20年・98,000時間の韓国語音声データで学習した自社開発のSTT・TTSエンジンです。エンドツーエンド(E2E)認識エンジンが金融・保険・公共分野の専門用語・固有名詞まで平均0.275秒で正確に文字起こしし(STT)、自社開発のDNNファウンデーションモデルが30文字基準0.3秒以内で感情・速度・言語を調整した、人間のように自然な音声を生成します(TTS)。オンプレミスで動作するため通話・音声データが外部に出ることはなく、Timbel全製品群の音声基盤として、SDK・API・エンジン組み込みですぐに導入できます。
Timbel自社開発の音声エンジンHAIVによるリアルタイム音声認識(STT)・音声合成(TTS)のデモ動画です。
海外製エンジンは専門用語に弱いのが実情です。98,000時間の韓国語学習で正確に認識します。
規制業界では外部送信ができません。オンプレミスで社内環境の中だけで動作します。
自社システムにSTTだけを組み込みたい。SDK・API・エンジン組み込みで提供します。
エンドツーエンド(E2E)エンジンが発話の終了を待たずにN音節単位で文字起こしを行い、発話終了検知(EPD)により平均0.275秒で結果を確定します。通話ごとの認識結果・話者分離(送信・受信)・認識率を一覧でひと目で確認できます。

自社開発のDNNファウンデーションモデルが30文字基準0.3秒以内(RTF 0.1未満)で合成します。声・感情・言語・速度・ピッチを設定して人間のように自然な音声を生成し、その場で再生・ダウンロードできます。

記号・略語・外来語・人名・専門用語を任意の読み方に補正でき、Excelファイルで数百件を一括登録(Batch)して、ドメイン別の認識・発話精度を同時に高めます。

CER(音節単位)ベースで認識精度を客観的に評価・管理し、専門家でなくてもWeb画面から音響・言語モデルを再学習して精度を継続的に改善できます。

STTチャネル・CPU・メモリ・ネットワークなどエンジンの状態をリアルタイムに監視します。DockerベースのMSA(無停止)により、150チャネル以上の大規模トラフィックでも安定して運用できます。

E2E Transformerベースのエンドツーエンド型STTエンジンとして、複雑な発話環境でも高い認識率と超低遅延の応答を提供します。
DNNファウンデーションモデルにより最小限のデータで感情まで複製し、リアルタイムTTSの限界を超えた、人間のように自然な発話を提供します。





Timbel自社開発のAI音声認識エンジンHAIV(ハイブ)もGS認証1等級を取得しています。TimbelはHAIV・BaroNote・Timbloと続くGS認証1等級ソリューションを保有し、国家公認基準で品質・安定性・セキュリティのすべてを検証されています。

HAIV STT・TTSの技術は、実際の現場で検証されています