Gate七月透明度报告发布:稳健实现多维增长
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Gate 将继续以强劲增长拓展全球生态布局,致力于为用户打造更安全、高效、充满活力的数字资产生态系统。
完整报告详见:https://www.gate.com/zh/announcements/article/46650
英伟达通过Whisper和Canary模型扩展Riva ASR功能
丽贝卡·摩恩
2025年2月21日10:54
英伟达利用Whisper和Canary模型增强其Riva ASR,集成离线和自动语音翻译的先进功能,实现多语言能力的提升。
NVIDIA通过引入Riva 2.18.0容器和SDK,显著推进了其自动语音识别(ASR)系统的增强功能。这些发展是NVIDIA持续努力改进其基于GPU加速的语音和翻译人工智能微服务的一部分,详情请参阅NVIDIA开发者博客中Sven Chilton的介绍。
新模型的整合
Riva的最新版本包括对Parakeet架构的支持,该架构促进了流式多语言ASR,以及Whisper和Canary模型,用于离线ASR和自动语音翻译(AST)。Whisper由OpenAI开发,而HuggingFace的Distil-Whisper模型现已成为Riva离线ASR功能的一部分,允许直接将多种语言的音频录音转录和翻译为英文。
Canary模型通过支持离线自动语音识别(ASR)和自动语音翻译(AST)进一步扩展了Riva的功能,涵盖了多种语言组合,包括任意语言到英语,英语到任意语言,以及任意语言到任意语言的翻译。这些模型满足了多样化的语言需求,为语言检测和翻译任务提供了强大的支持。
选择性NMT停用
此更新引入的一个显著特点是通过SSML标记选择性地停用神经机器翻译(NMT)过程的部分能力。此功能允许用户指定不应翻译的文本段,从而更好地控制翻译输出。此外,新的DNT字典使得可以指定某些单词或短语的翻译方式,增强了翻译过程的定制化。
部署和使用
通过Riva Skills快速入门资源文件夹,可以简化部署这些新功能,其中包括设置具有Whisper和Canary功能的Riva服务器所需的脚本和配置文件。用户可以根据其特定的ASR需求选择Whisper和Canary模型,并利用提供的脚本根据其GPU架构优化模型部署。
英伟达致力于扩大其ASR系统的语言和功能范围,这一点在集成这些先进模型和功能中得以体现。通过支持更广泛的语言范围并提供增强的翻译控制,Riva在语音识别和翻译技术方面继续树立行业标准。
有关英伟达最新的 ASR 进展的更多信息,请访问英伟达开发者博客。
图片来源:Shutterstock