这篇文章最初发表在 NVIDIA 技术博客上。
将语音和翻译 AI 集成到我们的日常生活中，正在迅速重塑我们的互动方式（从虚拟助理到呼叫中心和增强现实体验）。语音 AI 日为语音 AI 的新进展提供了宝贵见解，展示了这项技术如何应对现实世界中的挑战。
在前三次语音 AI 日会议中，卡内基梅隆大学，Hippocratic AI，Suno 以及 Wipro 讨论了如何部署语音 AI 以更大限度地提高业务投资。
要点
- 统一兼容框架：建立标准化的语音 AI 开发框架，可以确保不同组件之间的无缝兼容性。这有助于更轻松地开发和部署语音 AI 解决方案，并最终提高语音 AI 服务的整体质量。
- 通过 MLOps 提高效率：实施 MLOps 可以简化从研究到生产的模型管理过程，帮助公司克服从概念验证到大规模生产实施的挑战。
- 严格的可靠性测试：全面的测试和验证过程对于确保语音 AI 解决方案的准确性和可靠性至关重要。这包括评估解决方案对各种语音类型的理解及其有效处理错误和意外输入的能力。
- **处理音频的通用性：**语音 AI 的能力扩展到处理口头和非口头音频，这增强了其在各种应用中的效用，提高了其实用性和适用性。
视频：从研究到实际生产应用，探索语音 AI
总结
在 Omniverse 中，语音 AI 的研究正在革新多语言应用程序的开发，使其能够同时理解不同的语言。先进的多语言语音技术使您能够创建应用程序，并提供超越文化和国家边界的卓越用户体验。
如需深入了解语音和翻译 AI (包括自动语音识别 (ASR)、文本转语音 (TTS) 和神经网络机器翻译 (NMT))的最新趋势和技术，请参阅以下资源：
- 语音 AI 日：您可以点播观看全部三次语音 AI 日会议，其中包括摩托罗拉和德勤等领先公司的演讲。
- 语音 AI 电子书：全面概述语音 AI 的现状，了解其在各行各业中的功能和重要性。
- NVIDIA Riva：深入了解 NVIDIA Riva，这是一款 GPU 加速的语音和翻译 AI，具有自动语音识别、文本转语音和神经机器翻译技能，非常适合跨云平台、本地、边缘和嵌入式设备的对话式应用。