企业级ASR自训练平台 “谛听”

循环智能联合创始人杨植麟与Google、卡内基梅隆大学，合作推出国际前沿的原创算法模型 Transformer-XL，并在全部六个主流语言建模数据集上夺魁。循环智能率先将该模型应用于企业级语音识别系统，实现准确率更高的端到端语音识别。

提供从“热词”到“语言模型”和“端到端模型训练”的多层次模型自训练定制服务，可一键实现定制化ASR模型训练。通过和业务系统打通，实现数据标注、筛选、导出、训练闭环，并提供模型仓库对模型版本进行管理，效果指标可追溯，一键部署上线。

因为节省存储成本的考虑，很多企业采用单轨录音。循环智能提供1:1声纹匹配和1:N声纹检索能力，准确率90%+。在不指定说话人个数的情况下，可以准确的进行说话人角色分离，适应电话、视频会议、线下沟通等各个场景。

传统降噪方案无法应对复杂真实场景的非稳态噪声和瞬时突发噪声。循环智能基于深度神经网络的降噪模型已适配数千小时上千种各类环境噪声，可满足各类使用场景。

在语音识别过程中，循环智能的ASR模型可以以句子为单位，实时判断当前的方言和语种，并实时选择最合适的ASR模型进行识别

不仅提供包括流式语音识别、长语义识别在内的语音识别算法，而且提供全套自研的全栈AI语音能力，包括说话人分离、声纹验证等声纹相关算法、智能降噪和声源定位等信号处理算法。

循环智能自研的麦克风阵列专利技术可以定向增强特定方向的声音，过滤周围的噪音；可同时对两个方向进行波束成形，定向拾音，实现实时角色分离，满足柜台、会议室等线下场景复杂的收音需求，软硬一体方案，即插即用。

在呼叫中心场景，提供旁路语音流、镜像抓包、SIP代理三种接入方案，满足不同IT架构需求；在传统固化场景提供软硬结合的方案，实现低成本的数字化升级；音视频会议场景自研RPA方案；线下场景提供软硬一体数据采集方案。

中小企业可以选择 SaaS 模式，也可以选择本地的私有部署或者云端的私有部署模式。我们将根据实际业务量，即每日电话录音时长、实时转写的并发数，为您推荐高效的云端或本地服务器配置。