Дълбока Грам разкрива ново Real-Time Text-to-Speech API, Aura
Дълбока Грам е добре познато име в стартъп индустрията на гласовото разпознаване. Днес компанията направи значително обявление, представяйки Aura – нейното последно реално временно текст-към-глас API. С Aura разработчиците вече могат да създават разговорни AI агенти с изключително реалистични гласови модели и възможности за ниска латентност.
Фреш перспективи в областта на гласовите технологии
Традиционно, достъпът до висококачествени гласови модели е бил скъп и времеемъжващ процес. От друга страна, моделите с ниска латентност често липсват на естествено звучащи гласове. Въпреки това Aura API на Дълбока Грам преодолява този разрив, като доставя бързи и хуманно-подобни гласови модели на достъпна цена.
ЧЗВ:
1. Какво е предназначението на Aura API на Дълбока Грам?
Предназначението на Aura API на Дълбока Грам е да позволи на разработчиците да създават реално времеи общуващи AI агенти с висококачествени гласови модели и възможности за ниска латентност.
2. В какво се различава Aura на Дълбока Грам от други решения за гласово разпознаване?
Aura се отличава, като предлага бързи и хуманно-подобни гласови модели на достъпна цена, което я издига над конкурентите.
3. Какво е ценообразуването на Aura API на Дълбока Грам?
Ценообразуването на Aura започва от $0,015 за 1 000 символа, което я прави по-разходно ефективна в сравнение с подобни предложения от Google и Amazon.
4. Как са били обучени гласовите модели за Aura?
Гласовите модели за Aura са били обучени в офиса на Дълбока Грам, използвайки създаден набор от данни в сътрудничество с гласови актьори.
Дефиниции:
– Гласово разпознаване: Технологията, която позволява на машините да разбират и интерпретират изговорения език.
– Текст-към-глас: Процесът на преобразуване на писмен текст в изговорени думи.
– API: Интерфейс за програмиране на приложения, комплект от правила и протоколи, които позволяват на различни софтуерни приложения да комуникират помежду си.
Препоръчани свързани връзки:
– Дълбока Грам (Източник на статията)
The source of the article is from the blog scimag.news