由于语音存在如此多的细微差别，将其转换为可分析的文本是一项巨大的技术挑战。Cedat 85 如何巩固其在语音识别技术前沿的地位？

Cedat 85 利用 IBM 加速服务器的强大功能来加速神经网络模型的训练，使公司能够承担更多项目并更快地提供结果。

千百年来，人类利用语言快速有效地传达复杂的想法和情感。然而，如果不首先生成书面记录，就很难单独分析语音，而生成书面记录需要时间和资源。

语音识别技术旨在通过自动将语音转换为可分析的书面文本来改变这一现状。三十多年来，Cedat 85 在语音转文本解决方案领域不断取得突破，可帮助媒体、政府、金融服务、保险、技术、营销部门和联络中心的客户满足日益复杂的需求。

Cedat 85 董事总经理 Enrico Giannotti 解释道：“语音是一种非常复杂的现象。我们使用不同的语言、方言和语言模式说话。由于语音是灵活动态的，每天都有新的短语被发明出来，现有的词语也在不断地改变其含义，因此开发语音识别解决方案就像是在打一个移动的靶子。”

自 2002 年以来，Cedat 85 构建了复杂的神经网络来支持其语音转文本解决方案，其算法随着时间的推移变得更加复杂和准确。为了实现开发的下一个飞跃，该公司希望加快模型训练周期。此前，基础设施的限制意味着 Cedat 85 可能需要数周甚至数月的时间来训练神经网络模型。在训练完成之前，我们几乎无法了解模型的准确性，因此这个过程充满风险且耗时。

Giannotti 指出：“我们使用大量数据来训练我们的模型。尽管我们使用 GPU 增强了基础设施以加快处理速度，但仍然需要很长时间才能获得结果。每个项目都非常耗费时间和资源，以至于我们错失了不少机会。随着分析和语音解决方案的日益普及，语音转文本技术的新市场也在不断涌现。为了确保不输给竞争对手，我们决心加快开发步伐。”

Cedat 85 正利用数据和计算密集型 IBM Power Systems 服务器以极快的速度向客户提供高质量结果。通过缩短解决方案的上市时间，IBM 基础架构为公司带来了至关重要的竞争优势。

Giannotti 评论道：“利用 IBM Power Systems AC922 服务器，我们可以将神经网络模型的训练速度提高 2.4 倍。且至关重要的是，这种时间节省并不以牺牲准确性为代价。我们最近对一家政府客户进行了试运行，期间我们需要定制模型以适应不同的地区口音和方言。进花了几周时间，我们将英语语言模型应用于其用例时，模型准确性提高了近 10%，而在过去，这个过程需要花费几个月的时间。这一改进要归功于我们 AI 工程师的专业知识、我们的专有算法和 IBM 基础架构的超快处理能力。”

训练时间的缩短也降低了 Cedat 85 的风险，因为工程师不必等待很长时间才能确定神经网络模型是否需要微调。该公司承接项目的能力也有所提高，因而能够抓住新的机遇。

Giannotti 解释道：“部署 IBM Power Systems AC922 服务器后我们能够开展更多实验调查，因为我们可以尝试不同的工作，而不必担心基础架构一次需要花几个月的时间来训练有缺陷的模型。我们还可以更加积极地与现有客户和潜在客户合作，这有助于我们增加收入，并在几个月内即可获得 IBM 解决方案的投资回报。”

展望未来，Cedat 85 正在研究如何将其他 IBM 技术集成到其产品中。具体而言，该公司正在探索 IBM® Watson 工具如何帮助其客户从文本中发掘更多价值。

Giannotti 总结道：“在 IBM 基础架构的支持下，我们每天为客户生成数十亿字的语音文本。通过部署最新的 IBM Power Systems 服务器，我们将确保在语音转文本解决方案开发领域继续一路领先。接下来，我们将有机会与 IBM 合作，为市场带来更具特色的产品。”

Cedat 85 是语音转文本技术和服务的市场领导者，总部位于意大利罗马。该公司的全球客户数量超 500 家，拥有 33 年的丰富经验，且在 Gartner 2018 年竞争格局中被认定为语音转文本应用领域全球 11 强企业之一和欧洲 5 强企业之一。公司通过其国际品牌 Speech-i 在全球开展业务。