企業級ASR自訓練平臺 “諦聽”

循環智能聯合創始人楊植麟與Google、卡內基梅隆大學，合作推出國際前沿的原創算法模型 Transformer-XL，并在全部六個主流語言建模數據集上奪魁。循環智能率先將該模型應用于企業級語音識別系統，實現準確率更高的端到端語音識別。

提供從“熱詞”到“語言模型”和“端到端模型訓練”的多層次模型自訓練定制服務，可一鍵實現定制化ASR模型訓練。通過和業務系統打通，實現數據標注、篩選、導出、訓練閉環，并提供模型倉庫對模型版本進行管理，效果指標可追溯，一鍵部署上線。

因為節省存儲成本的考慮，很多企業采用單軌錄音。循環智能提供1:1聲紋匹配和1:N聲紋檢索能力，準確率90%+。在不指定說話人個數的情況下，可以準確的進行說話人角色分離，適應電話、視頻會議、線下溝通等各個場景。

傳統降噪方案無法應對復雜真實場景的非穩態噪聲和瞬時突發噪聲。循環智能基于深度神經網絡的降噪模型已適配數千小時上千種各類環境噪聲，可滿足各類使用場景。

在語音識別過程中，循環智能的ASR模型可以以句子為單位，實時判斷當前的方言和語種，并實時選擇最合適的ASR模型進行識別

不僅提供包括流式語音識別、長語義識別在內的語音識別算法，而且提供全套自研的全棧AI語音能力，包括說話人分離、聲紋驗證等聲紋相關算法、智能降噪和聲源定位等信號處理算法。

循環智能自研的麥克風陣列專利技術可以定向增強特定方向的聲音，過濾周圍的噪音；可同時對兩個方向進行波束成形，定向拾音，實現實時角色分離，滿足柜臺、會議室等線下場景復雜的收音需求，軟硬一體方案，即插即用。

在呼叫中心場景，提供旁路語音流、鏡像抓包、SIP代理三種接入方案，滿足不同IT架構需求；在傳統固化場景提供軟硬結合的方案，實現低成本的數字化升級；音視頻會議場景自研RPA方案；線下場景提供軟硬一體數據采集方案。

中小企業可以選擇 SaaS 模式，也可以選擇本地的私有部署或者云端的私有部署模式。我們將根據實際業務量，即每日電話錄音時長、實時轉寫的并發數，為您推薦高效的云端或本地服務器配置。