人工智能初创公司 ElevenLabs 在最近完成 1.8 亿美元大规模融资后,又迈出了新的技术步伐。这家以音频生成技术闻名的公司推出了其首个独立的语音转文本模型 Scribe。
这家估值达 33 亿美元的初创公司此前通过其丰富的声音库为许多公司提供语音转文本服务。如今,公司正寻求进军语音识别领域,与 Gladia、Speechmatics、AssemblyAI、Deepgram 以及 OpenAI 的 Whisper 模型展开竞争。
ElevenLabs 的 Scribe 模型一经推出就支持超过 99 种语言。该公司将其中 25 种语言归类为高精度类别,这些语言的词错率低于 5%。这份名单包括英语 (声称准确率达 97%)、法语、德语、印地语、印尼语、日语、卡纳达语、马拉雅拉姆语、波兰语、葡萄牙语、西班牙语和越南语。其他语言则按照词错率被分为不同等级:高等 (5% 到 10%)、良好 (10% 到 20%) 和中等 (25% 到 50%)。
公司表示,在 FLEURS 和 Common Voice 基准测试中,该模型在多种语言上的表现超过了 Google Gemini 2.0 Flash 和 Whisper Large V3。
去年,ElevenLabs 为其 AI 对话代理平台开发了语音转文本组件。但这是该公司首次发布独立的语音识别模型。在上个月与 TechCrunch 的对话中,CEO Mati Staniszewski 谈到了改进语音识别模型的计划。
"我们希望能更好地理解对话中你所说的内容。我们正在研究如何不仅仅局限于生成内容,而是理解和转录语音," Staniszewski 当时表示。"很多人说语音转文本是一个已解决的问题。但对于许多语言来说,效果其实很差。我们认为可以开发出更好的语音识别模型,因为我们有内部团队可以标注数据并提供快速反馈。"
该模型还具备智能说话人分离功能,可识别发言者身份,支持词级时间戳以实现精确字幕,并能自动标注笑声等声音事件。该公司在其工作室中提供了直接转录视频内容并添加字幕的功能。
Scribe 目前仅支持预录制的音频格式。公司表示将很快推出低延迟的实时版本模型。这意味着目前该模型还不适用于会议记录或语音笔记等场景。
ElevenLabs 为 Scribe 定价为每小时音频转录 0.40 美元。虽然这个价格具有竞争力,但其部分竞争对手目前提供更低的音频转录价格,同时在功能上有所差异。
好文章,需要你的鼓励
许多人将旧电子设备堆放在储藏室或车库中,而非妥善处置。实际上,回收旧电脑和打印机既简单又通常免费。Best Buy、Staples等大型零售商均提供免费电子废品回收服务,每日可接收多台设备。在回收前,务必通过恢复出厂设置或专业工具彻底清除个人数据。如无零售店,可通过Earth911或消费技术协会的在线工具查找附近的回收中心。
三一学院与华为联合提出两阶段AI模型调度框架:先按语义聚类分配最优模型,再用轻量分类器拦截低质回答升级处理,在保留97-99%最强模型准确率的同时显著降低推理延迟。
美国核管理委员会(NRC)近期提出对第61部分法规进行全面修订,首次为"超C类"(GTCC)低放射性核废料建立明确的许可处置路径。现有框架要求将其送入从未建成的深层地质处置库,形成"监管死胡同"。新规拟采用基于风险的分析方法,按废料实际放射性危害而非来源确定处置方式,约80%的GTCC废料或可适用近地表处置。这些废料目前分散存放于反应堆、医院及工业设施,新规将为其提供集中处置的可行路径。
多智能体AI系统常因无法精准定位错误来源而难以优化,GBC通过梯度计算为每个AI的输出建立影响力评分,实现跨智能体的精细归因与针对性提示词优化。