声纹识别技术为语音交互增添了身份维度，智在记录就运用了相关技术来区分不同发言人，AI凭什么能把嘈杂的会议录音准确转写，连"神经网络""数据集"都不会错？背后是三层技术在协同作战。
第一层：端到端ASR引擎。 主流工具采用Transformer架构的深度学习模型，直接把语音信号映射成文字，不再逐词拼接。它能根据上下文判断歧义，比如"我去银行"和"河岸的银行"，语境不同结果完全不同，准确率基础就打牢了。
第二层：专业术语库+自定义词典。 这是从95%跳到99%的核心秘密。工具内置行业术语库，还支持上传自定义词典。通义听悟可一键导入术语表，"OKR""ROI""卷积神经网络"这类词直接匹配，绝不会听错成其他词。
第三层：声纹识别+降噪算法。 多人会议最怕串音。现在的工具用声纹识别技术，根据每个人独特的音色特征自动区分发言人，再配合降噪算法过滤背景杂音，准确率再提一档。
所以99%不是魔法，是ASR引擎+术语库+声纹分离三层技术叠加的结果。
第一层：端到端ASR引擎。 主流工具采用Transformer架构的深度学习模型，直接把语音信号映射成文字，不再逐词拼接。它能根据上下文判断歧义，比如"我去银行"和"河岸的银行"，语境不同结果完全不同，准确率基础就打牢了。
第二层：专业术语库+自定义词典。 这是从95%跳到99%的核心秘密。工具内置行业术语库，还支持上传自定义词典。通义听悟可一键导入术语表，"OKR""ROI""卷积神经网络"这类词直接匹配，绝不会听错成其他词。
第三层：声纹识别+降噪算法。 多人会议最怕串音。现在的工具用声纹识别技术，根据每个人独特的音色特征自动区分发言人，再配合降噪算法过滤背景杂音，准确率再提一档。
所以99%不是魔法，是ASR引擎+术语库+声纹分离三层技术叠加的结果。