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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/universal',
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/universal",
"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
Die Universal-Serie von AssemblyAI stellt den Höhepunkt dar. Sprach-zu-Text-Umwandlung (STT) Technologie, die entwickelt wurde, um gesprochene Sprache in hochpräzisen und verständlichen Text umzuwandeln. Diese hochentwickelten Modelle werden sorgfältig anhand von über 1000 Datensätzen trainiert. 12,5 Millionen Stunden vielfältiger, mehrsprachiger AudiodatenDadurch können sie in komplexen, realen Gesprächssituationen hervorragende Leistungen erbringen. Sie meistern mehrere Sprecher, verschiedene Akzente und herausfordernde Hintergrundgeräusche mit außergewöhnlicher Klangtreue.
⚙ Technische Spezifikationen
- ✓ Architektur: Universal-1 nutzt eine Konformer-Encoder gepaart mit einem rekurrenter neuronaler Netzwerktransducer (RNN-T) Modell, optimiert für Geschwindigkeit und Genauigkeit.
- ✓ Encoder-Details: Es verfügt über Faltungsschichten für 4-faches Subsampling, Positionskodierung und 24 Konformerschichten, die insgesamt etwa 600 Millionen ParameterJeder Conformer-Block nutzt chunkweise Aufmerksamkeit auf 8-Sekunden-Audiosegmenten für eine schnellere Verarbeitung und Robustheit gegenüber unterschiedlichen Audiolängen.
- ✓ Decoder: Besteht aus einem zweischichtigen LSTM-Prädiktor mit einem Joiner, der einen verwendet WordPiece-Tokenisierer trainiert anhand umfangreicher mehrsprachiger Korpora.
- ✓ Parallelverarbeitung: Entwickelt für hochgradig parallelisierte Encoder-Berechnungen, ermöglicht es groß angelegte Inferenz mit geringer Latenz, ideal für Echtzeitanwendungen.
- ✓ Zeitstempel: Gewährleistet präzise Zeitausrichtung für genaue Zeitstempelschätzung auf WortebeneDie
📈 Leistungsbenchmarks
- ✓ Modernste WER: Erreicht branchenführende Wortfehlerrate (WER) im Englischenund übertrifft damit zahlreiche kommerzielle ASR-Anbieter und Open-Source-Modelle, darunter OpenAIs Whisper Large-v3 und NVIDIAs Canary-1B.
- ✓ Erhöhte Robustheit: Zeigt überlegene Störfestigkeit und starke Leistung in Telefonie- und anderen anspruchsvollen akustischen Umgebungen.
- ✓ Mehrsprachigkeit: Zeigt wettbewerbsfähige WER-Werte über alle Spanisch, Französisch und Deutsch Datensätze, die robuste sprachübergreifende Fähigkeiten aufweisen.
- ✓ Qualitative Verbesserung: Menschliche Beurteilungen zeigen ein 60 % Präferenz für Universal-1-Transkriptionen gegenüber der vorherigen Generation Conformer-2, was signifikante qualitative Verbesserungen der Transkription unterstreicht.
💰 API-Preise
0,004725 US-Dollar pro Minute
📣 Kernmerkmale und Funktionen
- ✓ Hochpräzise Transkription: Liefert präzise Transkriptionen, komplett mit Zeichensetzung, Großschreibung und erweiterte TextformatierungDie
- ✓ Sprecherdialog: Identifiziert und unterscheidet intelligent einzelne Lautsprecher innerhalb des Audios.
- ✓ Erweiterte Entitätserkennung: Erkennt und transkribiert präzise Eigennamen und alphanumerischer Inhalt (z. B. Telefonnummern, E-Mail-Adressen).
- ✓ Echtzeitverarbeitung: Angebote Echtzeit-Transkription mit niedriger Latenz mit außergewöhnlicher Skalierbarkeit und Effizienz.
- ✓ Anpassung & Feinabstimmung: Bietet flexible Optionen für Feinabstimmung und Anpassung um den vielfältigen Anwendungsfällen in Unternehmen gerecht zu werden.
- ✓ Ethische KI: Integriert strenge Strategien für Minderung von Verzerrungen, Inhaltssicherheit und Reduzierung von HalluzinationenDie
💻 Codebeispiel
🔗 Vergleich mit anderen Modellen
► Universal vs GPT-5
Während GPT-5 verfügt über ein enormes Kontextfenster von 400.000 Token. Dank seiner fortgeschrittenen hierarchischen Argumentation eignet es sich zwar ideal für das Verstehen und Generieren von Sprache in großem Umfang, ist aber im Vergleich zu Universal weniger für die Echtzeit-Sprachtranskription geeignet. Universal wurde speziell für die hochpräzise Sprachtranskription entwickelt.
► Universal vs GPT-4.1
GPT-4.1 ist auf Codierungsaufgaben spezialisiert. und strukturierte Codebearbeitung mit einem kleineren Kontextfenster. Obwohl es für entwicklerorientierte Szenarien optimiert ist, fehlen ihm die umfassenden Spracherkennungs- und multimodalen Integrationsfunktionen, die für AssemblyAI Universal zentral sind.
► Universal vs OpenAI o3
OpenAI o3 dient in erster Linie der Erfüllung älterer Agentenaufgaben. mit grundlegender Bilderkennung. Es weist im Vergleich zu AssemblyAI Universal eine höhere Latenz und eine weniger genaue multimodale Argumentation auf, wodurch es für moderne Echtzeit-Transkriptions- und multimodale Anwendungen weniger effektiv ist.
📜 Häufig gestellte Fragen
1. Was zeichnet AssemblyAI Universal im Bereich der Spracherkennungstechnologie aus?
AssemblyAI Universal zeichnet sich durch sein Training mit über 12,5 Millionen Stunden mehrsprachiger AudiodatenDadurch ist es in der Lage, komplexe reale Szenarien mit hoher Genauigkeit zu bewältigen, einschließlich mehrerer Sprecher, unterschiedlicher Akzente und erheblicher Hintergrundgeräusche.
2. Was sind die wichtigsten technischen Komponenten von Universal-1?
Universal-1 verwendet ein Konformer-Encoder mit 24 Schichten und ungefähr 600 Millionen Parameter, kombiniert mit einem RNN-T-ModellEs verfügt über chunkweise Aufmerksamkeit für eine schnellere Verarbeitung und einen zweischichtigen LSTM-Decoder mit einem WordPiece-Tokenizer.
3. Wie schneidet Universal im Vergleich zu anderen führenden ASR-Modellen ab?
Universal erreicht modernste Wortfehlerrate (WER) im EnglischenEs übertrifft damit Modelle wie OpenAIs Whisper Large-v3 und NVIDIAs Canary-1B. Außerdem weist es in Spanisch, Französisch und Deutsch eine wettbewerbsfähige Worterkennungsrate (WER) auf und beweist damit eine hohe sprachübergreifende Robustheit.
4. Welche einzigartigen Funktionen bietet AssemblyAI Universal?
Über die hochpräzise Transkription hinaus bietet es Sprecherdialoggenaue Erkennung von Eigennamen und alphanumerischer Inhalt, Echtzeit-Transkription mit niedriger Latenzund flexibel Anpassungsoptionen Für den Einsatz in Unternehmen.
5. Ist Universal für Echtzeitanwendungen geeignet?
Ja, die Architektur von Universal ist speziell dafür ausgelegt hochgradig parallelisierte Berechnung und ermöglicht groß angelegte Inferenz mit geringer LatenzDadurch eignet es sich ideal für Echtzeit-Transkription und Anwendungen, die eine sofortige Verarbeitung erfordern.
KI-Spielplatz
