收集足够的语言资源或有效地利用可用 Whatsapp 号码列表 的资源可能并不便宜。总而言之，手动开发会让你损失惨重。 自动语音识别挑问题？ 如今，实施自动语音识别系统是从仍然使用过时方法的人群中脱颖而出的必由之路。 伴随着新的可能性，挑战也随之而来。将语音识别的缺点转化为优点需要付出努力。例如，训练 ASR 使其表现良好的一种方法是在非理想的训练环境中进行播种，并在语音到文本 (STT) 转换之前减少音频输入中的噪音。
当用户意图和本地化出现时，企业需要关注特定区域。理想情况下，针对多种意图和语言（重点关注方言/口音）进行预训练的 ASR 模型是双赢的。无论说话者的口音或原籍地（方言不同）如何，语音识别系统都会识别语言。 就像 Verloop.io 的 Voice 所做的那样！Verloop.io 提供的最先进的 ASR 是根据数千小时的语音数据进行定制训练的，并且本身支持 20 多种语言（各种形状、形式和大小！），以确保以可承受的成本实现准确性。