Microsoft Azure AI: OpenAI Whisper auf Azure verfügbar

Mit Wirkung zum 13. März 2024 hat Microsoft Azure die allgemeine Verfügbarkeit des Whisper-Modells in Azure AI angekündigt, das Anwendern ein leistungsstarkes Tool zur Steigerung der Produktivität und Effizienz in verschiedenen Anwendungen bietet.

Die menschliche Sprache ist nach wie vor eines der komplexesten Dinge, die ein Computer verarbeiten kann. Bei Tausenden von gesprochenen Sprachen auf der Welt fällt es Unternehmen oft schwer, die richtigen Technologien zum Verstehen und Analysieren von Audiogesprächen auszuwählen und dabei gleichzeitig die Datensicherheit und den Datenschutz zu gewährleisten.

Sprachdaten in Azure

Azure AI bietet ein branchenführendes Portfolio an KI-Services, die Kunden dabei helfen, ihre Sprachdaten sinnvoll zu nutzen. Der Speech-to-text Service bietet eine Vielzahl von differenzierten Funktionen über Azure OpenAI Service und Azure AI Speech. Diese Funktionen haben den Kunden bei der Entwicklung von mehrsprachiger Sprachtranskription und -übersetzung geholfen, sowohl für lange Audiodateien als auch für Fast-Echtzeit- und Echtzeit-Hilfe für Kundenbetreuer.

Whisper: Ein leistungsfähiges Sprache-zu-Text-Modell

Whisper ist ein Sprache-zu-Text-Modell von OpenAI und jetzt allgemein auf Azure verfügbar. Entwickler können Whisper zum Transkribieren von Audiodateien verwenden, was die Analyse von Kundeninteraktionen und die Ableitung verwertbarer Erkenntnisse erleichtert. Hier sind einige wichtige Punkte:

1. Mehrsprachige Unterstützung: Whisper unterstützt 57 Sprachen und ermöglicht so die Transkription und Übersetzung von verschiedenen Audioinhalten.
2. Hilfe in Echtzeit: Whisper ist ideal für Echtzeit- und Fast-Echtzeit-Hilfe in Kundendienstszenarien.
3. Unternehmenstauglich: Die Whisper-API wird durch das Azure-Versprechen “Enterprise-Readiness” unterstützt und ist für Produktions-Workloads geeignet.

OpenAI Whisper auf Azure

Seit dem 14. März 2024 können Entwickler die allgemein verfügbare Whisper-API sowohl im Azure OpenAI Service als auch in den Azure AI Speech-Services für Produktions-Workloads nutzen, in dem Wissen, dass sie durch das Azure-Versprechen der Enterprise-Readiness unterstützt wird. Da alle Speech-to-Text-Modelle allgemein verfügbar sind, haben Kunden eine größere Auswahl und Flexibilität, um KI-gestützte Transkription und andere Sprachszenarien zu ermöglichen.

Anwendungsfälle und Auswirkungen von Whisper auf Azure

Unternehmen aller Branchen setzen Whisper ein und profitieren von den folgenden Funktionen:

• Erhöhte Produktivität: Das Whisper-Modell in Azure AI wurde entwickelt, um die Produktivität zu steigern, indem es fortschrittliche Funktionen für die Texterstellung, -zusammenfassung und -vervollständigung bietet. Die Benutzer können die Funktionen nutzen, um die Erstellung von Inhalten zu rationalisieren, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren und mit minimalem Aufwand hochwertige Ergebnisse zu erzielen.

• Erweiterte Texterstellung: Mit dem Whisper-Modell können Nutzer kohärente und kontextrelevante Texte generieren, die sich ideal für Anwendungen wie Chatbots, virtuelle Assistenten und Plattformen zur Erstellung von Inhalten eignen. Die fortschrittlichen Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache stellen sicher, dass die generierten Inhalte flüssig, kohärent und auf die spezifischen Anforderungen zugeschnitten sind.

• Effiziente Zusammenfassungen: Das Whisper-Modell zeichnet sich durch die Zusammenfassung großer Textmengen aus und ermöglicht es den Benutzern, wichtige Erkenntnisse und Informationen aus langen Dokumenten, Artikeln und Berichten zu extrahieren. Durch die Zusammenfassung komplexer Informationen in prägnanten Zusammenfassungen können die Nutzer Zeit sparen und effizienter fundierte Entscheidungen treffen.

• Nahtlose Integration mit Azure AI: Das Whisper-Modell lässt sich nahtlos in andere Azure AI-Services integrieren, so dass Benutzer seine Fähigkeiten in bestehenden Workflows und Anwendungen nutzen können. Unabhängig davon, ob benutzerdefinierte Lösungen implementiert oder in Plattformen von Drittanbietern integriert werden, können Benutzer das Whisper-Modell problemlos zur Verbesserung ihrer KI-gestützten Anwendungen einsetzen.

• Skalierbar und verlässlich: Azure AI gewährleistet Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit, sodass Benutzer das Whisper-Modell ohne Bedenken in Produktionsumgebungen einsetzen können. Mit der robusten Infrastruktur und dem Support von Microsoft Azure können Benutzer ihre Anwendungen skalieren, um wachsenden Anforderungen gerecht zu werden und gleichzeitig eine hohe Leistung und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.

Zukünftige Möglichkeiten

Microsoft bringt weiterhin OpenAI-Modelle in Azure ein, um sein Portfolio zu erweitern und die nächste Generation von Anwendungsfällen und Workflows zu adressieren, die Kunden mit Sprachtechnologien und LLMs aufbauen wollen.

Stellen Sie sich einen durchgängigen Contact Center-Workflow vor, der durch generative KI unterstützt wird:

1. Selbstbedienungs-Copilot: Führen Sie menschenähnliche Unterhaltungen mit Endbenutzern per Sprache oder Text.
2. Automatisierte Anrufweiterleitung: Effiziente Weiterleitung von Anrufen basierend auf dem Kontext.
3. Agentenunterstützung in Echtzeit: Unterstützen Sie Agenten bei Kundeninteraktionen.
4. Post-Call-Analyse: Gewinnen Sie Erkenntnisse aus abgeschlossenen Anrufen.

Whisper eröffnet neue Möglichkeiten für die Produktivität in Call Centern weltweit. Entdecken Sie das Potenzial dieses leistungsstarken Sprache-zu-Text-Modells auf Azure!

Weitere Informationen

Sie können die offizielle Ankündigung von Microsoft hier lesen: https://azure.microsoft.com/de-de/blog/accelerate-your-productivity-with-the-whisper-model-in-azure-ai-now-generally-available/

Unsere Herstellerseite von Microsoft finden Sie unter: https: //www.schneider.im/software/microsoft.

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