將語音和翻譯 AI 集成到我們的日常生活中，正在迅速重塑我們的互動方式（從虛擬助理到呼叫中心和增強現實體驗）。語音 AI 日為語音 AI 的新進展提供了寶貴見解，展示了這項技術如何應對現實世界中的挑戰。
在前三次語音 AI 日會議中，卡內基梅隆大學，Hippocratic AI，Suno 以及 Wipro 討論了如何部署語音 AI 以更大限度地提高業務投資。
要點
- 統一兼容框架：建立標準化的語音 AI 開發框架，可以確保不同組件之間的無縫兼容性。這有助于更輕松地開發和部署語音 AI 解決方案，并最終提高語音 AI 服務的整體質量。
- 通過 MLOps 提高效率：實施 MLOps 可以簡化從研究到生產的模型管理過程，幫助公司克服從概念驗證到大規模生產實施的挑戰。
- 嚴格的可靠性測試：全面的測試和驗證過程對于確保語音 AI 解決方案的準確性和可靠性至關重要。這包括評估解決方案對各種語音類型的理解及其有效處理錯誤和意外輸入的能力。
- 處理音頻的通用性：語音 AI 的能力擴展到處理口頭和非口頭音頻，這增強了其在各種應用中的效用，提高了其實用性和適用性。
總結
在 Omniverse 中，語音 AI 的研究正在革新多語言應用程序的開發，使其能夠同時理解不同的語言。先進的多語言語音技術使您能夠創建應用程序，并提供超越文化和國家邊界的卓越用戶體驗。
如需深入了解語音和翻譯 AI (包括自動語音識別 (ASR)、文本轉語音 (TTS) 和神經網絡機器翻譯 (NMT))的最新趨勢和技術，請參閱以下資源：
- 語音 AI 日：您可以點播觀看全部三次語音 AI 日會議，其中包括摩托羅拉和德勤等領先公司的演講。
- 語音 AI 電子書：全面概述語音 AI 的現狀，了解其在各行各業中的功能和重要性。
- NVIDIA Riva：深入了解 NVIDIA Riva，這是一款 GPU 加速的語音和翻譯 AI，具有自動語音識別、文本轉語音和神經機器翻譯技能，非常適合跨云平臺、本地、邊緣和嵌入式設備的對話式應用。
?
