值此成立16周年之际，Reverie Language Technologies正式发布全新语音转文本（STT）模型，专为印度复杂的语言环境设计。该模型不仅支持印地语、英语，还能精准识别Hinglish等混合语言，显著提升了银行、呼叫中心等行业的服务效率。据公司数据，该模型过去一年已处理300万次API调用，在独立测试中准确率超越Deepgram 4.2%，响应速度达1.5倍优势。
其核心优势在于对印度本土语言文化的深度理解。无论是英语数字”twenty-three”或印地语”तेईस”，亦或各地域名称的发音差异，模型均能准确解析。Reverie还针对泰米尔语、泰卢固语等10种印度语言推出专用模型，通过方言独立训练还原真实使用场景。研发负责人Pranjal Nayak强调，该技术特别解决了数字表达和英印混合语句的识别难题，使AI交互更自然。
目前，某大型金融机构已采用该模型处理1.5万通多语种债务催收电话，实现高精度付款识别。新模型现可通过API云端或本地部署，支持领域语言包、歧义消解等一体化功能，进一步降低企业应用门槛。
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