大型语言模型（LLM）正在改变每个行业的用户期望。然而，建立以人类语音为中心的生成式人工智能产品仍然很困难，因为音频文件对大型语言模型构成了挑战。
将 LLM 应用于音频文件的一个关键挑战是，LLM 受其上下文窗口的限制。在一个音频文件能够被送入 LLM 之前，它需要被转换成文本。音频文件越长，绕过 LLM 的上下文窗口限制的工程挑战就越大。但工作场景中，我们往往需要 LLM 帮我们处理非常长的语音文件，比如从一段几个小时的会议录音中抽取核心内容、从一段访谈中找到某个问题的答案……
最近，语音识别 AI 公司 AssemblyAI 推出了一个名为 LeMUR 的新模型。就像 ChatGPT 处理几十页的 PDF 文本一样，LeMUR 可以将长达 10 小时的录音进行转录、处理，然后帮用户总结语音中的核心内容，并回答用户输入的问题。
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试用地址：https://www.assemblyai.com/playground/v2/source
LeMUR 是 Leveraging Large Language Models to Understand Recognized Speech（利用大型语言模型来理解识别的语音）的缩写，是将强大的 LLM 应用于转录的语音的新框架。只需一行代码（通过 AssemblyAI 的 Python SDK），LeMUR 就能快速处理长达 10 小时的音频内容的转录，有效地将其转化为约 15 万个 token。相比之下，现成的、普通的 LLM 只能在其上下文窗口的限制范围内容纳最多 8K 或约 45 分钟的转录音频。
为了降低将 LLM 应用于转录音频文件的复杂性，LeMUR 的 pipeline 主要包含智能分割、一个快速矢量数据库和若干推理步骤（如思维链提示和自我评估），如下图所示：
图 1：LeMUR 的架构使用户能够通过一个 API 调用将长的和 / 或多个音频转录文件发送到 LLM 中。
未来，LeMUR 有望在客服等领域得到广泛应用。
LeMUR 解锁了一些惊人的新可能性，在几年前，我认为这些都是不可能的。它能够毫不费力地提取有价值的见解，如确定最佳行动，辨别销售、预约或呼叫目的等呼叫结果，感觉真的很神奇。—— 电话跟踪和分析服务技术公司 CallRail 首席产品官 Ryan Johnson
LeMUR 解锁了什么可能性？
将 LLM 应用于多个音频文本
LeMUR 能够让用户一次性获得 LLM 对多个音频文件的处理反馈，以及长达 10 小时的语音转录结果，转化后的文本 token 长度可达 150K 。
可靠、安全的输出
由于 LeMUR 包含安全措施和内容过滤器，它将为用户提供来自 LLM 的回应，这些回应不太可能产生有害或有偏见的语言。
可补充上下文
在推理时，它允许加入额外的上下文信息，LLM 可以利用这些额外信息在生成输出时提供个性化和更准确的结果。
模块化、快速集成
LeMUR 始终以可处理的 JSON 形式返回结构化数据。用户可以进一步定制 LeMUR 的输出格式，以确保 LLM 给出的响应是他们下一块业务逻辑所期望的格式（例如将回答转化为布尔值）。在这一流程中，用户不再需要编写特定的代码来处理 LLM 的输出结果。
试用结果
根据 AssemblyAI 提供的测试链接，机器之心对 LeMUR 进行了测试。
LeMUR 的界面支持两种文件输入方式：上传音视频文件或粘贴网页链接均可。
我们用 Hinton 近期的一份访谈资料作为输入，测试 LeMUR 的性能。
上传之后，系统提示我们要等一段时间，因为它要先把语音转成文字。
转录之后的界面如下：
在页面右侧，我们可以要求 LeMUR 总结采访内容或回答问题。LeMUR 基本可以轻松地完成任务：
如果要处理的语音是一段演讲或客服回复，你还能向 LeMUR 征求改进建议。
不过，LeMUR 似乎目前还不支持中文。感兴趣的读者可以去尝试一下。
