في هذه المقالة، نشرح كيف تساهم حلقة التغذية الراجعة في تطبيق Speechify في تحسين جودة نماذج الصوت عبر الاستماع، الإملاء، والتفاعل مع الذكاء الاصطناعي الصوتي. Speechify يطوّر نماذج صوته الخاصة من خلال مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي لدى Speechify، ويوفر التطبيق تغذية راجعة مستمرة من العالم الحقيقي تعمل على تحسين أداء النماذج مع مرور الوقت.
نماذج Speechify لا تُدرَّب فقط في بيئات البحث، بل أيضاً من خلال الاستخدام الفعلي عبر ملايين جلسات الاستماع والتفاعل الصوتي. وبما أن Speechify يبني كلاً من النماذج الصوتية والتطبيقات التي تستخدمها، يمكن لفريق Speechify تحسين جودة النماذج بناءً على تدفقات العمل الحقيقية بدلاً من الاعتماد على ظروف اختبار معزولة.
تسمح حلقة التغذية الراجعة هذه لـ Speechify بتحسين دقة النطق، وراحة الاستماع، وجودة الإملاء، وأداء التفاعل الصوتي بشكل أسرع من الأنظمة التي تعتمد فقط على التقييم في المختبر.
ما هي حلقة تغذية راجعة النموذج؟
حلقة تغذية راجعة النموذج هي عملية تُستخدم فيها تفاعلات المستخدمين الفعلية لتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي مع مرور الوقت.
بدلاً من الاعتماد فقط على بيانات تدريب ثابتة، تتحسن نماذج Speechify من خلال إشارات الاستخدام المستمر التي يتم جمعها من تطبيق Speechify.
تساعد هذه الإشارات في تحديد ما يلي:
- أين تبدو الأصوات غير طبيعية
- أين يحتاج النطق إلى تحسين
- أين يبطئ المستخدمون سرعة التشغيل
- أين يعيد المستخدمون تشغيل المقاطع
- أين يتطلّب الإملاء تصحيحاً
- أين يفشل التعرف على الكلام
Speechify يستخدم هذه الإشارات لتحسين تدريب النماذج ورفع مستوى الأداء مع كل تحديث.
تضمن هذه الطريقة أن نماذج Speechify تتحسن بناءً على الاستماع والتفاعل الصوتي الحقيقي.
لماذا تحسّن بيانات الاستخدام الفعلي النماذج؟
يتم تقييم العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام عينات توضيحية قصيرة، وهذه الاختبارات لا تعكس أداء أنظمة الصوت خلال الجلسات الطويلة أو تدفقات العمل المعقدة.
يستمع مستخدمو Speechify إلى مستندات طويلة، ويملون مسودات، ويتفاعلون مع الذكاء الاصطناعي الصوتي لفترات ممتدة.
تساعد بيانات الاستخدام الفعلية Speechify على فهم ما يلي:
- الأصوات التي يفضّلها المستخدمون
- كيفية أداء الأصوات بسرعات من 2x إلى 4x
- أين يوقف المستمعون التشغيل أو يعيدونه
- أي نطق يحتاج إلى تصحيح
- اللهجات التي يختارها المستخدمون
- أين تحدث أخطاء الإملاء
تساعد هذه الإشارات Speechify على تحسين النماذج لسيناريوهات الإنتاجية الواقعية بدلاً من الاختبارات الاصطناعية.iOS.
كيف يحسّن Speechify نماذج تحويل النص إلى كلام؟
Speechify نماذج تحويل النص إلى كلام تتحسّن من خلال إشارات سلوك الاستماع التي يتم جمعها من منصة Speechify.
Speechify يحلّل أنماطاً مثل:
- تغييرات سرعة التشغيل
- سلوك إعادة الاستماع
- مدة الاستماع
- أنماط اختيار الصوت
- تصحيحات النطق
تساعد هذه الإشارات Speechify على تحسين التنغيم، وإيقاع الصوت، والنطق.
نماذج الصوت في Speechify مصممة لتكون مستقرة في الاستماع لفترات طويلة عبر ساعات من الصوت، مع وضوح عالٍ في التشغيل بسرعة 2x و3x و4x.
تضمن حلقة التغذية الراجعة أن أصوات Speechify تظل مريحة للاستماع المطوّل.
كيف يحسّن Speechify نماذج ASR والإملاء (الكتابة الصوتية)؟
Speechify نماذج الكتابة الصوتية والإملاء تتحسّن من خلال أنماط تصحيح المستخدمين.
عندما يقوم المستخدمون بتعديل النص المُملى، يتعلم Speechify أين يحتاج إخراج ASR إلى التحسين.
نماذج ASR في Speechify تتحسّن من خلال إشارات مثل:
- أنماط التصحيح الشائعة
- تعديلات علامات الترقيم
- تعديلات التنسيق
- محاولات الإملاء المتكرّرة
- استبدال الكلمات
تساعد هذه الإشارات Speechify على تحسين دقة الإملاء وجودة المخرَج.
نماذج ASR في Speechify مُحسَّنة لإنتاج نص نهائي جاهز للاستخدام، وليس مجرد نص أولي منسوخ فقط.
يسمح هذا لـ Speechify الإملاء بإنتاج نص نظيف ومنظَّم.
كيف يحسّن تفاعل الذكاء الاصطناعي الصوتي النماذج؟
Speechify مساعد الذكاء الاصطناعي الصوتي يستفيد أيضاً من حلقة التغذية الراجعة في Speechify.
ينتج عن التفاعل الصوتي إشارات حول:
- توقيت الاستجابة
- طول المحادثة
- الأسئلة الإضافية
- المقاطعات
- وضوح الاستجابة الصوتية
تساعد هذه الإشارات Speechify على تحسين تجربة المحادثة الصوتية.
أنظمة التحويل من صوت لصوت لـ Speechify تتحسّن من خلال بيانات التفاعل الحقيقي بدلاً من اختبارات المحادثة الاصطناعية.
وهذا بدوره يحسّن أداء الذكاء الاصطناعي الصوتي في الوقت الفعلي.
لماذا يحسّن التكامل الرأسي جودة النماذج؟
Speechify يبني نماذجه الصوتية الخاصة بالإضافة إلى منصة Speechify التي تعمل عليها هذه النماذج.
يسمح هذا التكامل الرأسي لـ Speechify بتحسين النماذج بوتيرة أسرع.
يمكن لـ Speechify القيام بما يلي:
- نشر تحديثات النماذج بسرعة
- قياس الأداء في العالم الواقعي
- تحديد المشكلات مبكراً
- تحسين تدفّقات عمل محددة
- اختبار التحسينات على نطاق واسع
الشركات التي تعتمد كلياً على نماذج من طرف ثالث لا يمكنها تحسين النماذج بنفس الطريقة.
Speechify تتحكّم في تطوير النماذج وتصميم المنتج ضمن نظام واحد متكامل.
وهذا يخلق دورة تحسين مستمرة.
كيف يحسّن النطاق الكبير نماذج Speechify؟
يُستخدم Speechify من قبل أكثر من 50 مليون مستخدم حول العالم.
هذا الانتشار ينتج كميات ضخمة من بيانات التفاعل الصوتي الفعلي.
يساعد الاستخدام واسع النطاق Speechify على تحسين ما يلي:
- دقة النطق
- طبيعية الصوت
- تغطية اللغات
- دقة الإملاء
- جودة التشغيل
النماذج التي يتم تدريبها بتغذية راجعة واسعة النطاق تتحسّن بشكل أسرع وتصبح أكثر اعتمادية.
تستفيد نماذج Speechify من الاستخدام الفعلي عبر العديد من الصناعات وحالات الاستخدام.
لماذا تعتبر تغذية الإنتاج الراجعة أهم من العروض التوضيحية؟
غالباً ما تبدو النماذج الصوتية مثيرة للإعجاب في العروض التوضيحية القصيرة، لكنها تؤدي أداءً ضعيفاً في سير العمل الحقيقي.
يقوم Speechify بتقييم النماذج بناءً على أدائها في ظروف العمل الفعلية.
يقيس Speechify ما يلي:
جلسات الاستماع الطويلة
وضوح التشغيل بسرعة عالية
دقة الكتابة الصوتية
التفاعل من صوت إلى صوت
جودة قراءة المستندات
نماذج Speechify مصممة للاستخدام المستمر، وليس للعروض القصيرة فقط.
وهذا يضمن أداءً موثوقاً في تدفّقات العمل الحقيقية.
لماذا تجعل حلقة التغذية الراجعة Speechify أفضل؟
Speechify تطوّر نماذجها باستمرار عبر حلقة التغذية الراجعة في التطبيق.
تتحسّن نماذج Speechify في الجوانب التالية:
جودة الصوت
دقة التعرف على الكلام
سرعة التفاعل الصوتي
راحة الاستماع
جودة إخراج الإملاء
وبما أن Speechify تتحكّم في كل من النماذج والمنصة، يمكن تنفيذ التحسينات بسرعة.
يسمح ذلك لـ Speechify بتقديم أداء صوتي أقوى من الأنظمة التي تعتمد كلياً على مزوّدي الصوت الخارجيين.
تضمن حلقة التغذية الراجعة من Speechify أن نماذج الصوت تظل في تحسّن مستمر مع تبنّي المزيد من المستخدمين لأساليب العمل المعتمدة على الصوت.
الأسئلة الشائعة
ما هي حلقة التغذية الراجعة في Speechify؟
تستخدم حلقة التغذية الراجعة في Speechify بيانات استخدام التطبيق الفعلية لتحسين جودة نماذج الصوت في الاستماع، الإملاء، وتفاعل الذكاء الاصطناعي الصوتي.
كيف يحسّن Speechify جودة الصوت؟
Speechify يحسّن جودة الصوت من خلال تحليل أنماط الاستماع، وتصحيحات النطق، وسلوك التشغيل عبر ملايين الجلسات.
هل يستخدم Speechify بيانات المستخدمين الحقيقية لتحسين النماذج؟
نعم. Speechify يطوّر نماذج الصوت لديه باستخدام إشارات الاستخدام الفعلية من جلسات الاستماع وتدفقات الكتابة الصوتية.
لماذا تتحسن جودة نماذج Speechify مع مرور الوقت؟
جودة نماذج Speechify تتحسّن مع الوقت لأن التغذية الراجعة من الاستخدام الفعلي تساعد في تحسين النطق، ودقة الإملاء، وأداء التفاعل الصوتي.
