aiOla 推出 QUASAR，重新思考生产环境中的语音识别工作原理
aiOla 发布了 QUASAR，这是一个旨在解决企业语音 AI 中最顽固问题之一的平台：现实条件下语音识别性能的不一致性。QUASAR 并非将客户锁定在单一的 自动语音识别（ASR） 提供商，而是作为一个智能网关运行，动态地将每个音频交互路由到当时最有可能表现最佳的 ASR 引擎。随着语音成为联络中心、合规、分析、搜索以及日益增多的自主 AI 智能体中 AI 驱动工作流程的核心输入，这一转变至关重要。虽然基准测试分数通常指导 ASR 的选择，但生产环境却充斥着口音、背景噪音、领域特定术语和波动的网络质量——这些因素可能使识别准确率在每次交互间发生巨大变化。为何“一刀切”的 ASR 在大规模应用时会失效如今，大多数企业将 ASR 部署视为静态的基础设施决策。基于综合基准测试选择一个单一提供商，然后将其深度嵌入工作流程。实际上，这会造成盲点。一个擅长处理清晰朗读语音的引擎，可能在处理带口音的说话者或行业密集词汇时表现不佳。另一个引擎可能能很好地处理嘈杂音频，但会遗漏对于合规和计费至关重要的专有名词或数字序列。为弥补这些差距而更换提供商成本高昂且具有破坏性，通常需要重新训练、重新验证和操作停机。与此同时，新的 ASR 模型和更新发布的速度超过了大多数组织测试和采用它们的能力。其结果是较低的解决率、不准确的摘要、较弱的分析以及更高的质量保证开销——所有这些都源于本可避免的转录错误。深入 QUASAR 架构：将 ASR 视为动态问题QUASAR...
