AssemblyAI获得5000万美元融资,用于支持云端AI语音模型的发展
人工智能模型开发初创公司AssemblyAI Inc.宣布今日完成C轮投资,融资额达5000万美元。主要投资方Accel联合Insight Partners、Salesforce联席首席执行官Keith Block、前GitHub首席执行官Nat Friedman以及其他多个支持者参与了此轮投资。此次融资使得AssemblyAI的外部融资总额达到1.15亿美元,其中大部分资金是在今年年初筹集的。
成立于2017年的AssemblyAI提供云端AI模型,针对音频文件进行优化处理,例如呼叫中心录音。该公司的模型能够转录语音,将每个部分与相关发言人关联,并将文本组织成章节。此外,AssemblyAI还帮助开发人员分析音频文件内容。该公司的AI模型能够从转录中提取感兴趣的项目,如竞争对手的提及,并生成自动摘要。此外,它还提供一种神经网络,用于检测和删除敏感数据,如客户的信用卡号码。
AssemblyAI于7月推出了其最新的AI模型Conformer-2,该模型经过约110万小时的语音数据训练。据该公司称,Conformer-2的处理音频文件的准确性比其上一代神经网络提高了近50%。
除了云端AI模型,AssemblyAI还提供名为LeMURE的开发框架。通常情况下,将神经网络集成到应用程序中需要软件团队使用多种不同的开发工具,这会增加他们的工作复杂性。AssemblyAI表示,软件团队可以使用LeMURE替代这些工具,简化开发过程。
目前,数千家组织正在使用AssemblyAI的模型处理其应用程序的语音数据。AssemblyAI创始人兼首席执行官Dylan Fox在一篇博文中详细介绍道:“我们现在每天通过API为客户提供超过2500万次推理调用,并处理超过10TB的语音数据。每个月有超过1万个新组织注册我们的API,我们只是在市场上看到即将进入的新的以语音为动力的AI应用的冰山一角。”
该公司将利用新一轮融资所得资金增加员工并加速客户获取计划。此外,AssemblyAI计划采购更多针对AI训练进行优化的计算基础设施。公司将利用额外的基础设施扩大其神经网络组合。
AssemblyAI目前正在开发一款名为Universal的新旗舰AI模型,预计在多个领域表现优于其最新的Conformer-2系统。该公司正在用一个比用于构建Conformer-2的数据集大约多10倍的数据集对Universal进行训练。训练是在基于谷歌内部开发的用于AI工作负载优化的TPU芯片的Google Cloud实例上进行的。
AssemblyAI于大约六个月前开始开发Universal模型。Fox今天详细说明,该公司预计将在“非常近的将来”向客户提供该模型。