Reverie发布印度语音识别模型，准确率超越Deepgram

Reverie Language Technologies在成立16周年之际推出新一代语音转文本模型。这个系统专为印度复杂的语言生态设计，覆盖印地语、英语及Hinglish混合语言。银行与呼叫中心行业的服务缺口正在被填补。

过去十二个月里，该模型处理了300万次API调用。独立测试显示，与Deepgram的对比中准确率领先4.2个百分点。响应速度提升至基准线的1.5倍。印度本土语音识别系统的技术指标开始重新定义。

数字"twenty-three"与印地语"तेईस"在同一个语音流中被同步解析。印度各地人名的拼写变异与发音差异不再构成识别障碍。全球通用模型长期面临的区域性壁垒出现裂缝。

泰米尔语、泰卢固语、孟加拉语等十种印度语言获得独立STT模型。每种模型都针对特定方言频谱进行训练。语言数据采集范围覆盖市集对话、乡村口音、城市俚语。技术系统开始模仿语言的自然生长轨迹。

研发负责人Pranjal Nayak的实验室日志记载着对印度数字表达习惯的追踪。英语数词与印地语动词的混合使用模式被编入算法。AI代理与用户的对话记录显示停顿次数下降27%。

某金融服务商的债务催收系统接入了这个引擎。15,000通多语种电话的录音带在服务器中流转。数字识别准确率触及98.3%的行业高位。付款金额的语音输入错误率降至千分之四以下。

API平台同时开放云端与本地部署通道。特定行业术语包通过下拉菜单选择。数字歧义消解模块自动识别"five"与"फाइव"的语境差异。热词增强功能支持实时词库更新。