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7月29日

02:28

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官方一手@OpenAIDevs@OpenAIDevs

精选

GPT-Transcribe 在 Context Aware ASR 基准上，语义准确率从无自由格式上下文时的 41.6% 提升至 45.2%。在 Common Voice 的 22 种语言上，GPT-Transcribe 转录错误率为 19.27%，而 Whisper（whisper-1）为 40.37%。在 Real-World Audio Recording 基准的 9 种语言上，GPT-Transcribe 错误率为 8.98%，Whisper 为 15.21%。

AI模型 GPT-Transcribe Whisper ASR

推荐理由：OpenAI 发的 GPT-Transcribe 在音频转录上比 Whisper 错误率低一半，多语言场景提升明显。

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官方一手@OpenAIDevs@OpenAIDevs

精选

OpenAI 在 API 中推出两个新转录模型：GPT-Live-Transcribe 专为低延迟实时转录设计，GPT-Transcribe 优化了已完成音频文件的异步转录和批量处理。这两个模型能更好理解上下文，在口音、多种语言、短句、数字、专业术语以及嘈杂背景下的语音识别准确率更高。

AI产品 GPT-Live-Transcribe GPT-Transcribe OpenAI

推荐理由：OpenAI 出了两个新转录模型，一个实时低延迟，一个异步批量处理，对口音和噪音场景更准。做语音识别应用的话可以试试。