Jargonic V2: Revolución en el Reconocimiento de Voz en Japonés

2025-05-07
Jargonic V2: Revolución en el Reconocimiento de Voz en Japonés

El Jargonic V2 de aiOla establece un nuevo estándar en el reconocimiento de voz en japonés. A diferencia de los sistemas ASR tradicionales, Jargonic V2 ofrece una precisión de transcripción superior y una recuperación inigualable de jerga específica de la industria en sectores como la manufactura, la logística, la salud y las finanzas. Su tecnología patentada de Detección de Palabras Clave (KWS) permite la identificación en tiempo real de términos de nicho sin necesidad de volver a entrenar o de una curación manual del vocabulario. Las pruebas de referencia en los conjuntos de datos CommonVoice y ReazonSpeech demuestran una tasa de recuperación del 94,7% de Jargonic V2 para términos específicos del dominio y tasas de error de caracteres significativamente más bajas en comparación con competidores como Whisper v3 y ElevenLabs. Este avance representa un gran progreso en el manejo de idiomas complejos y terminología especializada, proporcionando una interfaz de voz más confiable para aplicaciones de IA empresarial.

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IA

Jargonic: Modelo ASR revolucionario para habla específica del sector

2025-04-01
Jargonic: Modelo ASR revolucionario para habla específica del sector

aiOla ha lanzado Jargonic, un modelo revolucionario de Reconocimiento Automático del Habla (ASR) que aborda las limitaciones de los modelos ASR existentes en el manejo de jerga del sector, entornos ruidosos y adaptabilidad en tiempo real. Jargonic utiliza adaptación de dominio avanzada, detección de palabras clave contextual en tiempo real y aprendizaje de cero disparos para manejar el lenguaje específico del sector sin necesidad de volver a entrenar. Su mecanismo único de detección de palabras clave combinado con el motor ASR mejora significativamente la precisión de la transcripción, especialmente para audio que contiene terminología especializada. Además, Jargonic cuenta con capacidades robustas de manejo de ruido, manteniendo un alto rendimiento en varios idiomas y entornos industriales ruidosos. Las pruebas de referencia muestran que supera a competidores como OpenAI Whisper.

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