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Acceso
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()
Detalles del producto
Slam-1 se erige como el innovador de AssemblyAI Modelo de Lenguaje del Habla (SLM), diseñado de forma única para unificar arquitectura de modelo de lenguaje grande con avanzado codificadores de reconocimiento automático del habla (ASR)Esta poderosa combinación ofrece un rendimiento superior. precisión de la transcripción de voz a textoDiseñado específicamente para tareas de habla, Slam-1 ofrece una comprensión profunda del contexto y la semántica, lo que permite... Transcripción ágil y altamente personalizable. Se adapta de forma inteligente a la terminología especializada de la industria y al contenido hablado complejo, lo que la convierte en una solución ideal para casos de uso críticos en ámbitos sanitario, jurídico, de ventas y técnico que requieren transcripciones precisas y que tengan en cuenta el contexto.
Especificaciones técnicas
Indicadores de rendimiento
✅ Reduce las tasas de entidades no alcanzadas hasta en 66%, en particular para nombres, términos médicos y técnicos.
✅ Disminuye los errores de formato en aproximadamente 20%.
✅ Preferido por más de 72% de usuarios finales en pruebas a ciegas frente a modelos de la competencia.
✅ Logra una calidad de transcripción más confiable en contextos ruidosos y especializados.
✅ Ofrece robustez contra las alucinaciones a través de una arquitectura multimodal que procesa simultáneamente audio y lenguaje.
Desglose de la arquitectura
La arquitectura de Slam-1 fusiona de manera distintiva una codificador de voz con un capa adaptadora sintonizado con precisión para vincular características acústicas con un fijo modelo de lenguaje grandeEsto permite una comprensión semántica potente. Este diseño multimodal supera los modelos tradicionales de audio a texto al interpretar el contenido hablado de forma holística, lo que permite... transcripción precisa y razonamiento contextualEl enfoque aprovecha ingeniería rápida para personalizar dinámicamente la precisión de la transcripción según el vocabulario y los patrones de habla específicos de cada sector.
Precios de API
Comience por solo $0.002625 por minuto
Características y capacidades principales
✨ Integración del habla y el lenguaje: Combina a la perfección el codificador de voz y el LLM para flujos de trabajo de transcripción personalizables y que permiten iniciar la transcripción.
⚙️ Ajustes y personalización: Permite adaptación específica del dominio mediante indicaciones sencillas, eliminando la necesidad de una formación compleja.
🎯 Alta precisión: Ofrece un reconocimiento superior de términos raros y específicos de dominios, mejorar significativamente los análisis posteriores y reducir los esfuerzos de revisión manual..
🗣️ Diarización multicanal y de oradores: Admite completamente flujos de audio complejos con Separación precisa de los altavoces y marcas de tiempo incluidas de serie..
🏢 Preparado para la empresa: Diseñado específicamente para reducir el esfuerzo de posprocesamiento y mejorar la calidad de las transcripciones en industrias de alto riesgo como la atención médica y los servicios legales.
Ejemplo de código
Comparación con otros modelos
VS AssemblyAI Universal: Slam-1 se distingue por Transcripción ágil y altamente personalizable con reconocimiento de entidades superior para dominios especializados.En cambio, AssemblyAI Universal está optimizado para ofrecer una mayor compatibilidad con distintos idiomas y una menor latencia, satisfaciendo así las necesidades generales de transcripción.
VS GPT-4.1 (uso para transcripción de audio): Slam-1 está diseñado específicamente y altamente optimizado para conversión de voz a texto, incorporando sólidas funciones multicanal y de diarización de hablantes.Por otro lado, GPT-4.1 se centra principalmente en tareas generales de procesamiento del lenguaje natural (PLN) y carece de capacidades nativas de procesamiento de audio esenciales para una transcripción completa.
Preguntas frecuentes (FAQ)
P: ¿Qué hace que Slam-1 sea único entre las soluciones de conversión de voz a texto?
A: Slam-1 es único gracias a su innovadora arquitectura que unifica un codificador de voz con un modelo de lenguaje extenso (LLM). Esta integración le permite comprender el contexto y la semántica en profundidad, lo que proporciona una precisión significativamente mayor y posibilita una transcripción personalizable y a demanda para contenido complejo y especializado, superando a los sistemas ASR tradicionales.
P: ¿Cómo garantiza Slam-1 una alta precisión en la terminología especializada?
A: Slam-1 aprovecha la ingeniería de precisión y sus capacidades LLM para adaptarse dinámicamente a vocabularios específicos de la industria. Esto permite a los usuarios personalizar el modelo para reconocer nombres poco comunes, términos médicos, jerga legal y frases técnicas con una precisión superior sin necesidad de un reentrenamiento extenso, lo que reduce significativamente la tasa de entidades no detectadas.
P: ¿Qué sectores se benefician más de las capacidades de Slam-1?
A: Las industrias que requieren transcripciones precisas y contextualizadas se benefician enormemente. Esto incluye el sector sanitario (para dictados médicos e historiales clínicos), el jurídico (para procedimientos judiciales y declaraciones), el comercial (para análisis de llamadas) y el técnico (para análisis técnicos detallados y documentación). La alta precisión y la capacidad de personalización de Slam-1 son fundamentales en estos entornos de alta exigencia.
P: ¿Slam-1 admite la transcripción de audio multilocutor?
A: Sí, Slam-1 incluye funciones integradas de grabación multicanal y diarización de oradores. Esto significa que puede separar con precisión a los distintos oradores en flujos de audio complejos y proporcionar marcas de tiempo para la intervención de cada uno, lo que lo hace ideal para reuniones, entrevistas y otras grabaciones con múltiples participantes.
P: ¿Cómo aborda Slam-1 el problema de las "alucinaciones" de transcripción?
A: La arquitectura multimodal de Slam-1 está diseñada para ser resistente a las alucinaciones. Al procesar simultáneamente datos de audio y lenguaje, puede contrastar y validar la información de las características acústicas con la comprensión semántica, lo que reduce significativamente la probabilidad de generar contenido inexacto o inventado en sus transcripciones.
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