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const axios = require('axios').default;
const api = new axios.create({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
headers: { Authorization: 'Bearer ' },
});
const main = async () => {
const response = await api.post('/stt', {
model: 'aai/slam-1',
url: 'https://audio-samples.github.io/samples/mp3/blizzard_unconditional/sample-0.mp3',
});
console.log('[transcription]', response.data.results.channels[0].alternatives[0].transcript);
};
main();
import requests
headers = {"Authorization": "Bearer "}
def main():
url = f"https://api.ai.cc/v1/stt"
data = {
"model": "aai/slam-1",
"url": "https://audio-samples.github.io/samples/mp3/blizzard_unconditional/sample-0.mp3",
}
response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
if response.status_code >= 400:
print(f"Error: {response.status_code} - {response.text}")
else:
response_data = response.json()
transcript = response_data["results"]["channels"][0]["alternatives"][0][
"transcript"
]
print("[transcription]", transcript)
if __name__ == "__main__":
main()
Produktdetails
Slam-1 gilt als bahnbrechende Leistung von AssemblyAI Sprachsprachmodell (SLM), einzigartig konzipiert, um zu vereinen Architektur großer Sprachmodelle mit fortgeschritten automatische Spracherkennungs-Encoder (ASR)Diese leistungsstarke Kombination liefert überlegene Ergebnisse. Genauigkeit der Sprach-zu-Text-TranskriptionSlam-1 wurde speziell für Sprachaufgaben entwickelt und bietet ein tiefgreifendes Verständnis von Kontext und Semantik, wodurch es Folgendes ermöglicht: sofort einsetzbare und hochgradig anpassbare TranskriptionEs passt sich intelligent an branchenspezifische Terminologie und komplexe gesprochene Inhalte an und ist somit eine ideale Lösung für kritische Anwendungsfälle. Gesundheitswesen, Recht, Vertrieb und Technik die präzise, kontextbezogene Transkriptionen erfordern.
Technische Spezifikationen
Leistungsbenchmarks
✅ Reduziert die Fehlerquote um bis zu 66 %insbesondere bei Namen, medizinischen und technischen Begriffen.
✅ Verringert Formatierungsfehler um etwa 20 %Die
✅ Von über 72 % von Endnutzern in Blindtests im Vergleich zu Konkurrenzmodellen.
✅ Erreicht eine zuverlässigere Transkriptqualität in laute und spezialisierte KontexteDie
✅ Bietet Robustheit gegen Halluzinationen durch ein multimodale Architektur das gleichzeitig Audio und Sprache verarbeitet.
Architekturaufschlüsselung
Die Architektur des Slam-1 vereint auf unverwechselbare Weise eine Sprachkodierer mit einem Adapterschicht präzise abgestimmt, um akustische Merkmale mit einem festen großes SprachmodellDies ermöglicht ein tiefgreifendes semantisches Verständnis. Dieses multimodale Design übertrifft herkömmliche Audio-zu-Text-Modelle durch die ganzheitliche Interpretation gesprochener Inhalte und unterstützt… genaue Transkription und kontextuelles DenkenDer Ansatz nutzt prompte Entwicklung um die Transkriptionsgenauigkeit dynamisch an branchenspezifische Vokabulare und Sprachmuster anzupassen.
API-Preise
Legen Sie los für nur 0,002625 US-Dollar pro Minute
Kernmerkmale und Funktionen
✨ Sprachintegration: Kombiniert nahtlos Sprachcodierer und LLM für Promptfähige und anpassbare Transkriptions-WorkflowsDie
⚙️ Feinabstimmung & Anpassung: Aktiviert domänenspezifische Anpassung durch einfache Anweisungen, wodurch die Notwendigkeit komplexer Umschulungen entfällt.
🎯 Hohe Genauigkeit: Bietet eine überlegene Erkennung seltener und domänenspezifischer Begriffe. eine deutliche Verbesserung der nachgelagerten Analysen und eine Reduzierung des manuellen ÜberprüfungsaufwandsDie
🗣️ Mehrkanal- und Lautsprecherdialogisierung: Unterstützt vollständig komplexe Audiostreams mit Präzise Lautsprechertrennung und Zeitstempel sind ab Werk verfügbar.Die
🏢 Bereit für Unternehmen: Speziell entwickelt, um den Aufwand für die Nachbearbeitung zu reduzieren und Verbesserung der Transkriptqualität in risikoreichen Branchen wie beispielsweise im Gesundheitswesen und im Rechtswesen.
Codebeispiel
Vergleich mit anderen Modellen
VS AssemblyAI Universal: Slam-1 zeichnet sich aus durch Sofort einsetzbare, hochgradig anpassbare Transkription mit überlegener Entitätserkennung für spezialisierte Bereiche.Im Gegensatz dazu ist AssemblyAI Universal für eine breitere Sprachunterstützung und geringere Latenz optimiert und erfüllt allgemeine Transkriptionsanforderungen.
VS GPT-4.1 (Nutzung von Audiotranskriptionen): Slam-1 ist speziell für diesen Zweck entwickelt und hochgradig optimiert. Sprach-zu-Text-Funktion mit robusten Mehrkanal- und SprecherdiarisierungsfunktionenGPT-4.1 hingegen konzentriert sich primär auf allgemeine Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und verfügt nicht über die für eine umfassende Transkription notwendigen nativen Audioverarbeitungsfunktionen.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Q: Was macht Slam-1 unter den Spracherkennungslösungen einzigartig?
A: Slam-1 ist einzigartig aufgrund seiner innovativen Architektur, die einen Sprachcodierer mit einem umfassenden Sprachmodell (LLM) vereint. Diese Integration ermöglicht es, Kontext und Semantik tiefgehend zu verstehen, was eine deutlich höhere Genauigkeit und eine anpassbare, auf Nachfragen basierende Transkription komplexer und spezialisierter Inhalte ermöglicht und herkömmliche ASR-Systeme übertrifft.
Q: Wie gewährleistet Slam-1 eine hohe Genauigkeit bei der Darstellung von Fachterminologie?
A: Slam-1 nutzt seine schnelle Entwicklungstechnologie und seine LLM-Fähigkeiten, um sich dynamisch an branchenspezifische Fachbegriffe anzupassen. Dadurch können Anwender das Modell so konfigurieren, dass es seltene Namen, medizinische Fachbegriffe, juristischen Jargon und technische Ausdrücke mit höchster Präzision erkennt, ohne dass ein umfangreiches Nachtraining erforderlich ist. Dies reduziert die Fehlerrate deutlich.
Q: Welche Branchen profitieren am meisten von den Fähigkeiten des Slam-1?
A: Branchen, die auf präzise und kontextbezogene Transkription angewiesen sind, profitieren enorm. Dazu gehören das Gesundheitswesen (für medizinische Diktate und Patientenakten), der Rechtsbereich (für Gerichtsverfahren und Zeugenaussagen), der Vertrieb (für Anrufanalysen) und technische Bereiche (für detaillierte technische Diskussionen und Dokumentationen). Die hohe Genauigkeit und die Anpassungsmöglichkeiten von Slam-1 sind in diesen kritischen Umgebungen von entscheidender Bedeutung.
Q: Unterstützt Slam-1 die Audio-Transkription mit mehreren Sprechern?
A: Ja, Slam-1 verfügt über integrierte Mehrkanal- und Sprecherdiarisierungsfunktionen. Das bedeutet, dass es verschiedene Sprecher in komplexen Audiostreams präzise trennen und Zeitstempel für den jeweiligen Sprecherbeitrag bereitstellen kann. Dadurch eignet es sich ideal für Meetings, Interviews und andere Aufnahmen mit mehreren Teilnehmern.
Q: Wie geht Slam-1 mit dem Problem der Transkriptions-"Halluzinationen" um?
A: Die multimodale Architektur von Slam-1 ist auf Robustheit gegenüber Halluzinationen ausgelegt. Durch die gleichzeitige Verarbeitung von Audio- und Sprachdaten kann sie Informationen aus akustischen Merkmalen mit semantischem Verständnis abgleichen und validieren, wodurch die Wahrscheinlichkeit, ungenaue oder erfundene Inhalte in ihren Transkriptionen zu erzeugen, deutlich reduziert wird.
KI-Spielplatz
