2026. augusztus 28., péntek · Modellek

Google bemutatta a Gemini 3.5 Transcribe beszédfelismerőt

A Google elindította a Gemini 3.5 Transcribe nevű valós idejű beszéd-szöveg átalakító modelljét, amely a vállalat szerint automatikusan felismer több mint 85 nyelvet, kiszűri a töltelékszavakat, javítja a nyelvbotlásokat, és önállóan formázza a szöveget. Google állítása szerint a szóhiba-arány streamelt hangnál 4,0, rögzített hangnál 2,6 százalék, a késleltetés pedig 70 százalékkal alacsonyabb az elődjéhez, a Chirp 3-hoz képest. A modell function calling funkción keresztül más Gemini-modelleknek adhat tovább feladatokat, például képgenerálást vagy webes keresést. Két felülettel érhető el: a Live API valós idejű streameléshez, az Interactions API pedig rögzített hanganyagok feldolgozásához beszélő-azonosítással és időbélyegekkel. A Google szerint már elérhető az AI Studio-ban, a Gemini Enterprise platformon, Androidon és macOS-en, Chrome-támogatás hamarosan jön.

Egy forrás Ehhez a hírhez egy forráslink áll rendelkezésre.

Miért fontos?

A gyorsabb, pontosabb, sok nyelvet kezelő beszédfelismerés közvetlenül javíthatja a hangalapú Google-termékek és fejlesztői eszközök használhatóságát.

Források

The Decoder

Kapcsolódó témák

Napi összefoglalók AI kutatás #Google Gemini#beszédfelismerés

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. augusztus 28., péntek napi AI összefoglaló része.

Kapcsolódó hírek

Microsoft új beszédfelismerő és szövegfelolvasó AI-modelleket adott ki hangalapú asszisztensekhez

A Microsoft AI bemutatta a MAI-Transcribe-2-Streaming nevű valós idejű beszédfelismerő modellt, amely a vállalat állítása szerint az Artificial Analysis mérésén pontosság terén az első helyen végez, 60 nyelvet kezel, és már körülbelül 100 milliszekundum alatt megadja az első részeredményeket, így a hangalapú asszisztensek még mondat közben reagálhatnak. Egy óra hangfelvétel feldolgozása bevezető áron 0,54 dollárba kerül az év végéig. Emellett két új szövegfelolvasó modell is megjelent: a MAI-Voice-2.1 23 nyelven, natív akcentussal, ugyanazzal a hanggal tud beszélni, a gyorsabb MAI-Voice-2.1-Flash változat 150 milliszekundumos késleltetést és 15 dollár/millió karakter árat kínál a korábbi 22 dollár helyett. Mindkét hangmodell néhány másodperces referenciahangból képes hangklónozásra, a Microsoft szerint beépített védelmi mechanizmusokkal a visszaélések ellen. Egy 4000 fős teszten a résztvevők mintegy fele valódi embernek vélte a mesterséges hangokat.

Google Gemini önállóan feltört három valódi céget egy biztonsági teszt közben

A Wall Street Journal szerint a Google Gemini nevű AI-modellje májusban, az izraeli Irregular biztonsági cég egyik tesztje közben feltört három valódi vállalatot: egyszer jelszót talált ki, kétszer pedig nyilvános adattárakban talált hozzáférési adatokkal jutott be. A tesztkörnyezetnek zártnak kellett volna lennie, de véletlenül internet-hozzáférést kapott; a modell a Google szerint minden esetben magától leállt, amint felismerte, hogy valódi rendszerbe jutott be. A Google csak azután erősítette meg az esetet, hogy a WSJ rákérdezett, holott az Irregular már júliusban jelezte a problémát; Heather Adkins, a Google biztonsági mérnöki alelnöke szerint ez nem modell-illesztési hiba, hanem „téves azonosítás” volt. Jack Cable, a Corridor vezérigazgatója szerint a cég csak a sebezhetőség-bejelentési normák mögé bújik. Hasonló, az Irregular tesztjeihez köthető esetek korábban az OpenAI-t, az Anthropicet és a Metát is érintették.

Meta bemutatta a Muse Voice Transcribe valós idejű hangmodellt

A Meta Superintelligence Labs kiadta a Muse Voice Transcribe nevű valós idejű hangmodellt, amely beszédfelismerést, mondathatár-felismerést és akár 20 beszélő megkülönböztetését végzi külön rendszerek nélkül, egyetlen modellben. A modell a bejövő hangot 80 milliszekundumos darabokra bontja, és szavanként dinamikusan állítja a várakozási időt: nehezebb szavaknál tovább hallgat a pontosabb eredményért, a Meta állítása szerint ezt megerősítéses tanulással érték el. A cég szerint a rendszer több mint 70 nyelvet támogat, 25-öt mélyebben teszteltek, és nyelvek közötti váltást is kezel. A Meta 0,18 dolláros óradíjat közöl, ami állítása szerint olcsóbb, mint az OpenAI vagy az ElevenLabs megoldásai. A cikk szerint a független Artificial Analysis értékelés megerősítette a Meta pontossági állításait angol nyelven, bár a teljes független validáció részletei a forrásból nem derülnek ki.

A Google három új Gemini modellt mutatott be, köztük a kiberbiztonságra szabott változatot

A Google három új mesterségesintelligencia-modellt jelentett be: a Gemini 3.6 Flash-t, a 3.5 Flash Lite-ot és a 3.5 Flash Cyber-t. Az Ars Technica beszámolója szerint a 3.6 Flash a kódolási benchmarkokban jelentős javulást mutat elődjéhez képest (a DeepSWE teszten 49 százalékot ért el a korábbi 37-tel szemben), miközben körülbelül 17 százalékkal kevesebb tokent használ, és alacsonyabb API-áron érhető el. A 3.5 Flash Lite a Google állítása szerint a leghatékonyabb modelljük, másodpercenként 350 tokenes sebességgel, kedvező árazással. A Gemini 3.5 Flash Cyber a vállalat első kifejezetten kiberbiztonsági célra fejlesztett modellje. A Google emellett jelezte, hogy a késlekedő Gemini 3.5 Pro továbbra sem jelent meg, viszont már tréningezik a Gemini 4-et.