編輯：張倩
類 ChatGPT 模型的輸入框里可以粘貼語音文檔了。
大型語言模型（LLM）正在改變每個行業的用戶期望。然而，建立以人類語音為中心的生成式AI/ target=_blank class=infotextkey>人工智能產品仍然很困難，因為音頻文件對大型語言模型構成了挑戰。
將 LLM 應用于音頻文件的一個關鍵挑戰是，LLM 受其上下文窗口的限制。在一個音頻文件能夠被送入 LLM 之前，它需要被轉換成文本。音頻文件越長，繞過 LLM 的上下文窗口限制的工程挑戰就越大。但工作場景中，我們往往需要 LLM 幫我們處理非常長的語音文件，比如從一段幾個小時的會議錄音中抽取核心內容、從一段訪談中找到某個問題的答案……
最近，語音識別 AI 公司 AssemblyAI 推出了一個名為 LeMUR 的新模型。就像 ChatGPT 處理幾十頁的 PDF 文本一樣，LeMUR 可以將長達 10 小時的錄音進行轉錄、處理，然后幫用戶總結語音中的核心內容，并回答用戶輸入的問題。
試用地址：https://www.assemblyai.com/playground/v2/source
LeMUR 是 Leveraging Large Language Models to Understand Recognized Speech（利用大型語言模型來理解識別的語音）的縮寫，是將強大的 LLM 應用于轉錄的語音的新框架。只需一行代碼（通過 AssemblyAI 的 Python/ target=_blank class=infotextkey>Python SDK），LeMUR 就能快速處理長達 10 小時的音頻內容的轉錄，有效地將其轉化為約 15 萬個 token。相比之下，現成的、普通的 LLM 只能在其上下文窗口的限制范圍內容納最多 8K 或約 45 分鐘的轉錄音頻。
為了降低將 LLM 應用于轉錄音頻文件的復雜性，LeMUR 的 pipeline 主要包含智能分割、一個快速矢量數據庫和若干推理步驟（如思維鏈提示和自我評估），如下圖所示：
圖 1：LeMUR 的架構使用戶能夠通過一個 API 調用將長的和 / 或多個音頻轉錄文件發送到 LLM 中。
未來，LeMUR 有望在客服等領域得到廣泛應用。
LeMUR 解鎖了一些驚人的新可能性，在幾年前，我認為這些都是不可能的。它能夠毫不費力地提取有價值的見解，如確定最佳行動，辨別銷售、預約或呼叫目的等呼叫結果，感覺真的很神奇。—— 電話跟蹤和分析服務技術公司 CallRail 首席產品官 Ryan Johnson
LeMUR 解鎖了什么可能性？
將 LLM 應用于多個音頻文本
LeMUR 能夠讓用戶一次性獲得 LLM 對多個音頻文件的處理反饋，以及長達 10 小時的語音轉錄結果，轉化后的文本 token 長度可達 150K 。
可靠、安全的輸出
由于 LeMUR 包含安全措施和內容過濾器，它將為用戶提供來自 LLM 的回應，這些回應不太可能產生有害或有偏見的語言。
可補充上下文
在推理時，它允許加入額外的上下文信息，LLM 可以利用這些額外信息在生成輸出時提供個性化和更準確的結果。
模塊化、快速集成
LeMUR 始終以可處理的 JSON 形式返回結構化數據。用戶可以進一步定制 LeMUR 的輸出格式，以確保 LLM 給出的響應是他們下一塊業務邏輯所期望的格式（例如將回答轉化為布爾值）。在這一流程中，用戶不再需要編寫特定的代碼來處理 LLM 的輸出結果。
試用結果
根據 AssemblyAI 提供的測試鏈接，機器之心對 LeMUR 進行了測試。
LeMUR 的界面支持兩種文件輸入方式：上傳音視頻文件或粘貼網頁鏈接均可。
我們用 Hinton 近期的一份訪談資料作為輸入，測試 LeMUR 的性能。
上傳之后，系統提示我們要等一段時間，因為它要先把語音轉成文字。
轉錄之后的界面如下：
在頁面右側，我們可以要求 LeMUR 總結采訪內容或回答問題。LeMUR 基本可以輕松地完成任務：
如果要處理的語音是一段演講或客服回復，你還能向 LeMUR 征求改進建議。
不過，LeMUR 似乎目前還不支持中文。感興趣的讀者可以去嘗試一下。
