Reverb 是一个开源的语音识别和说话人分割模型推理代码，使用 WeNet 框架进行语音识别 (ASR) 和 Pyannote 框架进行说话人分割。它提供了详细的模型描述，并允许用户从 Hugging Face 下载模型。Reverb 旨在为开发者和研究人员提供高质量的语音识别和说话人分割工具，以支持各种语音处理任务。

Whisper large-v3-turbo是OpenAI提出的一种先进的自动语音识别(ASR)和语音翻译模型。它在超过500万小时的标记数据上进行训练，能够在零样本设置中泛化到许多数据集和领域。该模型是Whisper large-v3的微调版本，解码层从32减少到4，以提高速度，但可能会略微降低质量。

OmniSenseVoice是基于SenseVoice优化的语音识别模型，专为快速推理和精确时间戳设计，提供更智能、更快速的音频转录方式。

CrisperWhisper是基于OpenAI的Whisper模型的高级变体，专为快速、准确、逐字的语音识别设计，提供准确的词级时间戳。与原始Whisper模型相比，CrisperWhisper旨在逐字转录每一个说出的单词，包括填充词、停顿、口吃和错误的开始。该模型在逐字数据集（如TED、AMI）中排名第一，并在INTERSPEECH 2024上被接受。

Seed-ASR是由字节跳动公司开发的基于大型语言模型(Large Language Model, LLM)的语音识别模型。它通过将连续的语音表示和上下文信息输入到LLM中，利用LLM的能力，在大规模训练和上下文感知能力的引导下，显著提高了在包括多个领域、口音/方言和语言的综合评估集上的表现。与最近发布的大型ASR模型相比，Seed-ASR在中英文公共测试集上实现了10%-40%的词错误率降低，进一步证明了其强大的性能。

whisper-diarization是一个结合了Whisper自动语音识别(ASR)能力、声音活动检测(VAD)和说话人嵌入技术的开源项目。它通过提取音频中的声音部分来提高说话人嵌入的准确性，然后使用Whisper生成转录文本，并通过WhisperX校正时间戳和对齐，以减少由于时间偏移导致的分割错误。接着，使用MarbleNet进行VAD和分割以排除静音，TitaNet用于提取说话人嵌入以识别每个段落的说话人，最后将结果与WhisperX生成的时间戳关联，基于时间戳检测每个单词的说话人，并使用标点模型重新对齐以补偿小的时间偏移。

SenseVoiceSmall是一款具备多种语音理解能力的语音基础模型，包括自动语音识别（ASR）、口语语言识别（LID）、语音情感识别（SER）和音频事件检测（AED）。该模型经过超过40万小时的数据训练，支持超过50种语言，识别性能超越Whisper模型。其小型模型SenseVoice-Small采用非自回归端到端框架，推理延迟极低，处理10秒音频仅需70毫秒，比Whisper-Large快15倍。此外，SenseVoice还提供便捷的微调脚本和策略，支持多并发请求的服务部署管道，客户端语言包括Python、C++、HTML、Java和C#等。

Emilia是一个开源的多语种野外语音数据集，专为大规模语音生成研究设计。它包含超过101,000小时的六种语言高质量语音数据和相应的文本转录，覆盖了各种说话风格和内容类型，如脱口秀、访谈、辩论、体育评论和有声书。

SenseVoice是一个包含自动语音识别(ASR)、语音语言识别(LID)、语音情感识别(SER)和音频事件检测(AED)等多语音理解能力的语音基础模型。它专注于高精度多语种语音识别、语音情感识别和音频事件检测，支持超过50种语言，识别性能超越Whisper模型。模型采用非自回归端到端框架，推理延迟极低，是实时语音处理的理想选择。

Decagon是一个企业级的客户支持AI平台，提供生成式AI代理，以提供令人惊叹的顾客体验。它被大型企业和高增长初创公司所信赖。Decagon的AI支持代理能够实现真正的自动解决，提供100%的生成式响应和行动，无需复杂的决策树或预设响应。它还提供无缝集成，能够与现有的工具和数据源进行零提升集成，最大化AI的潜力。此外，Decagon还提供AI驱动的洞察力，帮助企业识别主题、发现异常，并解锁对有价值对话的分析。Decagon在2024年完成了6500万美元的B轮融资，由Bain和Elad Gil领投，这显示了其在AI客服领域的强大背景和市场定位。

Talkstack AI是一个利用人工智能技术提供客户支持和销售代理服务的平台。它通过AI代理，能够以多种语言执行复杂任务，支持文本和电话沟通，并提供企业级安全性。该产品的主要优点包括无需预录音和触发词，完全由AI生成的语音响应，以及能够扩展销售和运营团队的能力。此外，它还支持创建自定义工作流程，并且易于审查AI代理生成的响应的准确性。

Dovetail 3.0是一个AI驱动的客户洞察平台，它通过自动化分析、渠道监控、即时问答和招募研究参与者等功能，帮助企业快速获取客户反馈并将其转化为产品决策。该产品利用最新的大型语言模型，自动对用户反馈、支持工单、应用评论等进行主题分类，同时提供定制化的视图，帮助企业洞察客户需求，优化产品方向。Dovetail 3.0的界面经过重新设计，更直观易用，适合各类用户。

Strella是一个利用人工智能技术进行客户研究的平台，它通过AI主持的访谈和即时综合分析，帮助企业和研究人员快速做出更明智的决策。该产品的主要优点包括快速研究、高响应率、实时分析、多语言支持等，它能够显著提高研究效率，降低成本，并提供灵活的访谈安排。Strella的背景信息显示，它已经为多个行业提供了客户研究服务，并且得到了积极的市场反馈。产品的价格和定位信息未在页面上明确提供，但提供了试用和演示的选项。

Zupport AI是一个专为SaaS公司设计的客户支持平台，它利用人工智能技术帮助解决客户支持中的重复问题，通过意图检测提供上下文感知的回复，同时支持在应用内收集功能请求，以及与Slack同步，以提升客户支持效率和客户满意度。该产品背景信息表明，它旨在帮助SaaS公司应对产品发展过程中客户支持的挑战，通过自动化和智能化手段提高支持团队的工作效率和响应速度。

Reverb 是一个开源的语音识别和说话人分割模型推理代码，使用 WeNet 框架进行语音识别 (ASR) 和 Pyannote 框架进行说话人分割。它提供了详细的模型描述，并允许用户从 Hugging Face 下载模型。Reverb 旨在为开发者和研究人员提供高质量的语音识别和说话人分割工具，以支持各种语音处理任务。

Whisper large-v3-turbo是OpenAI提出的一种先进的自动语音识别(ASR)和语音翻译模型。它在超过500万小时的标记数据上进行训练，能够在零样本设置中泛化到许多数据集和领域。该模型是Whisper large-v3的微调版本，解码层从32减少到4，以提高速度，但可能会略微降低质量。

Realtime API 是 OpenAI 推出的一款低延迟语音交互API，它允许开发者在应用程序中构建快速的语音到语音体验。该API支持自然语音到语音对话，并可处理中断，类似于ChatGPT的高级语音模式。它通过WebSocket连接，支持功能调用，使得语音助手能够响应用户请求，触发动作或引入新上下文。该API的推出，意味着开发者不再需要组合多个模型来构建语音体验，而是可以通过单一API调用实现自然对话体验。

OmniSenseVoice是基于SenseVoice优化的语音识别模型，专为快速推理和精确时间戳设计，提供更智能、更快速的音频转录方式。