Avis et détails du produit CMUSphinx

Krisp fournit une technologie d'IA vocale en temps réel qui améliore les conversations numériques lors des réunions, dans les centres de contact et les applications intégrées. La plateforme combine la suppression du bruit et de l'écho, l'annulation des voix de fond, la conversion d'accent, la traduction vocale en direct, la transcription, le résumé de réunion et l'assistance aux agents en une seule solution. La technologie Krisp est déployée sur plus de 200 millions d'appareils et traite plus de 75 milliards de minutes de conversations vocales chaque mois. Les organisations l'utilisent pour capturer des comptes rendus de réunion précis, améliorer les interactions avec les clients et créer de nouveaux produits activés par la voix. Les centres de contact et les fournisseurs de services rapportent un impact mesurable, y compris des réductions des plaintes liées au bruit, un traitement des appels plus rapide et une satisfaction client accrue. En opérant sur l'appareil et dans le cloud, et en prenant en charge n'importe quel microphone, casque ou application de communication, Krisp fournit une couche évolutive et axée sur la confidentialité de l'IA vocale en temps réel pour les entreprises de toutes tailles.

Rev est une entreprise de technologie vocale dédiée à rendre vos conversations plus productives et significatives. Notre gamme de solutions de reconnaissance vocale allie la rapidité de l'IA à la précision humaine, garantissant des résultats rapides et fiables qui non seulement capturent vos conversations mais les analysent et les synthétisent également.

Otter.ai crée des technologies et des produits qui rendent l'information provenant de conversations vocales importantes instantanément accessible et exploitable.

Deepgram construit une intelligence artificielle pour reconnaître la parole, rechercher des moments et catégoriser l'audio et la vidéo.

Google Cloud Speech-to-Text est un service qui permet aux développeurs de convertir rapidement et avec précision l'audio en texte en appliquant des modèles de réseaux neuronaux dans une API facile à utiliser. L'API couvre 73 langues et 137 variantes locales différentes pour soutenir une base d'utilisateurs mondiale et peut être utilisée pour alimenter des systèmes de contrôle vocal des médias, le sous-titrage et l'analyse de contenu, des plateformes conversationnelles et plus encore.