{"id":40742,"date":"2024-03-27T14:24:17","date_gmt":"2024-03-27T13:24:17","guid":{"rendered":"https:\/\/www.schneider.im\/microsoft-azure-ai-openai-whisper-auf-azure-verfuegbar\/"},"modified":"2024-03-27T14:24:17","modified_gmt":"2024-03-27T13:24:17","slug":"microsoft-azure-ai-openai-whisper-auf-azure-verfuegbar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.schneider.im\/lu\/microsoft-azure-ai-openai-whisper-auf-azure-verfuegbar\/","title":{"rendered":"Microsoft Azure AI: OpenAI Whisper auf Azure verf\u00fcgbar"},"content":{"rendered":"

Mit Wirkung zum 13. M\u00e4rz 2024 hat Microsoft Azure<\/a> die allgemeine Verf\u00fcgbarkeit<\/strong> des Whisper-Modells in Azure AI<\/a><\/strong> angek\u00fcndigt, das Anwendern ein leistungsstarkes Tool zur Steigerung der Produktivit\u00e4t und Effizienz in verschiedenen Anwendungen bietet.<\/p>\n

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Die menschliche Sprache ist nach wie vor eines der komplexesten Dinge, die ein Computer verarbeiten<\/strong> kann. Bei Tausenden von gesprochenen Sprachen auf der Welt f\u00e4llt es Unternehmen oft schwer, die richtigen Technologien zum Verstehen und Analysieren von Audiogespr\u00e4chen auszuw\u00e4hlen und dabei gleichzeitig die Datensicherheit und den Datenschutz zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n

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Sprachdaten in Azure<\/h2>\n

Azure AI bietet ein branchenf\u00fchrendes Portfolio an KI-Services, die Kunden dabei helfen, ihre Sprachdaten sinnvoll zu nutzen. Der Speech-to-text Service<\/strong> bietet eine Vielzahl von differenzierten Funktionen \u00fcber Azure OpenAI Service<\/a><\/strong> und Azure AI Speech<\/strong>. Diese Funktionen haben den Kunden bei der Entwicklung von mehrsprachiger Sprachtranskription und -\u00fcbersetzung geholfen, sowohl f\u00fcr lange Audiodateien als auch f\u00fcr Fast-Echtzeit- und Echtzeit-Hilfe f\u00fcr Kundenbetreuer.<\/p>\n

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Whisper: Ein leistungsf\u00e4higes Sprache-zu-Text-Modell<\/h2>\n

Whisper<\/strong> ist ein Sprache-zu-Text-Modell von OpenAI und jetzt allgemein auf Azure verf\u00fcgbar<\/strong>. Entwickler k\u00f6nnen Whisper zum Transkribieren von Audiodateien verwenden, was die Analyse von Kundeninteraktionen und die Ableitung verwertbarer Erkenntnisse erleichtert. Hier sind einige wichtige Punkte:<\/p>\n

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  1. Mehrsprachige Unterst\u00fctzung<\/strong>: Whisper unterst\u00fctzt 57 Sprachen<\/strong> und erm\u00f6glicht so die Transkription und \u00dcbersetzung von verschiedenen Audioinhalten.<\/li>\n
  2. Hilfe in Echtzeit<\/strong>: Whisper ist ideal f\u00fcr Echtzeit- und Fast-Echtzeit-Hilfe<\/strong> in Kundendienstszenarien.<\/li>\n
  3. Unternehmenstauglich<\/strong>: Die Whisper-API<\/strong> wird durch das Azure-Versprechen “Enterprise-Readiness” unterst\u00fctzt und ist f\u00fcr Produktions-Workloads geeignet.<\/li>\n<\/ol>\n

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    OpenAI Whisper auf Azure<\/h2>\n

    Seit dem 14. M\u00e4rz 2024 k\u00f6nnen Entwickler die allgemein verf\u00fcgbare Whisper-API sowohl im Azure OpenAI Service<\/strong> als auch in den Azure AI Speech-Services<\/strong> f\u00fcr Produktions-Workloads nutzen, in dem Wissen, dass sie durch das Azure-Versprechen der Enterprise-Readiness unterst\u00fctzt wird. Da alle Speech-to-Text-Modelle allgemein verf\u00fcgbar sind, haben Kunden eine gr\u00f6\u00dfere Auswahl und Flexibilit\u00e4t, um KI-gest\u00fctzte Transkription und andere Sprachszenarien zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n

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    Anwendungsf\u00e4lle und Auswirkungen von Whisper auf Azure<\/h2>\n

    Unternehmen aller Branchen setzen Whisper ein und profitieren von den folgenden Funktionen:<\/p>\n

    Erh\u00f6hte Produktivit\u00e4t:<\/strong> Das Whisper-Modell in Azure AI wurde entwickelt, um die Produktivit\u00e4t zu steigern, indem es fortschrittliche Funktionen f\u00fcr die Texterstellung, -zusammenfassung und -vervollst\u00e4ndigung bietet. Die Benutzer k\u00f6nnen die Funktionen nutzen, um die Erstellung von Inhalten zu rationalisieren, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren und mit minimalem Aufwand hochwertige Ergebnisse zu erzielen.<\/p>\n

    Erweiterte Texterstellung:<\/strong> Mit dem Whisper-Modell k\u00f6nnen Nutzer koh\u00e4rente und kontextrelevante Texte generieren, die sich ideal f\u00fcr Anwendungen wie Chatbots, virtuelle Assistenten und Plattformen zur Erstellung von Inhalten eignen. Die fortschrittlichen Funktionen zur Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache stellen sicher, dass die generierten Inhalte fl\u00fcssig, koh\u00e4rent und auf die spezifischen Anforderungen zugeschnitten sind.<\/p>\n

    Effiziente Zusammenfassungen:<\/strong> Das Whisper-Modell zeichnet sich durch die Zusammenfassung gro\u00dfer Textmengen aus und erm\u00f6glicht es den Benutzern, wichtige Erkenntnisse und Informationen aus langen Dokumenten, Artikeln und Berichten zu extrahieren. Durch die Zusammenfassung komplexer Informationen in pr\u00e4gnanten Zusammenfassungen k\u00f6nnen die Nutzer Zeit sparen und effizienter fundierte Entscheidungen treffen.<\/p>\n

    Nahtlose Integration mit Azure AI:<\/strong> Das Whisper-Modell l\u00e4sst sich nahtlos in andere Azure AI-Services integrieren, so dass Benutzer seine F\u00e4higkeiten in bestehenden Workflows und Anwendungen nutzen k\u00f6nnen. Unabh\u00e4ngig davon, ob benutzerdefinierte L\u00f6sungen implementiert oder in Plattformen von Drittanbietern integriert werden, k\u00f6nnen Benutzer das Whisper-Modell problemlos zur Verbesserung ihrer KI-gest\u00fctzten Anwendungen einsetzen.<\/p>\n

    Skalierbar und verl\u00e4sslich:<\/strong> Azure AI gew\u00e4hrleistet Skalierbarkeit und Zuverl\u00e4ssigkeit, sodass Benutzer das Whisper-Modell ohne Bedenken in Produktionsumgebungen einsetzen k\u00f6nnen. Mit der robusten Infrastruktur und dem Support von Microsoft Azure k\u00f6nnen Benutzer ihre Anwendungen skalieren, um wachsenden Anforderungen gerecht zu werden und gleichzeitig eine hohe Leistung und Zuverl\u00e4ssigkeit zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n

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    Zuk\u00fcnftige M\u00f6glichkeiten<\/h2>\n

    Microsoft bringt weiterhin OpenAI-Modelle in Azure ein, um sein Portfolio zu erweitern und die n\u00e4chste Generation von Anwendungsf\u00e4llen und Workflows zu adressieren, die Kunden mit Sprachtechnologien und LLMs aufbauen wollen.<\/p>\n

    Stellen Sie sich einen durchg\u00e4ngigen Contact Center-Workflow vor, der durch generative KI unterst\u00fctzt wird:<\/p>\n

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    1. Selbstbedienungs-Copilot<\/strong>: F\u00fchren Sie menschen\u00e4hnliche Unterhaltungen mit Endbenutzern per Sprache oder Text.<\/li>\n
    2. Automatisierte Anrufweiterleitung<\/strong>: Effiziente Weiterleitung von Anrufen basierend auf dem Kontext.<\/li>\n
    3. Agentenunterst\u00fctzung in Echtzeit<\/strong>: Unterst\u00fctzen Sie Agenten bei Kundeninteraktionen.<\/li>\n
    4. Post-Call-Analyse<\/strong>: Gewinnen Sie Erkenntnisse aus abgeschlossenen Anrufen.<\/li>\n<\/ol>\n

      Whisper er\u00f6ffnet neue M\u00f6glichkeiten f\u00fcr die Produktivit\u00e4t in Call Centern weltweit. Entdecken Sie das Potenzial dieses leistungsstarken Sprache-zu-Text-Modells auf Azure!<\/p>\n

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      Weitere Informationen<\/h2>\n

      Sie k\u00f6nnen die offizielle Ank\u00fcndigung von Microsoft hier lesen: https:\/\/azure.microsoft.com\/en-us\/blog\/accelerate-your-productivity-with-the-whisper-model-in-azure-ai-now-generally-available\/.<\/a><\/p>\n

      Unsere Herstellerseite<\/strong> von Microsoft<\/strong> finden Sie unter: https: \/\/www.schneider.im\/software\/microsoft<\/a>.<\/p>\n

      Bitte kontaktieren Sie uns<\/a> f\u00fcr Expertenservices<\/strong> bez\u00fcglich Ihren spezifischen Anforderungen an Microsoft Software und Online Services und fordern Sie noch heute ein Angebot an<\/strong>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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