以下是具體內容：
NVIDIA announced a new version of its TensorRT inference software, and the integration of TensorRT into Google’s popular TensorFlow framework. NVIDIA also announced that Kaldi, the most popular framework for speech recognition, is now optimized for GPUs. NVIDIA’s close collaboration with partners such as Amazon, Facebook and Microsoft make it easier for developers to take advantage of GPU acceleration using ONNX and WinML.
Kaldi同樣支持了開(kāi)源的MRCP協(xié)議-unimrcp, 它可以作為一個(gè)邀請支持各種媒體資源的處理。
通過(guò)整合Kaldi 引擎，用戶(hù)可以使用開(kāi)源的語(yǔ)音識別引擎來(lái)開(kāi)發(fā)呼叫中心智能客服，智能座席等目前非常受歡迎的呼叫中心智能解決方案。
目前主要的集成解決方案包括：Asterisk+unimrcp 或者FreeSWITCH+unimrcp的開(kāi)源解決方案來(lái)實(shí)現。用戶(hù)可以訪(fǎng)問(wèn)unimrcp 網(wǎng)站獲得更多信息，也可以加入我們的QQ群討論學(xué)習（unimrcp-MRCP協(xié)議學(xué)習分享，QQ群號：208136295）關(guān)于unimrcp 如何集成Asterisk和FreeSWITCH。
Kaldi通過(guò)了相對價(jià)格低廉的解決方案，和科大訊飛語(yǔ)音識別的價(jià)格相比可能低很多，但是實(shí)際效果需要用戶(hù)通過(guò)不斷的訓練，大數據的采集來(lái)提高
相對科大訊飛和百度語(yǔ)音識別來(lái)說(shuō)，Kaldi針對中文的支持還不是非常完整，不過(guò)，我們相信，通過(guò)一定時(shí)間段訓練，整個(gè)引擎的效率會(huì )不斷提升。
https://globenewswire.com/news-release/2018/03/27/1453943/0/en/NVIDIA-Expands-Its-Deep-Learning-Inference-Capabilities-for-Hyperscale-Datacenters.html
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