台灣大攜長問科技共研全新黑科技 AI 語音辨識模型「myVoca」

作者 | 發布日期 2026 年 03 月 12 日 17:02 | 分類 AI 人工智慧 , 科技生活 , 財經 line share Linkedin share follow us in feedly line share
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台灣大攜長問科技共研全新黑科技 AI 語音辨識模型「myVoca」

台灣大哥大今日宣布攜手合作夥伴長問科技,共同發表國內首款支援中、台、英、客語混合辨識的最新 ASR(Automatic Speech Recognition,ASR)模型「myVoca」,展現「更節省、更精準、更快速」的三大核心優勢,號稱在算力效能、精準度與辨識速度皆超車國際 OpenAI Whisper-large-v3 模型,是最懂台灣語的多語混合辨識模型。

「myVoca」模型運作結合台灣大哥大與長問科技雙方優勢,台灣大哥大以電信天賦,將通用語料擴增,有效提升辨識準度、啟動特定產業(如醫療)語料蒐集與建置,並執行語料清洗、分類、標註,以及音檔品質與資料體檢;長問科技則專注於 ASR 模型架構設計、訓練流程與演算法調整,透過雙方攜手合作,「myVoca」所需算力僅需 1/8,硬體成本顯著降低 88%,經客製化調教後模型正確率最高可達 97%;同時實現辨識速度零時差,開口 1 秒內即可完成即時轉錄,反應速度提升 6 倍。未來將全面導入金融、醫療、製造及智慧政府等應用場景,賦能企業 AI 降本增效。

台灣大哥大資訊長蔡祈岩表示,全新「myVoca」語音辨識模型的問世,不僅是技術的升級,更是台灣將 AI 技術轉化為長期競爭力的關鍵示範。台灣大從架構面著手,優化推論效率與延遲控制,並強化專屬語料的擴訓能力;同時透過在地語料賦能,針對台灣特有的跨語言現象(Code-switching)、產業術語(Industry Jargon)及多樣聲學特徵(Acoustic Diversity)進行精準訓練,確保模型能真正貼近台灣語音習慣、產業用語與真實場域。證明模型落地的差距不在於規模大小,而是在於產業語料是否精準到位。

台灣大哥大企業服務事業商務長朱曉幸表示,隨著企業對 AI 應用需求快速成長,「實用」且「可落地」的解決方案已成為產業升級的關鍵。全新的 myVoca 模型透過提升算力效率,讓穩定的毛利與營運成本控管得以實現;而辨識延遲的優化,則促使 ASR 技術從輔助工具,轉化為客服、會議及流程管理的核心引擎。

長問科技總經理陳又碩表示,長問科技專注於 ASR 模型研發,包含模型架構設計、訓練流程與演算法調整。透過本次與台灣大哥大合作,成功克服了傳統模型在台灣在地化應用上的技術瓶頸,使 myVoca 成為最懂台灣語的多語混合辨識模型。長問科技透過優化推論效率與延遲控制,使 myVoca 在確保運算精準度的同時,顯著降低企業導入 AI 的硬體門檻。在架構面實現「邊說邊出」的零時差體驗,讓 ASR 從單純的轉錄工具,演進為具備高互動能力的智慧引擎。藉由長問在演算法的深耕,結合台灣大豐富的產業語料賦能,myVoca 能精準辨識台灣特有的術語與發音習慣。長問科技將持續與生態系夥伴協作,深耕醫療、金融等多元場景,將語音黑科技轉化為實質的產業競爭力。

(首圖來源:台灣大哥大)

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