机器之心报道

编辑：张倩

类 ChatGPT 模型的输入框里可以粘贴语音文档了。

大型语言模型（LLM）正在改变每个行业的用户期望。然而，建立以人类语音为中心的生成式人工智能产品仍然很困难，因为音频文件对大型语言模型构成了挑战。

将 LLM 应用于音频文件的一个关键挑战是，LLM 受其上下文窗口的限制。在一个音频文件能够被送入 LLM 之前，它需要被转换成文本。音频文件越长，绕过 LLM 的上下文窗口限制的工程挑战就越大。但工作场景中，我们往往需要 LLM 帮我们处理非常长的语音文件，比如从一段几个小时的会议录音中抽取核心内容、从一段访谈中找到某个问题的答案……

最近，语音识别 AI 公司 AssemblyAI 推出了一个名为 LeMUR 的新模型。就像 ChatGPT 处理几十页的 PDF 文本一样，LeMUR 可以将长达 10 小时的录音进行转录、处理，然后帮用户总结语音中的核心内容，并回答用户输入的问题。

试用地址：https://www.assemblyai.com/playground/v2/source

LeMUR 是 Leveraging Large Language Models to Understand Recognized Speech（利用大型语言模型来理解识别的语音）的缩写，是将强大的 LLM 应用于转录的语音的新框架。只需一行代码（通过 AssemblyAI 的 Python SDK），LeMUR 就能快速处理长达 10 小时的音频内容的转录，有效地将其转化为约 15 万个 token。相比之下，现成的、普通的 LLM 只能在其上下文窗口的限制范围内容纳最多 8K 或约 45 分钟的转录音频。

LeMUR 解锁了一些惊人的新可能性，在几年前，我认为这些都是不可能的。它能够毫不费力地提取有价值的见解，如确定最佳行动，辨别销售、预约或呼叫目的等呼叫结果，感觉真的很神奇。—— 电话跟踪和分析服务技术公司 CallRail 首席产品官 Ryan Johnson

LeMUR 解锁了什么可能性？

将 LLM 应用于多个音频文本

LeMUR 能够让用户一次性获得 LLM 对多个音频文件的处理反馈，以及长达 10 小时的语音转录结果，转化后的文本 token 长度可达 150K 。

转录之后的界面如下：

在页面右侧，我们可以要求 LeMUR 总结采访内容或回答问题。LeMUR 基本可以轻松地完成任务：

不过，LeMUR 似乎目前还不支持中文。感兴趣的读者可以去尝试一下。