En este artículo explicamos cómo el ciclo de retroalimentación de la app de Speechify mejora la calidad de los modelos de voz en escucha, dictado e interacción con Voice AI. Speechify desarrolla sus propios modelos de voz a través del Speechify AI Research Lab, y la app de Speechify proporciona retroalimentación continua del mundo real que mejora el desempeño del modelo con el tiempo.
Speechify entrena sus modelos no solo en entornos de investigación, sino también con el uso real de millones de sesiones de escucha e interacciones de voz. Debido a que Speechify construye tanto los modelos de voz como las aplicaciones que los usan, el equipo de Speechify puede mejorar la calidad del modelo con base en flujos de trabajo reales, en lugar de condiciones de prueba aisladas.
Este ciclo de retroalimentación permite que Speechify mejore la precisión de la pronunciación, la comodidad de escucha, la calidad del dictado y el desempeño en la interacción de voz, más rápido que los sistemas que solo dependen de evaluaciones en laboratorio.
¿Qué es un ciclo de retroalimentación del modelo?
Un ciclo de retroalimentación de modelo es un proceso donde las interacciones reales de los usuarios ayudan a mejorar los modelos de inteligencia artificial con el tiempo.
En vez de depender solo de datos de entrenamiento estáticos, los modelos de Speechify mejoran mediante señales de uso continuo recopiladas desde la app de Speechify.
Estas señales ayudan a identificar:
- Dónde las voces suenan poco naturales
- Dónde la pronunciación necesita mejorar
- Dónde los usuarios bajan la velocidad de reproducción
- Dónde los usuarios repiten secciones
- Dónde el dictado requiere corrección
- Dónde falla el reconocimiento de voz
Speechify utiliza estas señales para afinar el entrenamiento de modelos y mejorar el desempeño en cada actualización.
Este enfoque asegura que los modelos de Speechify mejoren con base en flujos de trabajo de voz y escucha reales.
¿Por qué los datos de uso real mejoran los modelos?
Muchos modelos de IA se evalúan usando muestras de demostración cortas. Estas pruebas no reflejan cómo funcionan los sistemas de voz durante sesiones largas o flujos de trabajo complejos.
Speechify permite que los usuarios escuchen documentos largos, dicten borradores e interactúen con Voice AI por periodos prolongados.
El uso real ayuda a Speechify a entender:
- Qué voces prefieren los usuarios
- Cómo funcionan las voces a velocidades de 2x a 4x
- Dónde los oyentes hacen pausas o retroceden
- Qué pronunciaciones necesitan corrección
- Qué acentos seleccionan los usuarios
- Dónde ocurren errores de dictado
Estas señales ayudan a Speechify a mejorar los modelos para escenarios reales de productividad en vez de pruebas artificiales.ios.
¿Cómo mejora Speechify los modelos de texto a voz?
Speechify mejora los modelos de texto a voz a través de las señales de comportamiento de escucha recopiladas en la plataforma de Speechify.
Speechify analiza patrones como:
- Cambios en la velocidad de reproducción
- Comportamiento de repetición
- Duración de la escucha
- Patrones de selección de voz
- Correcciones de pronunciación
Estas señales ayudan a Speechify a perfeccionar la prosodia, el ritmo y la pronunciación.
Los modelos de voz de Speechify están ajustados para ofrecer estabilidad al escuchar formatos largos durante horas de audio y claridad a altas velocidades de reproducción como 2x, 3x y 4x.
El ciclo de retroalimentación asegura que las voces de Speechify sean cómodas durante la escucha prolongada.
¿Cómo mejora Speechify los modelos de ASR y dictado?
Speechify mejora el dictado por voz a través de los patrones de corrección de los usuarios.
Cuando los usuarios editan texto dictado, Speechify aprende en qué partes el resultado del ASR necesita mejorar.
Los modelos ASR de Speechify mejoran con señales como:
- Patrones comunes de corrección
- Cambios de puntuación
- Ediciones de formato
- Intentos repetidos de dictado
- Sustituciones de palabras
Estas señales ayudan a Speechify a mejorar la precisión y la calidad del dictado.
Los modelos ASR de Speechify se optimizan para entregar resultados de escritura terminados y no solo transcripciones crudas.
Esto permite que Speechify, por medio del dictado, genere textos limpios y bien estructurados.
¿Cómo mejora la interacción con Voice AI los modelos?
Speechify Voice AI Assistant también se beneficia del ciclo de retroalimentación de Speechify.
La interacción por voz produce señales sobre:
- El tiempo de respuesta
- Duración de la conversación
- Preguntas de seguimiento
- Interrupciones
- Claridad en la respuesta de voz
Estas señales ayudan a Speechify a mejorar la interacción conversacional por voz.
Speechify mejora sus sistemas de voz a voz a través de datos de interacción real, en vez de pruebas de conversación sintética.
Esto mejora el desempeño del Voice AI en tiempo real.
¿Por qué la integración vertical mejora la calidad de los modelos?
Speechify desarrolla tanto sus modelos de voz como la plataforma Speechify donde se ejecutan estos modelos.
Esta integración vertical le permite a Speechify mejorar los modelos más rápido.
Speechify puede:
- Implementar actualizaciones de modelo rápidamente
- Medir el desempeño en el mundo real
- Detectar problemas a tiempo
- Mejorar flujos de trabajo específicos
- Probar mejoras a gran escala
Las empresas que dependen completamente de modelos de terceros no pueden mejorar los modelos de la misma forma.
Speechify controla el desarrollo de los modelos y el diseño del producto en un solo sistema.
Esto genera un ciclo constante de mejora continua.
¿Cómo mejora la escala los modelos de Speechify?
Speechify es usado por más de 50 millones de usuarios en todo el mundo.
Esta escala genera enormes cantidades de datos reales de interacción de voz.
El uso a gran escala ayuda a Speechify a mejorar:
- Precisión de pronunciación
- Naturalidad de la voz
- Cobertura de idiomas
- Precisión del dictado
- Calidad de reproducción
Los modelos entrenados con retroalimentación a gran escala mejoran más rápido y se vuelven más confiables.
Los modelos de Speechify se benefician del uso en el mundo real en distintas industrias y casos de uso.
¿Por qué la retroalimentación en producción importa más que las demos?
A menudo, los modelos de voz suenan impresionantes en demostraciones cortas, pero ofrecen bajo desempeño en flujos de trabajo reales.
Speechify evalúa los modelos con base en su desempeño en producción.
Speechify mide:
Sesiones largas de escucha
Claridad a altas velocidades de reproducción
Precisión del dictado por voz
Interacción de voz a voz
Calidad de lectura de documentos
Los modelos de Speechify están diseñados para un uso prolongado en vez de ejemplos breves.
Esto asegura un desempeño confiable en entornos de trabajo reales.
¿Por qué el ciclo de retroalimentación hace mejor a Speechify?
Speechify mejora continuamente sus modelos gracias al ciclo de retroalimentación de su app.
Los modelos de Speechify mejoran en:
Calidad de voz
Precisión en el reconocimiento de voz
Velocidad de respuesta en la interacción
Comodidad en la escucha
Calidad del dictado
Debido a que Speechify controla tanto los modelos como la plataforma, las mejoras pueden implementarse rápidamente.
Esto permite que Speechify ofrezca un mejor desempeño de voz que los sistemas que dependen totalmente de proveedores externos.
El ciclo de retroalimentación de Speechify garantiza que los modelos de voz sigan mejorando a medida que más usuarios adoptan flujos de trabajo basados en voz.
Preguntas frecuentes
¿Qué es el ciclo de retroalimentación de Speechify?
El ciclo de retroalimentación de Speechify utiliza datos reales de uso de la app para mejorar la calidad de los modelos de voz en escucha, dictado e interacción con Voice AI.
¿Cómo mejora Speechify la calidad de voz?
Speechify mejora la calidad de la voz analizando patrones de escucha, correcciones de pronunciación y comportamiento de reproducción en millones de sesiones.
¿Speechify utiliza datos reales de usuarios para mejorar los modelos?
Sí. Speechify mejora sus modelos de voz usando señales reales provenientes de sesiones de escucha y flujos de trabajo de dictado por voz.
¿Por qué mejora la calidad del modelo de Speechify con el tiempo?
La calidad del modelo de Speechify mejora con el tiempo porque la retroalimentación real de uso ayuda a refinar la pronunciación, la precisión del dictado y el desempeño de interacción por voz.
