En este artículo, contamos cómo el ciclo de retroalimentación de la app de Speechify mejora la calidad de los modelos de voz en la escucha, el dictado y la interacción con Voice AI. Speechify desarrolla sus propios modelos de voz a través del Speechify AI Research Lab, y la app de Speechify aporta constantemente retroalimentación del mundo real que mejora el rendimiento del modelo con el tiempo.
Speechify entrena sus modelos no solo en entornos de investigación, sino también con el uso real en millones de sesiones de escucha e interacciones de voz. Como Speechify construye tanto los modelos de voz como las aplicaciones que los usan, el equipo de Speechify puede mejorar la calidad de los modelos en función de flujos de trabajo reales en vez de condiciones de prueba aisladas.
Este ciclo de retroalimentación permite que Speechify mejore la precisión de la pronunciación, la comodidad auditiva, la calidad del dictado y el rendimiento de la interacción por voz más rápido que sistemas que solo dependen de evaluaciones en laboratorio.
¿Qué es un ciclo de retroalimentación de modelo?
Un ciclo de retroalimentación de modelo es un proceso en el que las interacciones reales de los usuarios ayudan a mejorar los modelos de inteligencia artificial con el tiempo.
En lugar de depender solo de datos de entrenamiento estáticos, los modelos de Speechify mejoran gracias a señales de uso continuo recopiladas en la app de Speechify.
Estas señales ayudan a identificar:
- Dónde las voces suenan poco naturales
- Dónde la pronunciación necesita mejorar
- Dónde los usuarios reducen la velocidad de reproducción
- Dónde los usuarios vuelven a reproducir ciertas secciones
- Dónde el dictado necesita corrección
- Dónde falla el reconocimiento de voz
Speechify utiliza estas señales para afinar el entrenamiento de sus modelos y mejorar el rendimiento en cada actualización.
Este enfoque asegura que los modelos de Speechify mejoren a partir de flujos de trabajo reales de escucha y voz.
¿Por qué los datos de uso real mejoran los modelos?
Muchos modelos de IA se evalúan con muestras cortas de demostración. Estas pruebas no reflejan cómo funcionan los sistemas de voz durante sesiones largas o flujos de trabajo complejos.
Speechify permite a los usuarios escuchar largos documentos, dictar borradores e interactuar con Voice AI durante periodos prolongados.
Los datos de uso real ayudan a Speechify a entender:
- Qué voces prefieren los usuarios
- Cómo se comportan las voces a velocidades de 2x a 4x
- Dónde los oyentes ponen pausa o retroceden
- Qué pronunciaciones requieren corrección
- Qué acentos eligen los usuarios
- Dónde se producen errores de dictado
Estas señales ayudan a Speechify a mejorar los modelos para escenarios de productividad reales en lugar de pruebas artificiales.ios.
¿Cómo mejora Speechify los modelos de texto a voz?
Speechify mejora sus modelos de texto a voz usando señales de comportamiento de escucha recopiladas en la plataforma de Speechify.
Speechify analiza patrones como:
- Cambios de velocidad de reproducción
- Comportamiento de repetición
- Duración de las sesiones de escucha
- Patrones de selección de voces
- Correcciones de pronunciación
Estas señales ayudan a Speechify a refinar la prosodia, el ritmo y la pronunciación.
Speechify ajusta sus modelos de voz para ofrecer estabilidad al escuchar textos largos, incluso durante horas de audio, y claridad en reproducciones rápidas a 2x, 3x y 4x.
El ciclo de retroalimentación garantiza que las voces de Speechify sigan siendo cómodas para escuchas prolongadas.
¿Cómo mejora Speechify los modelos de ASR y dictado?
Speechify dictado por voz mejora gracias a los patrones de corrección del usuario.
Cuando los usuarios editan texto dictado, Speechify aprende dónde el resultado de ASR necesita mejorar.
Speechify mejora sus modelos de ASR a partir de señales como:
- Patrones comunes de corrección
- Cambios en la puntuación
- Ediciones de formato
- Intentos repetidos de dictado
- Sustitución de palabras
Estas señales ayudan a Speechify a mejorar la precisión y la calidad de salida del dictado.
Speechify optimiza sus modelos de ASR para generar textos terminados y estructurados, no solo transcripciones en bruto.
Esto permite que Speechify el dictado produzca 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 genera señales sobre:
- Tiempos de respuesta
- Duración de la conversación
- Preguntas de seguimiento
- Interrupciones
- Claridad de la respuesta de voz
Estas señales ayudan a Speechify a mejorar la interacción conversacional con la voz.
Speechify mejora sus sistemas de speech to speech a partir de datos reales de interacción, en lugar de pruebas sintéticas de conversación.
Esto mejora el rendimiento en tiempo real de Voice AI.
¿Por qué la integración vertical mejora la calidad de los modelos?
Speechify construye tanto sus modelos de voz como la plataforma de Speechify donde se ejecutan esos modelos.
Esta integración vertical permite a Speechify mejorar los modelos con mayor rapidez.
Speechify puede:
- Implementar actualizaciones de modelo rápidamente
- Medir el rendimiento real
- Identificar problemas temprano
- Mejorar flujos de trabajo específicos
- Probar mejoras a gran escala
Las empresas que dependen por completo de modelos de terceros no pueden mejorar sus modelos de la misma forma.
Speechify controla el desarrollo de los modelos y el diseño del producto en un solo sistema.
Esto crea un ciclo de mejora continua.
¿Cómo ayuda la escala a mejorar los modelos de Speechify?
Speechify es utilizado por más de 50 millones de usuarios en todo el mundo.
Esta escala produce grandes cantidades de datos reales de interacción por voz.
El uso a gran escala ayuda a Speechify a mejorar:
- Precisión de la 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 real en múltiples industrias y casos de uso.
¿Por qué la retroalimentación en producción es más importante que las demos?
Los modelos de voz suelen sonar impresionantes en demos cortas, pero pueden tener bajo rendimiento en flujos de trabajo reales.
Speechify evalúa sus modelos según su rendimiento en producción.
Speechify mide:
Sesiones largas de escucha
Claridad a velocidades rápidas
Precisión del dictado por voz
Interacción de voz a voz
Calidad de lectura de documentos
Speechify diseña sus modelos para uso prolongado, no solo para ejemplos cortos.
Esto garantiza un rendimiento confiable en flujos de trabajo reales.
¿Por qué el ciclo de retroalimentación hace que Speechify sea mejor?
Speechify mejora sus modelos de forma continua gracias al ciclo de retroalimentación de su app.
Speechify mejora sus modelos en:
Calidad de voz
Precisión en el reconocimiento de voz
Velocidad de interacción por voz
Comodidad de escucha
Calidad del dictado
Como Speechify controla tanto los modelos como la plataforma, las mejoras se pueden implementar rápidamente.
Esto permite a Speechify ofrecer un rendimiento de voz superior a los sistemas que dependen íntegramente de proveedores de voz externos.
Speechify garantiza, gracias a su ciclo de retroalimentación, que los modelos de voz sigan mejorando a medida que más usuarios adoptan flujos de trabajo orientados a la 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 las voces?
Speechify mejora la calidad de la voz analizando los patrones de escucha, las correcciones de pronunciación y el comportamiento de reproducción en millones de sesiones.
¿Speechify usa datos reales de usuarios para mejorar sus modelos?
Sí. Speechify mejora sus modelos de voz usando señales reales de uso provenientes de sesiones de escucha y flujos de dictado por voz.
¿Por qué la calidad de los modelos de Speechify mejora con el tiempo?
Speechify mejora la calidad de sus modelos con el tiempo porque la retroalimentación real de los usuarios ayuda a afinar la pronunciación, la precisión del dictado y el rendimiento de la interacción por voz.
