Tässä artikkelissa kerromme, kuinka Speechifyn sovelluksen palautesilmukka parantaa äänimallien laatua kuuntelussa, sanelussa ja Voice AI -vuorovaikutuksessa. Speechify kehittää omat äänimallinsa Speechify AI Research Labin kautta, ja Speechifyn sovellus tarjoaa jatkuvaa, todellisista käyttötilanteista kerättävää palautetta, joka parantaa mallien suorituskykyä ajan myötä.
Speechifyn malleja koulutetaan paitsi tutkimusympäristöissä myös aidon käytön avulla miljoonista kuuntelukerroista ja äänivuorovaikutuksista. Koska Speechify rakentaa sekä äänimallit että sovellukset, joissa niitä käytetään, Speechifyn tiimi voi parantaa mallien laatua todellisten työnkulkujen pohjalta, ei vain erillisissä testitapauksissa.
Tämä palautesilmukka mahdollistaa sen, että Speechify voi parantaa ääntämisen tarkkuutta, kuuntelumukavuutta, sanelun laatua ja äänivuorovaikutuksen suorituskykyä nopeammin kuin pelkästään laboratoriotestaukseen tukeutuvat järjestelmät.
Mikä on mallien palautesilmukka?
Mallien palautesilmukka on prosessi, jossa aidot käyttäjävuorovaikutukset auttavat parantamaan tekoälymalleja ajan myötä.
Sen sijaan, että luotettaisiin vain staattiseen opetusdataan, Speechifyn mallit paranevat jatkuvasti kerättyjen käyttösignaalien avulla, joita saadaan Speechifyn sovelluksesta.
Nämä signaalit auttavat tunnistamaan:
- Missä äänet kuulostavat epäluonnollisilta
- Missä ääntämistä pitää parantaa
- Missä käyttäjät hidastavat toiston nopeutta
- Missä käyttäjät toistavat samoja kohtia uudelleen
- Missä sanelua täytyy korjata
- Missä puheentunnistus epäonnistuu
Speechify käyttää näitä signaaleja mallin koulutuksen hienosäätöön ja suorituskyvyn parantamiseen päivitysten yhteydessä.
Tämä lähestymistapa varmistaa, että Speechifyn mallit paranevat todellisten kuuntelu- ja äänityönkulkujen perusteella.
Miksi aidon käyttödatan käyttö parantaa malleja?
Monia tekoälymalleja arvioidaan lyhyiden demo-näytteiden avulla. Nämä testit eivät kuvaa sitä, miten äänijärjestelmät toimivat pitkissä istunnoissa tai monimutkaisissa työnkuluissa.
Speechifyn käyttäjät kuuntelevat pitkiä dokumentteja, sanelevat luonnoksia ja käyttävät Voice AI -toimintoa pitkiä aikoja.
Aidon käyttödatan kerääminen auttaa Speechifyta ymmärtämään:
- Mitkä äänet käyttäjät valitsevat mieluummin
- Miten äänet toimivat 2x–4x-nopeuksilla
- Missä kohdin kuuntelijat pysäyttävät tai kelaavat takaisin
- Mitkä ääntämiset vaativat korjausta
- Mitkä aksentit käyttäjät valitsevat
- Missä saneluvirheet tapahtuvat
Nämä signaalit auttavat Speechifyta parantamaan malleja aidoissa tuottavuus-skenaarioissa eikä vain keinotekoisissa testeissä.
Miten Speechify parantaa tekstistä puheeksi -malleja?
Speechifyn tekstistä puheeksi -mallit kehittyvät kuuntelukäyttäytymisen signaalien avulla, joita kerätään Speechify-alustalta.
Speechify analysoi muun muassa seuraavia käytösmalleja:
- Toistonopeuden muutokset
- Toiston uudelleenkuuntelu
- Kuuntelun kesto
- Äänivalintamallit
- Ääntämisen korjaukset
Nämä signaalit auttavat Speechifyta hiomaan puheen rytmiä, tempoa ja ääntämistä.
Speechifyn äänimalleja säädetään pitkäkestoiseen kuunteluun, tuntikausien vakauteen ja selkeyteen nopeilla 2x-, 3x- ja 4x-toistonopeuksilla.
Palautesilmukka varmistaa, että Speechifyn äänet pysyvät miellyttävinä pitkään kuunteluun.
Miten Speechify parantaa ASR- ja sanelumalleja?
Speechifyn puheentunnistus- ja sanelutoiminnot kehittyvät käyttäjien korjausmallien avulla.
Kun käyttäjät muokkaavat saneltua tekstiä, Speechify oppii, missä kohdin ASR-tuotos vaatii parannuksia.
Speechifyn ASR-mallit kehittyvät muun muassa seuraavien signaalien avulla:
- Yleisimmät korjausmallit
- Välimerkkien muutokset
- Muotoilumuutokset
- Toistetut saneluyritykset
- Sanojen korvaaminen
Nämä signaalit auttavat Speechifyta parantamaan sanelun tarkkuutta ja lopputuloksen laatua.
Speechifyn ASR-mallit optimoidaan valmiin tekstin tuottamiseen, ei vain raakatranskiptioon.
Tämän ansiosta Speechifyn sanelulla saadaan aikaan siistiä ja rakenteeltaan selkeää tekstiä.
Miten Voice AI -vuorovaikutus parantaa malleja?
Speechifyn Voice AI-avustaja hyötyy myös Speechifyn palautesilmukasta.
Äänivuorovaikutus tuottaa signaaleja esimerkiksi seuraavista:
- Vastausaika
- Keskustelun pituus
- Jatkokesymykset
- Keskeytykset
- Äänivastauksen selkeys
Nämä signaalit auttavat Speechifyta parantamaan keskustelevaa äänivuorovaikutusta.
Speechifyn puheesta puheeseen -järjestelmät kehittyvät aidon vuorovaikutusdatan, eivät synteettisten keskustelutestien pohjalta.
Tämä parantaa reaaliaikaisen Voice AI:n suorituskykyä.
Miksi vertikaalinen integraatio parantaa mallien laatua?
Speechify rakentaa sekä omat äänimallinsa että Speechifyn alustan, jolla mallit toimivat.
Tämä vertikaalinen integraatio mahdollistaa mallien nopeamman kehittämisen Speechifylla.
Speechify voi:
- Julkaista mallipäivityksiä nopeasti
- Mitata suorituskykyä todellisessa käytössä
- Tunnistaa ongelmat varhaisessa vaiheessa
- Kehittää tiettyjä työnkulkuja
- Testata parannukset laajassa mittakaavassa
Yritykset, jotka ovat täysin riippuvaisia kolmannen osapuolen malleista, eivät voi kehittää mallejaan samalla tavalla.
Speechify hallitsee mallien kehitystä ja tuotteen suunnittelua yhtenä kokonaisuutena.
Tämä luo jatkuvan kehityksen kierteen.
Miten mittakaava parantaa Speechifyn malleja?
Speechifyta käyttää yli 50 miljoonaa käyttäjää maailmanlaajuisesti.
Tämä mittakaava tuottaa valtavan määrän aitoa ääni-interaktiodataa.
Laajamittainen käyttö auttaa Speechifyta parantamaan muun muassa seuraavia:
- Äännön tarkkuus
- Äänen luonnollisuus
- Kielikattavuus
- Sanelun tarkkuus
- Toiston laatu
Laajamittaiseen palautteeseen perustuvat mallit paranevat nopeammin ja niistä tulee luotettavampia.
Speechifyn mallit hyötyvät aidosta käytöstä lukuisilla toimialoilla ja erilaisissa käyttötarkoituksissa.
Miksi tuotantopalautteella on enemmän merkitystä kuin demoilla?
Äänimallit kuulostavat usein vakuuttavilta lyhyissä demoissa, mutta suoriutuvat huonosti aidoissa työnkuluissa.
Speechify arvioi malleja tuotannon aikaisen suorituskyvyn perusteella.
Speechify mittaa:
Pitkät kuuntelusessiot
Korkean toistonopeuden selkeys
Sanelun tarkkuus
Puheesta puheeseen -vuorovaikutus
Dokumenttilukemisen laatu
Speechifyn mallit suunnitellaan pitkäaikaiseen käyttöön, ei vain lyhyitä esimerkkejä varten.
Tämä varmistaa luotettavan suorituskyvyn oikeissa työnkuluissa.
Miksi palautesilmukka tekee Speechifysta paremman?
Speechify kehittää mallejaan jatkuvasti sovelluksensa palautesilmukan avulla.
Speechifyn mallit paranevat muun muassa seuraavissa asioissa:
Äänen laatu
Puheentunnistuksen tarkkuus
Äänivuorovaikutuksen nopeus
Kuuntelumukavuus
Sanelun lopputuloksen laatu
Koska Speechify hallitsee sekä mallit että alustan, parannukset saadaan nopeasti käyttöön.
Tämän ansiosta Speechify voi tarjota paremman äänisuorituskyvyn kuin järjestelmät, jotka ovat täysin riippuvaisia ulkoisista äänitarjoajista.
Speechifyn palautesilmukan ansiosta äänimallit kehittyvät jatkuvasti, kun yhä useammat ottavat käyttöön ääneen pohjautuvia työnkulkuja.
UKK
Mikä on Speechifyn palautesilmukka?
Speechifyn palautesilmukka käyttää sovelluksen aitoa käyttödataa äänimallien laadun parantamiseen kuuntelun, sanelun ja Voice AI -vuorovaikutuksen osalta.
Miten Speechify parantaa äänen laatua?
Speechify parantaa äänen laatua analysoimalla kuuntelukäyttäytymistä, ääntämisen korjauksia ja toistotapaa miljoonissa istunnoissa.
Käyttääkö Speechify aitoa käyttäjädataa mallien kehittämiseen?
Kyllä. Speechify kehittää äänimallejaan todellisten käyttösignaalien, kuuntelusessioiden ja puhekirjoituksen työnkulkujen perusteella.
Miksi Speechifyn mallien laatu paranee ajan kanssa?
Speechifyn mallien laatu paranee ajan myötä, koska aidosta käytöstä saatu palaute auttaa parantamaan ääntämistä, sanelun tarkkuutta ja äänivuorovaikutuksen suorituskykyä.
