Paano Naghahatid ang SeaMeet ng 95%+ Transcription Accuracy sa May Halo-halong Wika

Ang Hadlang sa Multilingual na Pulong: Bakit Hindi Sapat ang 85% Accuracy

Sa mabilis na mundo ng pandaigdigang negosyo, isang high-stakes na pulong ang nagaganap. Ang mga miyembro ng koponan mula sa iba’t ibang kontinente ay nagko-collaborate, gumagawa ng mga kritikal na desisyon na maghuhubog sa susunod na quarter. Ang usapan ay dumadaloy nang natural, na may mga kalahok na malinis na nagpapalit-palit sa pagitan ng English at Spanish, o Japanese at English. Sa likod, isang standard na AI meeting assistant ang masikap na nagsusulat ng transkripsyon ng talakayan. Ang resulta, gayunpaman, ay hindi isang malinaw na tala kundi isang magulong halo ng mga maling pag-unawa sa ponetiko at mga garbled na pangungusap—isang dokumento na lumilikha ng mas maraming kalituhan kaysa sa kalinawan. Ang sitwasyong ito ay nagpapakita ng isang kritikal na punto ng pagkabigo sa modernong AI: ang standard na transcription technology ay nabubuwag kapag nakaugnay nito ang linguistic na katotohanan ng pandaigdigang komunikasyon sa negosyo.

Ang paghahanap para sa mataas na “ai transcription accuracy” ay mahalagang isang paghahanap para sa pagiging maaasahan at katotohanan sa data ng negosyo.1 Bagama’t maraming vendor ang nag-aangkin ng mga kahanga-hangang accuracy rate, ang mga pagpapatunay na ito ay kadalasang nabubuwag sa ilalim ng pressure ng mga real-world na kondisyon tulad ng background noise, overlapping speakers, magkakaibang accents, at ang pinakamalaking hamon: mixed languages.3 Ang isang 85% accurate na transcript, na maaaring mukhang katanggap-tanggap, ay hindi magagamit sa mga high-stakes na usapan. Ito ay nagpapakilala ng hindi katanggap-tanggap na antas ng panganib, nangangailangan ng mahal na rework, at sa huli ay nagpapahina ng tiwala sa mismong AI tools na inilaan para mapahusay ang productivity. Ang layunin ay hindi lamang makabuo ng isang transcript; ito ay upang lumikha ng isang maaasahan, mapapatunayang tala ng kung ano ang sinabi.

Ang SeaMeet ng Seasalt.ai ay in-engineer mula sa simula upang malutas ang partikular, high-value na problemang ito. Ang platform ay hindi lamang sumusuporta sa maraming wika; pinagagaling nito ang malinis, real-time na pagpapalit sa pagitan nila. Ang SeaMeet ay naghahatid ng isang mapapatunayang transcription accuracy rate na higit sa 95%, na nagtatatag ng isang pundasyon ng katotohanan na sumusuporta sa lahat ng kasunod na AI-driven na summaries, analyses, at action items.

Pagbubuwag ng “AI Transcription Accuracy”: Ang Mga Lihim na Gastos ng Huling 5%

Upang maunawaan ang halaga ng mataas na accuracy, mahalagang unang tukuyin kung paano ito sinusukat. Ang industry-standard na sukatan ay ang Word Error Rate (WER), na kinakalkula ang porsyento ng mga salita na maling na-transcribe, ininsert, o inalis sa isang transcript kumpara sa isang ground-truth na pinagmulan.3 Nagbibigay ito ng isang quantifiable na paraan para ihambing ang performance ng iba’t ibang Automatic Speech Recognition (ASR) systems.

Gayunpaman, mayroong malaking agwat sa pagitan ng in-advertise na benchmarks at real-world na performance—isang “benchmark vs. battlefield” na pagkakaiba. Maraming serbisyo ang nagpo-promote ng mataas na accuracy figures na nakakamit gamit ang malinis, single-speaker, laboratory-grade na audio datasets tulad ng TED-LIUM o Common Voice.6 Sa “battlefield” ng isang tunay na business meeting—na may hindi maiiwasang crosstalk, background noise, at magkakaibang accents—ang performance ng mga system na ito ay maaaring bumagsak. Ang mga independent na pag-aaral ay nagpapakita na ang inangkin na accuracy rates na 95% ay maaaring bumaba sa isang functional na 60% hanggang 85% sa mga realistic na sitwasyon.3 Ang pagkakaibang ito sa pagitan ng mga claim ng marketing at karanasan ng user ay lumikha ng isang trust deficit sa merkado, kung saan ang mga tool ay hindi nakakapag-perform tulad ng ipinangako kapag kailangan nila ng husto.

Ang pagbaba ng accuracy na ito ay may exponential na epekto sa usability. Ang isang tila maliit na pagkakaiba sa mga percentage points ay naglilipat sa isang malaking pagtaas sa manual na pagsisikap na kailangan para itama ang output. Halimbawa, ang isang 30-minute na pulong ay naglalaman ng humigit-kumulang 4,500 na salita. Ang isang transcript na may 95% accuracy ay naglalaman ng humigit-kumulang 225 na error, na maaaring itama sa pamamagitan ng isang manageable na pagsusuri. Sa kaibahan, ang isang transcript na may 85% accuracy ay naglalaman ng humigit-kumulang 675 na error, na binabago ang isang mabilis na proofread sa isang malaking proyekto ng data-recovery.8 Ito ay naglalarawan ng “last mile” na problema: ang pagkamit ng huling pagtaas ng accuracy ay ang nag-aalis ng pinakakritikal, nagbabago ng kahulugan na mga error at ginagawang isang maaasahang asset ang transcript sa halip na isang liability. Ang oras na ginugol ng mga highly-paid na empleyado sa pagwawasto ng mga error na ito ay kumakatawan sa isang lihim ngunit makabuluhang “cost of correction,” na madaling maibabawas ang mga ipon ng isang tila mas murang transcription service. Ang mas mataas na accuracy rate, samakatuwid, ay hindi isang premium na feature kundi isang direktang dahilan ng return on investment.

Ang sumusunod na talahanayan ay ginagawang tangible ang abstract na konsepto ng mga porsyento ng accuracy, na inililipat ang mga ito sa kongkretong epekto sa negosyo ng mga error at ang pagsisikap na kailangan para itama ang mga ito.

Tingkat Akurasi	Word Error Rate (WER)	Total Na Salita (Humigit-kumulang 4,500)	Bilang ng Mga Error	Implikasyon sa Negosyo
99% (Human Gold Standard)	1%	4,500	45	Isang mabilis na pagsusuri
95% (SeaMeet Standard)	5%	4,500	225	Maaasahang unang draft; maliit na pagbabago
90% (High-End AI - Ideal na Kondisyon)	10%	4,500	450	Kailangan ng malaking pag-edit
85% (Karaniwang AI - Realistikong Kondisyon)	15%	4,500	675	Malaking pag-rehays; na-compromise ang integridad ng data
70% (Average AI - Hindi Magandang Kondisyon)	30%	4,500	1,350	Hindi magagamit; lumilikha ng mas maraming gawain kaysa sa naisasalba

Ang Tagpuan ng Code-Switching: Isang Hamon na Karamihan sa ASR ay Hindi Maaaring Tugunan

Ang terminong “multilingual support” ay madalas na ginagamit nang maling pagkakaintindi sa industriya ng ASR. Karamihan sa mga tool ay maaaring mag-transcribe ng isang audio file na ganap na nasa Espanyol o ganap na nasa Hapon. Ang tunay na hamon, at ang katotohanan ng modernong pandaigdigang komunikasyon, ay ang pag-transcribe ng isang solong usapan kung saan ang isang nagsasalita ay lumilipat mula sa isang wika patungo sa isa pa sa loob ng parehong pangungusap—isang phenomena na kilala bilang intra-sentential code-switching.9 Ito ay isang tagpuan kung saan ang karamihan ng mga sistema ng ASR ay lubos na nabibigo.

Ang mga teknikal na balakid ng code-switching ay napakalaki, kaya kakaunti lamang ang nakakalusot nito. Kabilang sa mga hamong ito ang:

• Kakulangan sa Data: Ang de-kalidad, tumpak na na-transcribe na audio na may natural na code-switching ay napakabihira. Karamihan sa mga sistema ng ASR ay sinanay sa napakalaking monolingual datasets at samakatuwid ay hindi kailanman nalantad sa mga kumplikadong linguistic pattern na ito, na nag-iiwan sa kanila na hindi handa na hawakan ang mga ito.9
• Sagupaan sa Wika: Ang mga istrukturang gramatikal ng iba’t ibang wika ay maaaring maging ganap na hindi magkakatugma. Halimbawa, ang Ingles ay sumusunod sa isang Subject-Verb-Object na istruktura ng pangungusap, samantalang ang Hapon ay gumagamit ng Subject-Object-Verb. Ang isang modelo ng ASR na sinanay sa isang gramatikal na balangkas ay madaling malito kapag biglang nagbago ang istruktura sa gitna ng pangungusap.9
• Pagkakalito sa Ponetika: Ang isang tunog ay maaaring kumakatawan sa ganap na magkakaibang salita sa iba’t ibang wika. Kung walang malalim, kontekstwal na pag-unawa sa usapan, ang isang modelo ay madaling maling interpretahin ang mga tunog na ito at gumawa ng walang kabuluhang output.13
• Ang Pagkabigo ng Simpleng Pagkilala sa Wika (LID): Ang mga unang pagtatangka na malutas ang problemang ito ay nagsasangkot ng isang dalawang-hakbang na proseso: una, kilalanin ang wikang sinasalita, at pangalawa, ilapat ang kaukulang language model para sa transcription. Ang pamamaraang ito ay nabibigo sa intra-sentential switches dahil ang wika ay nagbabago nang napakabilis para sa LID model na makasabay, na humahantong sa isang sunud-sunod na mga error sa buong transcript.9

Ang teknikal na pagiging kumplikado na ito ay lumikha ng isang competitive void. Ang mga nangungunang serbisyo ay hindi binuo para hawakan ang ganitong paggamit. Ang sariling dokumentasyon ng Otter.ai ay tahasang nagsasaad na maaari lamang itong mag-transcribe sa isang wika sa isang pagkakataon para sa anumang partikular na usapan at nangangailangan ng mga user na manu-manong baguhin ang setting ng wika bago ang bawat pulong.15 Ang Happy Scribe ay nagmumungkahi ng isang mabigat na paraan ng paglutas: i-upload ang parehong file ng dalawang beses, isang beses para sa bawat wika, at pagkatapos ay manu-manong tahiin ang dalawang transcript.16 Ang mga limitasyong ito ay nagpapakita na para sa karamihan ng mga vendor, ang multilingual support ay isang afterthought na ikinakabit sa isang monolingual na arkitektura. Ang tunay na kakayahan sa code-switching ay hindi maaaring isang add-on; ito ay dapat na isang foundational na pagpili sa disenyo.

Ang isang sistema na maaaring matagumpay na mag-navigate sa mga kumplikado ng code-switching ay likas na mas matibay at may kamalayan sa konteksto kaysa sa isa na hindi. Ang kakayahang hawakan ang isang usapan na lumilipat sa pagitan ng gramatika ng Cantonese at Ingles sa real time ay isang malakas na indicator ng pinagbabatayan na pagiging sopistikado ng buong ASR engine.10 Ang “linguistic agility” na ito ay nagbibigay ng pandaigdigang benepisyo, na ginagawang mas handa ang sistema na hawakan ang kumplikadong jargon, malalakas na accent, at mabilis na pagbabago ng paksa kahit sa mga monolingual na pulong.

Ang SeaMeet Engine: Itinayo para sa Multilingual Fluidity

Ang SeaMeet ay binuo sa isang state-of-the-art, end-to-end (E2E) Transformer architecture.17 Hindi tulad ng mas matandang, hinihiwalay na mga sistema ng ASR na naghihiwalay ng acoustic at language modeling, ang isang E2E model ay natutong i-map ang raw audio diretso sa teksto sa isang solong, malalim na pinagsama-samang proseso.19 Nagbibigay-daan ito sa modelo na makuha ang mas mayaman, mas mahabang saklaw na kontekstwal na impormasyon, na ganap na mahalaga para sa tamang paghuhula at pag-interpret ng mga paglipat ng wika.

Ang pangunahing bentahe ng SeaMeet engine ay nasa pagsasanay nito sa mga proprietary na dataset. Ang Seasalt.ai ay gumawa ng malaking pamumuhunan sa paglikha ng isang napakalaking corpus ng tunay na mundo, multi-participant na mga usapan na may natural na code-switching sa pagitan ng Ingles, Espanyol, Hapon, at Cantonese (parehong Traditional at Simplified).17 Direktang tinutugunan nito ang problema ng “kakulangan sa data” na sumisira sa mga generic, monolingual-trained na modelo.9 Ang engineering na ito na binuo para sa layunin ay makikita sa tatlong teknolohikal na haligi na naghahatid ng pinakamataas na accuracy nito sa industriya sa mga kapaligiran na may halo-halong wika.

Isang Nagkakaisang Acoustic Model

Sa halip na umasa sa magkahiwalay, hiwalay na mga modelo para sa bawat wika, ang SeaMeet ay gumagamit ng isang solong, malakas na acoustic model na sinanay sa pinagsama-samang phonetic inventories ng lahat ng sinusuportahang wika. Ang pinag-isang modelong ito ay natututo ng mga banayad na pagkakaiba at pagkakatulad sa tunog sa pagitan ng mga wika. Kaya nito, tumpak na makilala ang isang salitang Ingles na binigkas nang may matinding accent na Espanyol o isang pariralang Cantonese na inilatag sa isang pangungusap na Ingles nang hindi nalilito, isang karaniwang punto ng pagkabigo para sa mga sistema na itinuturing ang mga wika bilang magkahiwalay na entidad.17

Modelong Wika na May Kamalayan sa Konteksto

Ang Transformer-based na modelong wika ng SeaMeet ay lumalampas sa simpleng paghula ng susunod na salita; ito ay naghuhula nang sabay-sabay ng susunod na salita at ang pinakamalakasang posibilidad na wika nito. Sa pamamagitan ng pagsusuri ng malalaking dami ng code-switched na data, natututo ang modelo ng mga kumplikadong pattern ng gramatika at semantikong pahiwatig na nagsasabing magaganap na ang paglipat ng wika. Nagbibigay-daan ito sa sistema na maging handa para sa paglipat sa halip na magulat dito, na nakakapagbawas ng mga error nang malaki sa mga hangganan ng wika.17

Real-Time Bidirectional Stream Decoding

Ang advanced na decoding algorithm na ito ay ang teknikal na korona ng makina. Habang ang makina ng SeaMeet ay nagpoproseso ng audio sa real-time para magbigay ng low-latency na transcriptions para sa live na mga pulong, ang algorithm nito ay nagpapanatili ng isang “buffer” ng konteksto mula sa parehong bago at pagkatapos ng kasalukuyang salitang pinoproseso. Ang pagsusuring ito na dalawang direksyon ay nagbibigay-daan sa sistema na itama ang sarili nito habang nagpapatakbo. Halimbawa, maaari itong unang itranscribe ang isang salita bilang Ingles ngunit, sa pagproseso ng kasunod na pariralang Hapones, agad na baguhin ang hypothesis nito sa tamang salitang Hapones na may mas malakas na kahulugan sa konteksto.17 Ang kakayahang ito para sa real-time na pagwawasto sa sarili ay susi sa pagkamit ng higit sa 95% na katumpakan sa makatotohanan, pakikipag-usap na pagsasalita.

Ang Batayan ng Intelihensiya: Bakit ang Katumpakan ang Pundasyon para sa Lahat ng Mga Tampok ng AI

Ang bawat downstream na tampok ng AI—mula sa mga buod ng pulong at pagtukoy ng mga action item hanggang sa pagsusuri ng paksa at pagsubaybay sa damdamin—ay ganap na nakadepende sa katumpakan ng pinagmulan na transcript. Ang prinsipyong “Garbage In, Garbage Out” ay ganap dito; ang isang error sa transcription ay hindi lamang isang typo, kundi isang sira na data point na naglason sa buong kadena ng pagsusuri, na ginagawang hindi mapagkakatiwalaan ang lahat ng kasunod na mga insight.23

Lumilikha ito ng isang kaskad ng pagkabigo kung saan ang isang solong error sa transcription ay maaaring makagambala sa mga kritikal na proseso ng negosyo:

• Maling Mga Buod at Estratehiya: Ang isang simpleng error sa transcription na nagbabago ng “We can’t approve the new marketing budget” sa “We can approve the new marketing budget” ay magbubuo ng isang buod na mapanganib na mali. Ang isang pangkat ng pamunuan na kumikilos batay sa maling buod na ito ay maaaring gumawa ng isang mapaminsalang maling desisyon sa estratehiya.23
• Naiwang Mga Action Item at Pananagutan: Ang isang AI ay inatasan na tukuyin at italaga ang mga action item. Ang transcript ay nagsasabing, “Sierra will follow up on the client proposal,” ngunit ang nagsalita ay talagang nagsabi, “Sarah will follow up.” Ang AI ay tama na inilalagay ang gawain sa isang hindi umiiral na “Sierra,” ang isang kritikal na follow-up ay nalaglag, at ang kadena ng pananagutan ay nasira.26
• Hindi Tumpak na Analytics at Mga Desisyon sa Produkto: Sa panahon ng isang tawag ng feedback ng customer, ang transcript ay nagtatala ng isang user na nagsasabing, “The new dashboard feature is erratic,” nang ang customer ay talagang nagsabi na ito ay “terrific.” Ang solong error na ito ay binabago ang damdamin mula sa positibo patungo sa negatibo, na naglulason sa data na ginagamit ng pangkat ng produkto at posibleng humantong sa kanila na “ayusin” ang isang tampok na talagang gustong-gusto ng mga customer.24

Kapag ang mga tool na pinapagana ng AI ay patuloy na gumagawa ng mga maling output, mabilis na natutunan ng mga user na hindi sila mapagkakatiwalaan. Humahantong ito sa isang “krisis ng tiwala” na humahadlang sa pag-ampon at binabalewala ang anumang ipinangakong mga pakinabang sa kahusayan, dahil ang mga user ay napipilitang manu-manong suriin muli ang bawat buod at action item.24 Ang tunay na halaga ng mga tool na ito ay hindi lamang nasa mga tampok mismo, kundi sa tiwalang gamitin ang mga ito nang walang patuloy na pagsusuri. Ang mataas na katumpakan ang mekanismo na naghahatid ng tiwalang ito.

Ang buong proseso ay maaaring mailarawan bilang isang kadena ng pagiging maaasahan: Ang Link 1 ay ang Tumpak na Transcription. Humahantong ito sa Link 2, isang Maaasahang Buod, na nagbibigay-daan sa Link 3, Tama na Mga Action Item, at sa huli ay Link 4, Mapagkakatiwalang Analytics. Ang isang mahinang unang link ay sumisira sa buong kadena. Ang 95%+ na katumpakan ng SeaMeet ay tinitiyak na ang pundasyong link na ito ay gawa sa bakal, na ginagawang posible ang advanced, maaasahang pagsusuri ng AI.

Konklusyon: Humingi ng Higit Pa sa Isang Transcript—Humingi ng Isang Pundasyon ng Katotohanan

Ang pag-uusap ng industriya tungkol sa ‘katumpakan ng pagsasalin ng AI’ ay matagal nang pinangungunahan ng mga benchmark na hindi sumasalamin sa katotohanan. Ang mga karaniwang pag-angkin ng katumpakan ay kadalasang lumilikha ng ilusyon ng pagiging maaasahan na nababali sa tunay na mundo, sa mga multilingual na pulong. Ang code-switching ay ang tunay na pagsubok ng pagiging sopistikado ng isang ASR engine, at karamihan sa mga komersyal na available na system ay nabibigo sa pagsubok na ito. Ang pagkabigo na ito ay hindi maliit; ang mga hindi tumpak na transcript ay nakakalason sa bawat downstream na tampok ng AI, na ginagawang hindi mapagkakatiwalaan at posibleng nakaliligaw ang mga buod, action items, at analytics.

Ang SeaMeet ay inarkitektura para sa pagiging kumplikado ng modernong pandaigdigang negosyo. Ang pinangunahan nito sa industriya na 95%+ na katumpakan sa pinaka mahihirap na mixed-language na kapaligiran ay hindi lamang isang tampok—ito ay ang paghahatid ng isang maaasahan, mapagpapatunay na pundasyon ng katotohanan para sa iyong pinakamahalagang mga usapan. Ito ay nagbabago sa SeaMeet mula sa isang simpleng taga-tala ng talaan patungo sa isang estratehikong asset para sa pagpapabuti ng kolaborasyon ng pandaigdigang koponan, pagsiguro ng cross-functional na pananagutan, at pagkuha ng malinis, maaasahang data para sa mission-critical na business intelligence.28

Huwag nang magpahayag ng panganib sa iyong mga desisyon sa negosyo gamit ang mga hindi mapagkakatiwalaang transcript. Iskedyul ang isang live na demo at masaksihan ang SeaMeet na hawakan ang isang real-time, mixed-language na usapan. Tingnan ang 95%+ na katumpakan para sa iyong sarili.

Mga Pinagkunan

1. AI at Search Intent: Pag-decode ng Mga Gawi ng User - Creaitor.ai, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.creaitor.ai/blog/how-ai-understands-search-intent
2. Pag-unawa sa Paano Tukuyin ang Intensyon sa Paghahanap ng User Gamit ang AI | Gabay 2025 - Nurix AI, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.nurix.ai/blogs/user-search-intent-ai
3. AI vs Human Transcription: Gaano Katumpak ang AI Transcription? Isang Malalim na Pagsisiyasat - Vomo, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://vomo.ai/blog/ai-vs-human-transcription-how-accurate-is-ai-transcription-a-deep-dive
4. AI vs Human Transcription Statistics: Maaari Ba ng Speech Recognition na Tugunan ang Gold Standard ni Ditto?, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.dittotranscripts.com/blog/ai-vs-human-transcription-statistics-can-speech-recognition-meet-dittos-gold-standard/
5. Traditional Transcription vs. AI-Powered: Mga Benchmark ng Kumpletuhang Tumpak at Bilis - Insight7, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://insight7.io/traditional-transcription-vs-ai-powered-accuracy-speed-benchmarks/
6. Salad Transcription API Accuracy Benchmark - 95.1% na rate ng kumpletuhang tumpak. Numero 1 sa industriya., na-access noong Setyembre 6, 2025, https://salad.com/benchmark-transcription
7. Open-Source Real-time Transcription Benchmark - Picovoice Docs, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://picovoice.ai/docs/benchmark/real-time-transcription/
8. Ang Gabay sa Kumpletuhang Tumpak ng Transkripsyon: Paano Makamit ang 99% na Tumpak na Resulta | Kukarella, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.kukarella.com/resources/ai-transcription/the-guide-to-transcription-accuracy-how-to-achieve-99-accurate-results
9. Pagpapabuti ng Code-switched ASR gamit ang Impormasyong Linguwistiko - ACL Anthology, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://aclanthology.org/2022.coling-1.627.pdf
10. Cantonese-English code-switching research in Hong Kong: Isang Y2K na Pagsusuri - ResearchGate, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.researchgate.net/publication/227627801_Cantonese-English_code-switching_research_in_Hong_Kong_A_Y2K_review
11. SwitchLingua : Ang Unang Malakihang Multilingual at Multi-Etnik na Code-Switching Dataset, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://arxiv.org/html/2506.00087v1
12. Language-aware Code-switching Speech Recognition, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://naist.repo.nii.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=11748&item_no=1&attribute_id=14&file_no=1
13. Automatic Recognition of Cantonese-English Code-Mixing Speech - ACL Anthology, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://aclanthology.org/O09-5003.pdf
14. University of Groningen A Longitudinal Bilingual Frisian-Dutch Radio Broadcast Database Designed for Code- switching Research, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://research.rug.nl/files/129719614/704_Paper.pdf
15. I-transcribe ang isang pag-uusap sa Espanyol, Pranses, o Ingles (US o UK) - Tulong ni Otter.ai, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://help.otter.ai/hc/en-us/articles/26660468516631-Transcribe-a-conversation-in-Spanish-French-or-English-US-or-UK
16. Pag-transcribe ng isang file na may maraming wika - Happy Scribe Help Center, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://help.happyscribe.com/en/articles/5945368-transcribing-a-file-with-multiple-languages
17. SeaSuite: Fullstack Cloud Communication AI, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://suite.seasalt.ai/
18. Multi-Encoder-Decoder Transformer para sa Code-Switching Speech Recognition - ISCA Archive, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.isca-archive.org/interspeech_2020/zhou20b_interspeech.pdf
19. End-to-End Speech Recognition: Isang Survey - arXiv, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://arxiv.org/pdf/2303.03329
20. End-to-End Multilingual Multi-Speaker Speech Recognition - Mitsubishi Electric Research Laboratories, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.merl.com/publications/docs/TR2019-101.pdf
21. Massively Multilingual Adversarial Speech Recognition - ACL Anthology, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://aclanthology.org/N19-1009/
22. (PDF) Multi-Encoder-Decoder Transformer para sa Code-Switching Speech Recognition, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.researchgate.net/publication/354140749_Multi-Encoder-Decoder_Transformer_for_Code-Switching_Speech_Recognition
23. Summarization Accuracy | Help Center - Votars, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://support.votars.ai/docs/faq/transcription/summarization-accuracy/
24. 5 Mga Mali sa Transkripsyon na Nagpapalito sa Iyong Pagsusuri - Insight7 - AI Tool Para sa Call Analytics & Evaluation, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://insight7.io/5-transcription-mistakes-that-skew-your-analysis/
25. Paano nakakaapekto ang kumpletuhang tumpak ng transkripsyon sa mga insight sa pananaliksik? - Insight7 - AI Tool Para sa Call Analytics & Evaluation, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://insight7.io/how-does-transcription-accuracy-impact-research-insights/
26. Sembly AI – AI Notetaker para sa Mga Koponan at Propesyonal | Subukang Gamitin ng Libre, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://www.sembly.ai/
27. Mga Buod, Mga Punto ng Tuldok, at Mga Gawain sa Aksyon: Disenyo, Implementasyon at Ebalwasyon ng Isang LLM-powered na Sistema ng Pag-recap ng Pulong - arXiv, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://arxiv.org/html/2307.15793v3
28. Seasalt.ai - Product Wiki & Mga Tutorial, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://wiki.seasalt.ai/
29. Paano Gamitin ang SeaMeet para Pamahalaan ang Isang Pandaigdigang Koponan - Seasalt.ai, na-access noong Setyembre 6, 2025, https://usecase.seasalt.ai/seameet-global-team-case-study/