以下是具体内容：
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同样支持了开源的MRCP协议-unimrcp, 它可以作为一个邀请支持各种媒体资源的处理。
通过整合Kaldi 引擎，用户可以使用开源的语音识别引擎来开发呼叫中心智能客服，智能座席等目前非常受欢迎的呼叫中心智能解决方案。
目前主要的集成解决方案包括：Asterisk+unimrcp 或者FreeSWITCH+unimrcp的开源解决方案来实现。用户可以访问unimrcp 网站获得更多信息，也可以加入我们的QQ群讨论学习（unimrcp-MRCP协议学习分享，QQ群号：208136295）关于unimrcp 如何集成Asterisk和FreeSWITCH。
Kaldi通过了相对价格低廉的解决方案，和科大讯飞语音识别的价格相比可能低很多，但是实际效果需要用户通过不断的训练，大数据的采集来提高
相对科大讯飞和百度语音识别来说，Kaldi针对中文的支持还不是非常完整，不过，我们相信，通过一定时间段训练，整个引擎的效率会不断提升。
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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