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同樣支持了開源的MRCP協議-unimrcp, 它可以作為一個邀請支持各種媒體資源的處理。
通過整合Kaldi 引擎，用戶可以使用開源的語音識別引擎來開發(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的開源解決方案來實現。用戶可以訪問unimrcp 網站獲得更多信息，也可以加入我們的QQ群討論學習（unimrcp-MRCP協議學習分享，QQ群號：208136295）關于unimrcp 如何集成Asterisk和FreeSWITCH。
Kaldi通過了相對價格低廉的解決方案，和科大訊飛語音識別的價格相比可能低很多，但是實際效果需要用戶通過不斷的訓練，大數據的采集來提高
相對科大訊飛和百度語音識別來說，Kaldi針對中文的支持還不是非常完整，不過，我們相信，通過一定時間段訓練，整個引擎的效率會不斷提升。
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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