuluh industri utama seperti pembinaan dan penternakan dengan tepat, serta menyokong latihan model tersuai untuk perusahaan. Melalui kerjasama mendalam, Fun-ASR mampu menyalin pelbagai isyarat audio secara cekap, dilengkapi dengan keupayaan memahami istilah pelbagai industri, mengenal pasti aksen pelbagai bahasa dan membuat inferens bermakna berdasarkan konteks.

Semasa ini, Fun-ASR telah diintegrasikan ke dalam fungsi-fungsi seperti karangan dan terjemahan serentak mesyuarat DingTalk, minit mesyuarat pintar, dan pembantu suara. Ia bertujuan membina asas pengenalan suara yang stabil, cekap dan mudah dikembangkan, sesuai khususnya untuk senario perusahaan yang memerlukan pemahaman konteks dan ketepatan pengenalan yang tinggi.

Keistimewaan teknikal utama: Tiga keupayaan utama sokongan pengenalan tepat tinggi

Fun-ASR dilatih menggunakan data audio lebih daripada seratus juta jam, serta dibangunkan bersama menggunakan data senario sebenar dari pelbagai industri seperti internet, teknologi, pembinaan, penternakan dan automotif dari DingTalk, meningkatkan ketara kemampuan mengenal pasti istilah profesional.

Hasil ujian sebenar menunjukkan peningkatan ketepatan pengenalan sebanyak 18% dalam industri insurans, dan antara 15% hingga 20% dalam industri seperti pembinaan dan penternakan. Model ini juga menyokong fungsi kata panas tersuai oleh perusahaan, membolehkan import lebih daripada 1,000 kosakata khusus untuk meningkatkan pengenalan kata-kata yang jarang digunakan.

Fun-ASR boleh mengoptimumkan inferens dengan menggabungkan maklumat dalaman seperti direktori staf, jadual dan pangkalan pengetahuan dalam sistem DingTalk perusahaan. Dengan keizinan perusahaan, ia dapat secara efektif mengurangkan halusinasi model besar dan menghasilkan transkrip yang lebih boleh dipercayai.

Berdasarkan arsitektur akhir-ke-akhir yang cekap, model ini boleh menggunakan data suara sebenar yang disediakan oleh perusahaan untuk seterusnya mengoptimumkan algoritma, meningkatkan ketepatan pengenalan nama jenama, kod projek, nama produk dan nama individu.

Sebagai contoh, bagi KUKA Home, selepas latihan khusus, model ini mampu mengenal pasti ungkapan kompleks seperti "latex Pulse Belgium import" dan "proses pengembangan Sonocore unik" dengan tepat, memberikan asas kukuh untuk analisis keperluan pelanggan seterusnya.

Lihat ke hadapan: Memperdalam lagi keupayaan adaptasi industri

Pengurus pasukan audio makmal Tongyi, Li Xiangang menyatakan: "Kami berharap dapat bekerjasama dengan DingTalk untuk mendorong aplikasi inovatif teknologi pengenalan suara dalam senario perusahaan. Kami akan terus memperluaskan skala data dan model Fun-ASR, meningkatkan kebolehsalinan penyelesaian, serta memberikan pengalaman yang lebih pintar dan cekap kepada perusahaan."

CTO DingTalk, Zhu Hong berkata: "Hanya dalam tempoh tiga bulan kerjasama rapat, kami telah berjaya melaksanakan model ini dan mendapat pengiktirafan daripada pelanggan utama. Ini merupakan lompatan penting menuju kepimpinan industri, serta memberikan contoh teladan yang boleh disalin untuk perusahaan lain dalam pembangunan model besar tersuai."

Semasa ini, potensi Fun-ASR masih diterokai secara berterusan. Kedua-dua pihak akan memberi fokus kepada penambahbaikan dalam pengenalan dialek, ketahanan persekitaran bising, sokongan pelbagai bahasa dan penyesuaian mendalam perusahaan, meningkatkan secara keseluruhan ketepatan dan kegunaan transkripsi suara, membantu lebih banyak perusahaan mencapai pengagihan pintar.

We dedicated to serving clients with professional DingTalk solutions. If you'd like to learn more about DingTalk platform applications, feel free to contact our online customer service or email at This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.. With a skilled development and operations team and extensive market experience, we’re ready to deliver expert DingTalk services and solutions tailored to your needs!