Reverbは、音声認識（ASR）にWeNetフレームワーク、話者分離にPyannoteフレームワークを用いた、オープンソースの音声認識と話者分離モデル推論コードです。詳細なモデルの説明を提供しており、Hugging Faceからモデルをダウンロードできます。Reverbは、開発者や研究者が様々な音声処理タスクを支援するための、高品質の音声認識と話者分離ツールを提供することを目的としています。

Whisper large-v3-turboは、OpenAIが開発した高度な自動音声認識（ASR）および音声翻訳モデルです。500万時間以上のラベル付け済みデータでトレーニングされており、ゼロショット設定で多くのデータセットやドメインに汎化できます。このモデルはWhisper large-v3を微調整したバージョンで、速度向上のためデコード層が32から4に削減されていますが、わずかに品質が低下する可能性があります。

OmniSenseVoiceは、SenseVoiceを最適化した音声認識モデルです。高速推論と高精度なタイムスタンプに特化し、よりスマートで高速な音声文字起こしを提供します。

CrisperWhisperは、OpenAIのWhisperモデルを高度に改良したモデルで、高速かつ正確な単語単位の音声認識を目的として設計されています。正確な単語レベルのタイムスタンプを提供します。元のWhisperモデルと比較して、CrisperWhisperは、つなぎ言葉、間、吃音、誤った開始など、発話されたすべての単語を単語単位で転写することに重点を置いています。TED、AMIなどの単語単位データセットで最高ランクを獲得しており、INTERSPEECH 2024で発表されました。

Seed-ASRは、バイトダンス社が開発した大規模言語モデル（Large Language Model, LLM）に基づく音声認識モデルです。連続音声表現とコンテキスト情報をLLMに入力することで、LLMの能力を活用し、大規模な訓練とコンテキスト認識能力によって、複数領域、アクセント/方言、言語を含む包括的な評価セットでのパフォーマンスを大幅に向上させました。最近発表された大規模ASRモデルと比較して、Seed-ASRは中国語と英語の共通テストセットで10～40％の単語誤り率の低減を実現し、その強力な性能をさらに証明しています。

whisper-diarizationは、Whisperによる自動音声認識（ASR）、音声活動検出（VAD）、話者埋め込み技術を統合したオープンソースプロジェクトです。音声部分のみを抽出して話者埋め込みの精度を向上させ、Whisperで転写テキストを生成し、WhisperXでタイムスタンプの補正とアライメントを行い、時間ずれによる分離エラーを削減します。その後、MarbleNetを用いてVADと分離を行い無音部分を排除し、TitaNetを用いて話者埋め込みを抽出し各セグメントの話者を識別し、最後にWhisperXで生成されたタイムスタンプと結果を関連付けて、タイムスタンプに基づいて単語ごとの話者を検出し、句読点モデルを用いて微小な時間ずれを補正するために再アライメントを行います。

RTVI-AIは、AI音声対音声およびリアルタイムビデオアプリケーションの構築を簡素化することを目的としたオープンスタンダードです。オープンソースSDKコードと、標準エンドポイントの形状、イベントメッセージ、データ構造に関するドキュメントを提供し、開発者が任意の推論サービスを使用できるようにします。また、推論サービスがオープンソースツールを利用して、リアルタイムマルチメディア向けに複雑なクライアントツールを開発できるようにもします。

SenseVoiceSmallは、自動音声認識（ASR）、言語識別（LID）、音声感情認識（SER）、および音声イベント検出（AED）を含む、複数の音声理解機能を備えた音声基礎モデルです。40万時間以上のデータで学習されており、50以上の言語に対応し、Whisperモデルを上回る認識性能を実現しています。小型モデルであるSenseVoice-Smallは非自己回帰型エンドツーエンドフレームワークを採用しており、推論遅延が極めて低く、10秒の音声処理にわずか70ミリ秒しかかかりません。これはWhisper-Largeと比べて15倍高速です。さらに、SenseVoiceは便利な微調整スクリプトと戦略、多重同時処理要求に対応するサービス展開パイプラインを提供しており、クライアント言語にはPython、C++、HTML、Java、C#などがあります。

GPTACG中継APIは、OpenAI公式APIのリバースプロキシサービスを提供します。安定性を重視しており、高い安定性を求めるアプリケーションシナリオに最適です。地域制限の解除、超高並列処理のサポート、高コストパフォーマンスのエンタープライズレベルの安定したサービスを提供することを目的としており、ユーザーのリクエストとレスポンス情報の収集は一切行いません。価格設定は、500ドル未満と500ドル以上の購入額で異なる割引率を提供しています。

パイオ算力クラウドは、高コストパフォーマンスのGPUインフラとシームレスに統合された最先端のAI推論技術を提供する、ワンストップのAIGCクラウドサービスプラットフォームです。様々なビジネスフェーズにおけるAIニーズを網羅し、ビジネスの成長を加速させます。パイオ算力クラウドの主な利点としては、高性能なクラウドサービス製品、GPUインフラの管理?運用不要、自動スケール、グローバル対応のGPUコンテナインスタンス、7×24時間のカスタマーサポートなどが挙げられます。製品背景情報から、パイオ算力クラウドはAIアプリケーション開発者に強力な算力サポートを提供し、開発コストの削減と開発効率の向上を目指していることが分かります。

派欧算力クラウド大規模言語モデルAPIは、大規模言語モデル、画像、音声、動画など、様々なモダリティのAPIサービスを容易に統合できるよう提供しており、ユーザーが独自のAIGCアプリケーションを簡単に構築することを目指しています。このプラットフォームは豊富なモデルリソースを備え、個別ニーズに応じたモデルのトレーニングとホスティングをサポートし、同時にユーザーのプライベートモデルの機密性を確保します。高コストパフォーマンス、高スループット、高性能推論エンジンを特長とし、チャットボット、要約、小説生成器など、様々なAIアプリケーションシナリオに適しています。

Message Batches APIはAnthropicが提供するAPIで、開発者はこれを使用して大量のクエリを非同期で処理できます。1バッチあたり最大10,000件のクエリを処理可能です。リアルタイムの応答が不要な、時間非依存型のタスク（顧客フィードバック分析、言語翻訳など）に特に適しています。高いスループットを提供しながら、標準API呼び出しの半額のコストで、大規模データ処理をより経済的で効率的にします。

Reverbは、音声認識（ASR）にWeNetフレームワーク、話者分離にPyannoteフレームワークを用いた、オープンソースの音声認識と話者分離モデル推論コードです。詳細なモデルの説明を提供しており、Hugging Faceからモデルをダウンロードできます。Reverbは、開発者や研究者が様々な音声処理タスクを支援するための、高品質の音声認識と話者分離ツールを提供することを目的としています。

Whisper large-v3-turboは、OpenAIが開発した高度な自動音声認識（ASR）および音声翻訳モデルです。500万時間以上のラベル付け済みデータでトレーニングされており、ゼロショット設定で多くのデータセットやドメインに汎化できます。このモデルはWhisper large-v3を微調整したバージョンで、速度向上のためデコード層が32から4に削減されていますが、わずかに品質が低下する可能性があります。

リアルタイムAPIは、OpenAIが提供する低遅延の音声インタラクションAPIです。開発者はこのAPIを使用して、アプリケーションに高速な音声対音声エクスペリエンスを構築できます。このAPIは自然言語の音声対音声対話をサポートし、ChatGPTの高機能音声モードと同様に、会話の中断を処理できます。WebSocket接続を介して機能呼び出しをサポートしており、音声アシスタントがユーザーのリクエストに応答し、アクションをトリガーしたり、新しいコンテキストを導入したりできます。このAPIの提供により、開発者は音声エクスペリエンスを構築するために複数のモデルを組み合わせる必要がなくなり、単一のAPI呼び出しで自然な対話エクスペリエンスを実現できます。

OmniSenseVoiceは、SenseVoiceを最適化した音声認識モデルです。高速推論と高精度なタイムスタンプに特化し、よりスマートで高速な音声文字起こしを提供します。