List to Data 提供更准确的转录以增强 AI 功能

[mdabuhasan]

在 WER 分析中，红色文本表示遗漏的单词，蓝色文本表示在源成绩单中未找到的单词。
在 WER 分析中，红色文本表示遗漏的单词，蓝色文本表示在源成绩单中未找到的单词。


结果很明显：List to Data AI Companion 的表德国赌博数据现优于 Microsoft Teams，字词错误率明显较低，转录准确率更高。在会议中，每个字都很重要，即使是微小的转录错误也会对摘要、任务或会议期间提出的问题的答案产生很大影响。

TestDevLab 创建并运行这些测试的方法如下：

他们进行了三次录音会议，参与者人数从 2 到 16 人不等。
文件在连接到通话的各个计算机上同步播放。
为了保持一致性，每个平台的每次测试都重复了五次。
在每次测试中，他们比较了 List to Data Workplace 和 Microsoft Teams，并测量了每次会议的词语错误率。

在测量 WER（词错误率）时，较低的百分比表示更高质量的转录。
在测量 WER（词错误率）时，较低的百分比表示更高质量的转录。

会议摘要和转录是许多 AI 平台上最受欢迎和使用最多的功能之一。由于它们的使用范围非常广泛，因此确保尽可能减少错误就显得更加重要。它们之所以受欢迎，是因为它们可以节省时间，而且人们发现阅读、总结和更好地理解重要信息非常有价值。