首页
AssemblyAI

AssemblyAI

AssemblyAI 是一款面向开发者的 AI 语音转文字 API,提供业界顶级的转录精度、实时处理能力以及强大的音频智能功能,适用于任何应用场景。

音频 免费增值 · Free tier with 100 hours, Pay-as-you-go from $0.37/hour
访问网站

AssemblyAI 是一款专为开发者打造的领先 AI 语音识别平台。其核心是 Universal-2 模型——AssemblyAI 的旗舰 ASR 引擎,能够在各种口音、音频质量和专业词汇场景下提供业界顶尖的转录精度。无论是清晰的录音室录音还是嘈杂的电话通话,都能保持一致的高准确率。

API 支持异步和实时流式转录两种模式。异步模式下,提交音频文件或 URL 后即可获得含时间戳、说话人标签和置信度分数的完整转录结果。实时 WebSocket 流式 API 则以极低延迟传递部分和最终转录结果,适用于视频会议工具、语音助手和实时字幕平台等生产级应用。

除基础转录外,AssemblyAI 通过单一 API 提供丰富的音频智能功能:情感分析、话题检测、内容审核以及 PII 脱敏(可识别并去除姓名、电话号码、地址等个人信息),后者对合规敏感行业尤为关键。

LeMUR(语言模型通用运行时)是 AssemblyAI 最具创新性的功能之一,允许开发者在转录数据之上直接调用大型语言模型,通过简单的 API 调用实现会议摘要、问答、行动项提取等复杂场景。

AssemblyAI 已被全球数千个工程团队信赖使用,覆盖医疗、法律科技、媒体、教育、客户体验等领域。完善的文档、Python/JavaScript/Java/Go/C# SDK 以及慷慨的免费额度,使其成为开发者集成顶级语音 AI 的首选方案。

主要功能

  • Universal-2 ASR 模型,在各种口音、噪音水平和专业词汇场景下提供业界顶尖转录精度
  • 通过 WebSocket API 进行实时流式转录,适用于实时字幕、语音助手和交互式应用
  • 支持长音频和视频文件的异步批量转录,输出带时间戳的单词级结果
  • 说话人分离(Diarization),自动识别并标记多说话人录音中的每位发言者
  • 情感分析,在句子级别对任何转录音频的情感色彩进行分类
  • PII 脱敏,自动检测并从文本和音频输出中移除个人身份信息
  • 内容审核,标记敏感、有害或不当言论,适用于合规和安全工作流
  • LeMUR 集成,支持直接从音频进行大语言模型驱动的问答、摘要和行动项提取
  • 话题检测,识别任何音频或视频录音中讨论的关键主题和议题
  • 提供 Python、JavaScript/TypeScript、Java、Go、C# SDK,附完善文档和快速入门指南

常见问题

AssemblyAI 的转录精度与同类服务相比如何?

AssemblyAI 的 Universal-2 模型在 LibriSpeech、Earnings-21、CallHome 等主流行业基准测试中始终位居前列。在嘈杂环境、强口音、语速较快等挑战性音频上,其表现优于众多竞争对手。对于医疗、法律、金融等专业领域的音频,AssemblyAI 还支持自定义词汇提升,进一步提高领域专业词汇的识别准确率。

AssemblyAI 支持实时转录吗?

支持。AssemblyAI 通过 WebSocket API 提供实时流式转录。您将音频帧流式传输到 API,即可以极低延迟(最终单词通常在 500ms 以内)接收部分和最终转录结果。适用于实时字幕、语音控制应用、会议转录工具和实时客服分析等场景。

LeMUR 是什么?如何使用?

LeMUR(语言模型通用运行时)是 AssemblyAI 的功能,允许您通过简单的 API 调用在转录数据上直接应用大型语言模型。转录音频后,将转录 ID 和提示词(例如「总结这次会议」或「列出所有行动项」)传给 LeMUR 即可。LeMUR 负责将 LLM 与音频内容深度结合,返回准确、符合上下文的回答,避免对音频细节产生幻觉。

AssemblyAI 的 PII 脱敏如何工作?

AssemblyAI 的 PII 脱敏功能会自动检测并从转录文本中移除个人身份信息,包括姓名、地址、电话号码、身份证号、信用卡号等。在文本输出中,PII 会被替换为 [PERSON_NAME] 或 [PHONE_NUMBER] 等标签。还可选择在音频输出中对 PII 片段进行蜂鸣音处理,满足 HIPAA、GDPR 及金融合规要求。

价格如何?有免费套餐吗?

AssemblyAI 提供包含 100 小时转录的免费套餐,足以让大多数开发者完整地构建和测试集成。超出免费额度后,按使用量计费,起价约为每小时音频 $0.37。LeMUR、实时流式转录和音频智能附加功能单独计费。无月度最低消费或长期承诺,适合各种规模的项目使用。

替代工具

音频的其他工具

标签

speech-to-text transcription API audio intelligence developer

相关指南

AI代码安全审查工具帮助中文研发团队检查Pull Request合并风险
编程

AI代码安全审查工具推荐2026:用Copilot、Cursor、Continue和Amazon Q Developer守住PR合并门禁

更新时间:2026年7月26日 · 分类:AI编程工具 AI代码审查最危险的结果,不是漏报,而是给团队一种“已经审过”的错觉。 扫描结果显示没有高危问题,开发者便放心合并;可模型没有读到网关配置,不知道某个接口可被匿名访问,也没有发现日志里输出了重置令牌。另一种情况同样糟糕:工具对每个字符串拼接、正则表达式和依赖版本都发出警告,团队看了两周后开始批量忽略。 这篇指南面向中国市场的研发负责人、安全工程师、DevSecOps团队、出海SaaS、金融科技、电商和中小软件公司。我们会比较 GitHub Copilot、Cursor、Continue 和 Amazon CodeWhisperer相关能力,讲清楚AI适合审什么、不能替代什么,以及如何把结果接入真实的Pull Request、SAST、依赖治理和人工复核。 结论先说:不要让一个模型同时充当规则制定者、扫描器、修复者和批准人。 先定义威胁边界,再用确定性工具找已知模式,让AI解释上下文和生成修复候选,最后由代码所有者与安全责任人确认。这样既能减少无效告警,也不会把最终责任交给一段看起来很专业的评论。 目录 AI代码安全审查到底应该审什么 先做轻量威胁建模,再打开自动修复 Copilot、Cursor、Continue、Amazon Q Developer怎么分工 从Pull Request到合并门禁的9步流程 密钥、依赖与供应链风险单独治理 审查AI生成修复,避免“修好扫描器” 中文研发团队的分级落地方法 findaiverse选型观察 常见问题 核心要点 AI不是唯一扫描器 — 语法规则、依赖漏洞、密钥模式和许可证应由可重复的专用工具先检查。 上下文必须有边界 — 入口、身份、权限、数据、外部调用、部署配置和日志决定一段代码是否真的危险。 每条告警都要有证据 — 标明文件、数据流、攻击前提、影响、复现方式和修复验证,避免只写“可能存在风险”。 修复要证明旧问题被阻断 — 增加负向测试、权限测试或安全回归测试,而不是让扫描规则停止报警。 按风险决定合并门禁 — 鉴权、支付、密钥、上传、反序列化、命令执行等路径需要更严格的人审与检查。 AI代码安全审查到底应该审什么 安全审查不是寻找“看起来不安全的代码”。它要回答更具体的问题:不受信任的数据从哪里进入,经过哪些转换,到达什么敏感操作;谁可以触发;攻击者需要什么条件;成功后能读取、修改、执行或阻断什么。只看一个函数,很容易把安全问题误判为代码风格问题。 第一类是输入到危险操作的数据流。SQL、Shell命令、模板渲染、文件路径、URL请求、反序列化、正则表达式和动态代码执行都值得关注。AI可以沿调用链解释变量来源,专用静态分析则更适合稳定地匹配污点传播规则。两者结果不一致时,回到实际入口和运行路径验证,不能让模型凭语言感觉下结论。 第二类是身份与权限。接口是否要求登录、登录后是否验证资源归属、管理员操作是否有服务端检查、租户ID能否被客户端覆盖、后台任务是否继承了过大权限。很多越权问题不在业务函数内,而在路由、中间件、网关、数据库策略和部署配置之间。代码助手如果只读到控制器,可能看不到完整边界。 第三类是敏感数据。密码、令牌、身份证件、支付信息、地址、客户资料、内部密钥是否被记录、返回、缓存、发送到第三方或写入错误追踪。日志语句通常看起来无害,直到你把字段与真实请求连起来。AI审查应把“哪些字段属于敏感信息”作为项目规则输入,而不是依赖通用判断。 第四类是业务滥用。优惠券重复领取、库存负数、退款重放、邀请链接枚举、验证码轰炸、上传额度绕过、批量抓取、并发重复扣款,不一定符合传统漏洞规则,却会直接造成损失。这里需要产品规则、风控阈值和状态机。AI可以帮助列出滥用路径,但阈值和可接受风险必须由业务与安全团队决定。 第五类是供应链和构建。新增依赖从哪里下载,版本是否锁定,安装脚本是否执行,构建工作流能否接触发布令牌,第三方GitHub Action是否固定到可信版本,生成物是否可追溯。源文件本身没有明显漏洞,也可能在构建阶段被替换。安全审查要覆盖代码之外的清单、锁文件和CI配置。 OWASP Top 10可以作为Web应用风险的共同语言,但它不是一张自动合格证。团队还要把自己的数据、业务、云环境、移动端和供应链放进审查范围。更多开发工具可先从 findaiverse […]

阅读更多 →
AI语音智能体工具推荐2026 Dify Coze AssemblyAI Whisper ElevenLabs中文电话客服
音频

AI语音智能体工具推荐2026:用Dify、Coze、AssemblyAI、Whisper和ElevenLabs搭建中文电话客服

最后更新:2026年7月24日 · AI音频工具 AI语音智能体最容易展示的是“能接电话”,最难交付的却是“能把事情办对”。 演示里,机器人会自然地问候、识别来意、回答问题。真实上线后,用户会打断、改口、夹杂方言,把订单号读错一位,在嘈杂的街上询问退款,还会问知识库没有写过的问题。如果系统为了流畅而猜答案,一通听起来很专业的电话就可能变成错承诺、错退款、错地址或隐私泄露。 这篇指南面向中国品牌客服、跨境电商、SaaS团队、连锁门店、物业、教育服务和开发团队。我们不做“零人工客服”的口号,而是搭建一条可审计的中文电话流程:用AssemblyAI或Whisper处理语音转文字,用Dify或Coze编排知识与工具调用,再用ElevenLabs、Play.ht等候选生成语音。降噪、号码确认、转人工、回写工单和质检同样是系统的一部分。 findaiverse独立整理免费与付费AI工具,本文不含联盟推广链接。产品能力、中文支持、价格、数据保留和商用条款会变化,正式接入前应查看厂商最新文档、合同、接口限制和适用法规。下文是产品与工程设计方法,不替代法律、网络安全、电信或行业合规意见。 核心结论 先限定能办的事 — 查进度、改预约、收集信息、创建工单可以分阶段开放,退款、签约、身份变更需要更严格的授权。 每次关键动作都要复述确认 — 姓名、手机号、订单号、金额、日期、地址、取消与退款不能只依赖一次识别。 回答和执行必须分开 — 知识库可以解释政策,真正修改订单要经过结构化参数、权限检查、幂等和结果回执。 转人工不是失败 — 识别不稳、情绪升级、例外政策、隐私风险和用户明确要求时,应快速把上下文交给人工。 用任务成功率而非声音像不像人评估 — 重点看办对率、错承诺、重复提问、转人工质量、投诉与可追溯性。 目录 什么是AI语音智能体 一通电话背后的六层架构 Dify、Coze、AssemblyAI、Whisper、ElevenLabs怎么选 从低风险场景定义首个版本 中文对话、打断与确认机制 知识库、工具调用和工单回写 隐私、安全、提示注入与转人工 上线前测试与线上质检 findaiverse选型观察 常见问题 什么是AI语音智能体 AI语音智能体是一套通过电话或语音通道理解用户、查询经过批准的信息、执行有限业务动作、生成口头回复并保存结果的系统。它不是单一大模型,也不是把聊天机器人接上一个AI声音。完整系统至少要处理语音输入、说话人打断、身份与权限、知识检索、接口调用、语音输出、人工接管、记录与质检。 普通语音机器人通常依赖固定菜单:“查询订单请按1,售后请按2”。AI语音智能体允许用户用自然语言说“我昨天买的那件蓝色外套什么时候到”,系统再识别意图和参数。灵活性提高了,也带来新的错误类型。模型可能把“不要取消”理解成“取消”,把“下周二”按错误时区写入,把另一位同名客户的订单拿来回答,或者为了继续对话而编造系统没有返回的结果。 因此,语音智能体的核心不是聊天自然度,而是状态和证据。每一轮都应知道当前会话ID、已验证身份、用户目标、收集到的参数、仍待确认的信息、调用过的工具、工具实际返回、允许说出的内容、是否需要人工。不能把一段聊天历史当成唯一状态,更不能让模型自己宣布“退款成功”。 还要区分四种能力。第一种是信息问答,比如营业时间、保修范围、材料清单。第二种是信息收集,比如预约意向、故障现象、回访评价。第三种是交易动作,比如改地址、取消、退款、续费。第四种是高影响决定,比如授信、医疗建议、录用、资格判定。首个版本应从前两类开始,交易动作逐项开放,高影响决定通常不应交给通用语音智能体独立完成。 AI音频候选可以在findaiverse AI音频分类中查看,智能体与工作流工具则可在中文AI工具目录中继续筛选。选型之前,先把允许与禁止的任务写清楚。 一通电话背后的六层架构 第一层是电话与媒体接入。它负责呼入、呼出、号码、录音提示、音频流、DTMF按键、排队和人工坐席连接。不要让大模型直接承担电话状态。挂断、转接、静音、重试、忙线、网络断开都需要通信层的确定性状态机。 第二层是音频前处理。回声、键盘声、车流、远场说话会影响识别。Krisp一类降噪工具可作为候选,但要保留处理前后样本比较。过强降噪可能削弱尾音、笑声或方言特征。系统还需要语音活动检测,知道用户何时开始和结束说话,并支持用户打断机器人。 第三层是自动语音识别,也就是ASR。实时电话需要低延迟的部分结果与最终结果,同时保留词级时间、置信候选、语言和说话状态。AssemblyAI提供开发者API和实时转写选项;Whisper适合批量、离线或团队自建的处理实验。中文客服必须用自己的口音、产品名、订单号、噪声和电话编码测试,不要照搬英文会议的结果。 第四层是对话编排。它把“用户说了什么”变成受控步骤:确认意图、收集必要参数、调用知识库或工具、处理异常、决定回复和转人工。Dify与Coze可用于构建工作流与智能体原型,但正式电话系统还要处理并发、超时、权限、审计、版本和回滚。 第五层是业务工具。订单查询、预约、工单、客户关系管理、物流、会员、退款不是“知识”,而是带权限的系统操作。每个工具必须有明确输入模式、身份要求、超时、错误码、幂等键、审批和结果。模型只能提交结构化请求,不能拼接任意SQL或自由调用内部接口。 第六层是语音生成与播放。TTS要处理数字、金额、日期、地址、产品名、语速、停顿和情绪。ElevenLabs、Play.ht等服务可以列入候选,但选用的声音要有商用权与清晰身份。系统需要将长回复切成可打断的小段,不要让用户等待完整段落生成后才听到第一句。 六层之外还有横向控制:同意、认证、日志、监控、质检、成本、限流、人工接管和事故响应。一个演示脚本可以省略这些,但生产系统不能。架构图上如果只有“电话—大模型—TTS”三格,说明大量风险还没有被命名。 Dify vs Coze vs AssemblyAI vs […]

阅读更多 →
DeepSeek NotebookLM ChatPDF Jasper AI客户案例白皮书写作工作流
写作

AI客户案例白皮书写作工作流2026:用DeepSeek、NotebookLM、ChatPDF和Jasper从访谈证据到销售内容

从客户授权、访谈、主张台账和指标口径,到长篇案例、行业白皮书、公众号、销售PPT、事实审核与持续更新的中文B2B内容流程。

阅读更多 →
Napkin AI Canva AI Figma AI Gamma信息图表设计工作流
设计

AI信息图表设计工作流2026:用Napkin AI、Canva AI、Figma AI和Gamma把数据做对再做美

从数据来源、指标口径和图形选择,到中文标签、组件、事实审核、无障碍与多渠道更新,建立可追溯的AI信息图设计流程。

阅读更多 →