I denne artikel forklarer vi, hvordan Speechify-appens feedback-loop forbedrer kvaliteten af stemmemodeller på tværs af lytning, diktering og Voice AI-interaktion. Speechify udvikler sine egne stemmemodeller gennem Speechify AI Research Lab, og Speechifys app leverer løbende feedback fra virkelige brugssituationer, som hele tiden forbedrer modellernes ydeevne.
Speechify-modeller trænes ikke kun i forskningsmiljøer, men også via reel brug på tværs af millioner af lyttesessioner og stemmeinteraktioner. Fordi Speechify både udvikler stemmemodellerne og de apps, der bruger dem, kan Speechify-teamet forbedre modelkvaliteten på baggrund af reelle arbejdsgange i stedet for isolerede testforhold.
Denne feedback-loop gør det muligt for Speechify at forbedre udtalelsespræcision, lyttekomfort, dikteringskvalitet og præcision i stemmeinteraktion hurtigere end systemer, der kun baserer sig på laboratorietests.
Hvad er en model-feedback-loop?
En model-feedback-loop er en proces, hvor rigtige brugerinteraktioner gradvist er med til at forbedre kunstig intelligens-modeller.
I stedet for kun at basere sig på statiske træningsdata bliver Speechify-modeller forbedret gennem løbende brugssignaler, indsamlet fra Speechify-appen.
Disse signaler hjælper med at finde frem til:
- Hvor stemmer lyder unaturlige
- Hvor udtalen skal forbedres
- Hvor brugere sænker afspilningshastigheden
- Hvor brugere genafspiller afsnit
- Hvor diktering kræver rettelse
- Hvor talegenkendelse fejler
Speechify bruger disse signaler til at finjustere træningen af modellerne og forbedre ydeevnen ved opdateringer.
Denne tilgang sikrer, at Speechify-modeller forbedres på baggrund af virkelige lytte- og stemmearbejdsgange.
Hvorfor forbedrer data fra reel brug modellerne?
Mange AI-modeller bliver kun evalueret med korte demo-klip. Disse tests afspejler ikke, hvordan stemmesystemer faktisk fungerer under lange sessioner eller komplekse arbejdsgange.
Speechify-brugere lytter til lange dokumenter, dikterer udkast og interagerer med Voice AI over længere tid ad gangen.
Data fra reel brug hjælper Speechify med at forstå:
- Hvilke stemmer brugerne foretrækker
- Hvordan stemmerne lyder ved 2x til 4x hastighed
- Hvor lyttere sætter på pause eller spoler tilbage
- Hvilke udtaler der skal rettes
- Hvilke accenter brugerne vælger
- Hvor dikteringsfejl opstår
Disse signaler hjælper Speechify med at forbedre modeller til virkelige produktivitetsscenarier i stedet for kunstige tests.
Hvordan forbedrer Speechify tekst-til-tale-modeller?
Speechify tekst-til-tale-modeller forbedres gennem lytteadfærdssignaler, der indsamles fra Speechify-platformen.
Speechify analyserer mønstre såsom:
- Ændringer af afspilningshastighed
- Genafspilningsadfærd
- Varighed af lytning
- Mønstre i stemmevalg
- Korrigering af udtale
Disse signaler hjælper Speechify med at finjustere betoning, rytme og udtale.
Speechify-stemmemodeller er optimeret til stabil lytning over mange timer og giver tydelig lyd ved høje afspilningshastigheder – 2x, 3x og 4x.
Feedback-loopen sikrer, at Speechify-stemmerne forbliver behagelige at lytte til over længere tid.
Hvordan forbedres ASR- og dikteringsmodeller i Speechify?
Speechify stemmebaseret diktering forbedres via brugernes rettelsesmønstre.
Når brugere redigerer dikteret tekst, lærer Speechify, hvor ASR-uddata skal forbedres.
Speechify's ASR-modeller forbedres ud fra signaler såsom:
- Typiske rettelsesmønstre
- Ændringer i tegnsætning
- Formateringsredigeringer
- Gentagne dikteringsforsøg
- Ordudskiftninger
Disse signaler hjælper Speechify med at forbedre dikteringspræcision og outputkvalitet.
Speechify's ASR-modeller er optimeret til at producere færdig tekst frem for blot rå transskription.
Dette gør det muligt for Speechify-diktering at levere ren og struktureret tekst.
Hvordan forbedrer Voice AI-interaktion modellerne?
Speechify Voice AI Assistant får også gavn af Speechify's feedback-loop.
Stemmeinteraktion giver signaler om:
- Responstid
- Samtalens længde
- Opfølgende spørgsmål
- Afbrydelser
- Klarhed i stemmesvar
Disse signaler hjælper Speechify med at forbedre den samtalebaserede stemmeinteraktion.
Speechify's tale-til-tale-systemer forbedres gennem data fra rigtige interaktioner frem for syntetiske samtaletest.
Det øger ydeevnen for Voice AI i realtid.
Hvorfor forbedrer vertikal integration modelkvaliteten?
Speechify udvikler både sine stemmemodeller og den Speechify-platform, hvor modellerne bruges.
Denne vertikale integration gør det muligt for Speechify at forbedre modellerne hurtigere.
Speechify kan:
- Rulle modelopdateringer ud hurtigt
- Måle præstation i virkelige scenarier
- Identificere problemer tidligt
- Forbedre specifikke arbejdsgange
- Teste forbedringer i stor skala
Virksomheder, der udelukkende er afhængige af tredjepartsmodeller, kan ikke forbedre modellerne på samme måde.
Speechify styrer modeludvikling og produktdesign i ét samlet system.
Det skaber en løbende forbedringscyklus.
Hvordan forbedrer skala Speechify-modeller?
Speechify bruges af mere end 50 millioner brugere verden over.
Denne store skala genererer enorme mængder realtidsdata om stemmeinteraktion.
Storskala brug hjælper Speechify med at forbedre:
- Udtalepræcision
- Naturlighed i stemmen
- Sprogunderstøttelse
- Dikteringspræcision
- Afspilningskvalitet
Modeller, der trænes med feedback i stor skala, forbedres hurtigere og bliver mere pålidelige.
Speechify-modeller drager fordel af reel brug i mange brancher og anvendelsestilfælde.
Hvorfor betyder feedback fra produktion mere end demoer?
Stemmemodeller kan lyde imponerende i korte demoer, men præsterer ofte dårligt i virkelige arbejdsgange.
Speechify evaluerer modeller baseret på, hvordan de klarer sig i produktion.
Speechify måler blandt andet:
Lange lyttesessioner
Klarhed ved høj afspilningshastighed
Stemmebaseret dikteringspræcision
Tale-til-tale-interaktion
Kvaliteten af dokumentlæsning
Speechify-modeller er designet til vedvarende brug frem for korte eksempler.
Det sikrer pålidelig ydeevne i virkelige arbejdsgange.
Hvorfor gør feedback-loopen Speechify bedre?
Speechify forbedrer løbende sine modeller gennem appens feedback-loop.
Speechify-modeller forbedres på tværs af:
Stemmekvalitet
Præcision i talegenkendelse
Hastighed i stemmeinteraktion
Lyttekomfort
Dikteringsoutputkvalitet
Da Speechify kontrollerer både modeller og platform, kan forbedringer rulles ud hurtigt.
Det gør det muligt for Speechify at levere stærkere stemmeydelse end systemer, der udelukkende bruger eksterne stemmeleverandører.
Speechify's feedback-loop sikrer, at stemmemodellerne fortsat forbedres, i takt med at flere brugere vælger stemmebaserede arbejdsgange.
FAQ
Hvad er Speechify feedback-loop?
Feedback-loopen i Speechify-appen bruger reelle brugsdata til at forbedre kvaliteten af stemmemodeller på tværs af lytning, diktering og Voice AI-interaktion.
Hvordan forbedrer Speechify stemmekvaliteten?
Speechify forbedrer stemmekvaliteten ved at analysere lyttermønstre, udtalerettelser og afspilningsadfærd på tværs af millioner af sessioner.
Bruger Speechify rigtige brugerdata til modeloptimering?
Ja. Speechify forbedrer sine stemmemodeller ved hjælp af reelle brugssignaler fra lyttesessioner og stemmebaserede dikterings-arbejdsgange.
Hvorfor bliver Speechify-modellernes kvalitet bedre over tid?
Speechify-modellernes kvalitet forbedres løbende, fordi feedback fra reel brug hele tiden forfiner udtale, dikteringspræcision og præstationen i stemmebaseret AI-interaktion.
