河北企業(yè)網(wǎng)站建設(shè)500元全包（科大訊飛創(chuàng)業(yè)史）科大訊飛投資了哪些獨(dú)角獸，
作者丨李霜霜編輯丨海腰Assembly AI由Dylan Fox在2017年底創(chuàng)立，致力于研究、訓(xùn)練和部署領(lǐng)先的語(yǔ)音AI模型，供開(kāi)發(fā)人員和產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)集成到他們的應(yīng)用程序和服務(wù)中與國(guó)內(nèi)的“訊飛聽(tīng)見(jiàn)”類似，執(zhí)行語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄、內(nèi)容審核、關(guān)鍵提取等任務(wù)。
12月3日，Assembly AI宣布獲得5000萬(wàn)美元C輪融資，用以加速增強(qiáng)語(yǔ)音AI功能此輪投資由Accel領(lǐng)投，參投者包含Nat Friedman、Daniel Gross、Salesforce前聯(lián)合首席執(zhí)行官Keith Block、Insight Partners和Y Combinator等知名投資方。
據(jù)睿獸分析數(shù)據(jù)，Assembly AI共計(jì)融資6輪，資金總額為1.581億美元，Accel連投4輪，參與此前輪次的知名資方包括Stripe創(chuàng)始人John Collison、Smith Point、TechNexus Venture Collaborative等。
當(dāng)前，Assembly AI稱其付費(fèi)客群相較去年增長(zhǎng)了200%，增至4000個(gè)品牌，每日處理約2500萬(wàn)次API調(diào)用開(kāi)發(fā)模型需要時(shí)間、金錢和算力，規(guī)模較小的公司難以跟進(jìn)，便會(huì)尋求“人工智能即服務(wù)”的供應(yīng)商的幫助，這些供應(yīng)商負(fù)責(zé)處理創(chuàng)建模型的高難度工作，并通過(guò)API收取訪問(wèn)費(fèi)用。
Assembly AI就是這樣一家公司，專門提供語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄和文本分析服務(wù)，吃到了AI布局紅利IDC預(yù)測(cè)顯示，全球?qū)Α耙匀斯ぶ悄転橹行摹钡南到y(tǒng)支出將在2023年達(dá)到1540億美元，同比增長(zhǎng)26.9%，到2026年將超過(guò)3000億美元。
10月，《麻省理工科技評(píng)論》對(duì)600家公司的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，將近一半公司表示來(lái)年在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和人工智能方面的支出增加25%以上。
“白菜價(jià)”語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄Assembly AI致力于讓開(kāi)發(fā)者利用他們的AI模型分析語(yǔ)音數(shù)據(jù)構(gòu)建AI產(chǎn)品，其稱當(dāng)前有超過(guò)20萬(wàn)名開(kāi)發(fā)人員在使用該平臺(tái)高級(jí)工程師Afiz在推特中表示，“在Assembly AI使用5行Python代碼就可以為視頻文件生成字幕。
”在用戶頁(yè)中，用戶可選擇不同的編程語(yǔ)言通過(guò)官網(wǎng)簡(jiǎn)單的代碼引用寫法完成實(shí)時(shí)/異時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄、提煉亮點(diǎn)等功能據(jù)官網(wǎng)，Assembly AI的三大核心產(chǎn)品是語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄、智能音頻和LeMUR語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄是Assembly的基礎(chǔ)服務(wù)，其最新的自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別AI模型為7月發(fā)布的Conformer-2。
據(jù)稱，該模型使用110萬(wàn)小時(shí)的英語(yǔ)音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練此處，Assembly AI采用了一段Formula One中解說(shuō)者在嘈雜環(huán)境中對(duì)Verstappen彎道超車的評(píng)價(jià)音頻，展示了模型相比上一代Conformer-1專有名詞的錯(cuò)誤率改進(jìn)提升6.8%，字母數(shù)字識(shí)別提升31.7%，抗噪能力提升12%。
Assembly AI的語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄包含異步轉(zhuǎn)錄、同步轉(zhuǎn)錄、說(shuō)話人分類、自定義詞匯、時(shí)間軸精確至單詞、填充不流暢內(nèi)容、臟話過(guò)濾等功能目前，Assembly AI支持全球英語(yǔ)（包含帶口音的英語(yǔ)）、西班牙、法語(yǔ)、中文等16國(guó)語(yǔ)言的ASR（自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別）。
智能音頻服務(wù)提供總結(jié)語(yǔ)音、檢測(cè)惡意內(nèi)容、識(shí)別主題、提取見(jiàn)解等服務(wù)用戶在Assembly AI語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄后，可以使用其總結(jié)、關(guān)鍵詞、自動(dòng)章節(jié)的功能對(duì)整體內(nèi)容做關(guān)鍵提取這其中用戶能選擇不同風(fēng)格和語(yǔ)氣的摘要，也能在1分鐘內(nèi)獲得識(shí)別記錄中的關(guān)鍵詞和重要概念。
其預(yù)測(cè)的主題標(biāo)簽遵循標(biāo)準(zhǔn)的IAB內(nèi)容分類法，識(shí)別語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄中的不同主題它在檢測(cè)與分析方面結(jié)合了用戶的數(shù)據(jù)安全需求一方面，Assembly AI提供內(nèi)容審核檢測(cè)視頻中涉及暴力、惡意言論、社會(huì)敏感話題等內(nèi)容，還能檢測(cè)每句話的人物情緒。
另一方面，Assembly AI能自動(dòng)識(shí)別語(yǔ)音中的個(gè)人與公司名稱、住址、日期與位置用戶對(duì)此可啟用PII編輯模型，將個(gè)人敏感信息如姓名、電話、郵件地址等用“###”替換，也可以創(chuàng)建經(jīng)過(guò)PII編輯的音頻，這其中將以蜂鳴聲替代敏感信息。
其新框架LeMUR在Conformer-2的一周后發(fā)布據(jù)介紹，用戶通過(guò)API調(diào)用，可對(duì)100多個(gè)小時(shí)的音頻進(jìn)行會(huì)議總結(jié)、生成見(jiàn)解、回顧項(xiàng)目等操作LeMUR對(duì)特定任務(wù)的高精度進(jìn)行優(yōu)化，從短時(shí)長(zhǎng)的客戶咨詢通話音頻到長(zhǎng)時(shí)間的播客，用戶可使用LeMUR進(jìn)行提問(wèn)并得到答案，也可以自行輸入提示詞生成輸出內(nèi)容。
此外，LeMUR會(huì)按照用戶給定格式回顧會(huì)議上的行動(dòng)項(xiàng)目并分配給與會(huì)者目前，Assembly AI允許免費(fèi)用戶使用和探索，限制在每月5次異步轉(zhuǎn)錄與100M文件上傳超出則需要付費(fèi)訂閱語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄約0.65美元/小時(shí)（約4.6元/小時(shí)），實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)錄約0.74988美元/小時(shí)（約5.4元/小時(shí)），。
相較國(guó)內(nèi)同類軟件訊飛聽(tīng)見(jiàn)語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫約19.8元/小時(shí)，Assembly AI幾乎是“白菜價(jià)”智能音頻服務(wù)按照不同模型從0.05美元/小時(shí)（約0.36元/小時(shí)）到0.3美元/小時(shí)（約2.14元/小時(shí)）不等LeMUR按照輸入與輸出的口令數(shù)量計(jì)價(jià)，默認(rèn)版輸入約0.017美元/k tokens（1毛錢/k tokens），輸出為0.049美元/k tokens（3毛錢/k tokens）。
2022年9月，Assembly AI推出企業(yè)版產(chǎn)品，最大用例涵蓋電話、視頻、虛擬會(huì)議和媒體四個(gè)方面其主要客戶包括華爾街日?qǐng)?bào)、Spotify、Grain、BBC、NBC環(huán)球、Veeed.io、Dropbox、Runway等。
除知名報(bào)紙雜志、音頻網(wǎng)站對(duì)語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄的剛需，小型公司如流媒體Loop的廣告內(nèi)容檢測(cè)、呼叫跟蹤平臺(tái)Call Rail的通話摘要、會(huì)議平臺(tái)Fireflies.ai的自動(dòng)會(huì)議記錄、業(yè)務(wù)管理平臺(tái)Clari的運(yùn)營(yíng)收入記錄等都通過(guò)API調(diào)用LeMUR。
Assembly AI聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Dylan Fox在采訪中表示：“要做到低成本、高利用是極具挑戰(zhàn)的，調(diào)用Assembly AI的API的企業(yè)可以專注構(gòu)建新的人工智能產(chǎn)品、應(yīng)用和業(yè)務(wù)，而不需要關(guān)注大模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練。
”
Dylan Fox
從1萬(wàn)小時(shí)到1000萬(wàn)小時(shí)Dylan Fox畢業(yè)于美國(guó)喬治華盛頓大學(xué)，從小喜歡電腦和電子游戲的他大學(xué)時(shí)和朋友創(chuàng)業(yè)時(shí)學(xué)習(xí)了軟件知識(shí)，這也讓將他引向了機(jī)器學(xué)習(xí)和NLP第一次創(chuàng)業(yè)失敗后，2015年，他在思科擔(dān)任高級(jí)軟件工程師，專門研究協(xié)作產(chǎn)品的機(jī)器學(xué)習(xí)。
亞馬遜（Amazon）同年推出的語(yǔ)音助手Alexa席卷全球，將許多公司對(duì)將語(yǔ)音驅(qū)動(dòng)整合到產(chǎn)品中產(chǎn)生濃厚興趣，思科也不例外，開(kāi)始尋找做語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)服務(wù)的公司自從能用語(yǔ)音口述命令機(jī)器時(shí)，Dylan就沉迷于語(yǔ)音識(shí)別這項(xiàng)技術(shù)。
Dylan開(kāi)始研究ASR的API實(shí)例，過(guò)程中，Dylan發(fā)現(xiàn)需要運(yùn)用語(yǔ)音識(shí)別的項(xiàng)目使用的人工智能技術(shù)體驗(yàn)糟糕且非常過(guò)時(shí)，這些供應(yīng)商的技術(shù)要么使用過(guò)程復(fù)雜，要么沒(méi)有APIDylan用實(shí)例解釋：“一家供應(yīng)商寄給我一張光盤，拿到API的訪問(wèn)權(quán)限需要和一群銷售員交談。
”實(shí)際上此時(shí)用于語(yǔ)音識(shí)別的機(jī)器學(xué)習(xí)方法已在ASR實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確性突破，如微軟Cortana2014年作為語(yǔ)音識(shí)別個(gè)人助理亮相，識(shí)別誤差率約為6%，2016年3月百度開(kāi)放語(yǔ)音搜索準(zhǔn)確識(shí)別，谷歌的語(yǔ)音搜索則從2008年起也已迭代了多個(gè)版本。
有先進(jìn)技術(shù)卻無(wú)良好用例，Dylan注意到語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域存在的大量市場(chǎng)空白2016年，美國(guó)云通訊服務(wù)商Twilio在紐交所上市，據(jù)財(cái)報(bào)，其毛利率自2015年開(kāi)始持續(xù)維持在50%以上，主要服務(wù)方式以API形式提供，包含語(yǔ)音API、電子郵件API，即為開(kāi)發(fā)者提供底層用于云通訊的技術(shù)模塊。
這不由激發(fā)了Dylan的思考：“如果能使用最新的AI研究來(lái)建立一個(gè)Twilio風(fēng)格的API公司，那會(huì)怎么樣？”2017年，Dylan一個(gè)人帶著Assembly AI項(xiàng)目參加了夏季Y Combinator。
在那里，他遇到了Daniel Gross，“他完全理解我的意思，因?yàn)樗部吹搅薃SR的市場(chǎng)”當(dāng)時(shí)Daniel Gross還在蘋果工作，后來(lái)成為Assembly AI的投資合伙人此外，在Twilio工作9年的原內(nèi)容生成器高級(jí)總監(jiān)Matthew Makai也成為Assembly AI的VP。
Daniel Gross初創(chuàng)時(shí)期，Dylan最常被問(wèn)的問(wèn)題是，“員工成千上萬(wàn)的大公司在和你做一樣的項(xiàng)目，而你只有一個(gè)人，你會(huì)中止嗎？”起初，Assembly AI第一批模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)約1萬(wàn)小時(shí)，作為一家AI公司迭代速度較慢。
Dylan傾注心力建立口碑，尋找需使用API的潛在初創(chuàng)企業(yè)，參加黑客馬拉松打響知名度在Hacker News上，Dylan獲得了對(duì)Assembly AI的API感興趣的第一批用戶當(dāng)前，最新模型Conformer-2的訓(xùn)練數(shù)據(jù)已超過(guò)100萬(wàn)小時(shí)，Dylan稱還將發(fā)布1000萬(wàn)小時(shí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的模型。
Dylan堅(jiān)信ASR有巨大的市場(chǎng)潛力，這是他前進(jìn)的理由“即使目前AI技術(shù)實(shí)際準(zhǔn)確性還存在迷惑性和混亂，人類對(duì)它仍有巨大需求所以，我相信語(yǔ)音識(shí)別一定會(huì)有市場(chǎng)”市場(chǎng)機(jī)會(huì)是Dylan的“東風(fēng)”2020年，受疫情影響，智能語(yǔ)音系統(tǒng)應(yīng)用需求激增，大數(shù)據(jù)、多模式識(shí)別、云服務(wù)等技術(shù)觸及行業(yè)核心需求。
來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)、客戶分享數(shù)據(jù)、客戶非機(jī)密數(shù)據(jù)等投入Assembly AI訓(xùn)練同年11月，Accel、Daniel Gross、John Collison、Nat Friedman等給Assembly AI的天使輪投了5000萬(wàn)美元。
有數(shù)百家初創(chuàng)公司正在使用Assembly AI的API，迅速擴(kuò)大用戶群，如Call Rail使用AI讓人們?cè)儍r(jià)，了解企業(yè)都能變得更高效，為全國(guó)數(shù)十萬(wàn)小企業(yè)提供AI對(duì)話平臺(tái)有分析指出，Assembly AI于2022年9月發(fā)布公告向高端市場(chǎng)拓展，而截至目前，官網(wǎng)價(jià)目表中Assembly AI還未提供本地解決方案用以滿足政府或醫(yī)療機(jī)構(gòu)等敏感數(shù)據(jù)處理要求。
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