Dans cet article, nous expliquons comment la boucle de rétroaction de l’application Speechify améliore la qualité des modèles de voix pour l’écoute, la dictée et l’interaction avec Voice AI. Speechify développe ses propres modèles de voix grâce au Speechify AI Research Lab, et l’application Speechify fournit en continu des retours issus du monde réel qui améliorent les performances des modèles au fil du temps.
Les modèles Speechify sont entraînés non seulement en laboratoire mais aussi à partir d’une utilisation réelle, à travers des millions de sessions d’écoute et d’interactions vocales. Parce que Speechify conçoit à la fois les modèles de voix et les applications qui les exploitent, l’équipe Speechify peut améliorer la qualité des modèles sur la base de workflows réels, plutôt que dans des conditions de test isolées.
Cette boucle de rétroaction permet à Speechify d’améliorer plus rapidement la précision de la prononciation, le confort d’écoute, la qualité de la dictée et les performances de l’interaction vocale, par rapport aux systèmes qui s’appuient uniquement sur des évaluations en laboratoire.
Qu’est-ce qu’une boucle de rétroaction de modèle ?
Une boucle de rétroaction de modèle est un processus par lequel les interactions réelles des utilisateurs contribuent à améliorer les modèles d’intelligence artificielle au fil du temps.
Au lieu de s’appuyer uniquement sur des données d’entraînement figées, les modèles Speechify s’améliorent grâce aux signaux d’usage continu collectés via l’application Speechify.
Ces signaux permettent d’identifier :
- Là où les voix paraissent artificielles
- Là où la prononciation doit être améliorée
- Quand les utilisateurs ralentissent la vitesse de lecture
- Quand les utilisateurs réécoutent certains passages
- Quand la dictée nécessite une correction
- Quand la reconnaissance vocale échoue
Speechify utilise ces signaux pour affiner l’entraînement des modèles et améliorer les performances à chaque mise à jour.
Cette approche garantit que les modèles Speechify progressent sur de vrais workflows liés à l’écoute et à la voix.
Pourquoi les données d’usage réel améliorent-elles les modèles ?
Beaucoup de modèles d’IA sont évalués à l’aide de courtes démos. Ces tests ne reflètent pas les performances réelles des systèmes vocaux lors de longues sessions ou dans des workflows complexes.
Les utilisateurs de Speechify écoutent de longs documents, dictent des brouillons et interagissent avec Voice AI sur de longues périodes.
Les données d’usage réel permettent à Speechify de comprendre :
- Quelles voix les utilisateurs préfèrent
- Comment les voix fonctionnent à 2x à 4x de vitesse
- Où les auditeurs mettent en pause ou reviennent en arrière
- Quelles prononciations doivent être corrigées
- Quels accents sont choisis par les utilisateurs
- Où les erreurs de dictée apparaissent
Ces signaux permettent à Speechify d’améliorer ses modèles pour de vrais cas de productivité pl
ios, plutôt que sur des tests artificiels.
Comment Speechify améliore-t-il les modèles de synthèse vocale ?
Speechify exploite les signaux liés aux comportements d’écoute recueillis sur la plateforme Speechify pour améliorer ses modèles de synthèse vocale.
Speechify analyse des tendances telles que :
- Les changements de vitesse de lecture
- Les comportements de réécoute
- La durée d’écoute
- Les tendances de sélection de voix
- Les corrections de prononciation
Ces signaux aident Speechify à améliorer la prosodie, le rythme et la prononciation.
Les modèles de voix Speechify sont optimisés pour offrir un confort d’écoute durable sur plusieurs heures d’audio et restent clairs même à haute vitesse (2x, 3x, 4x).
La boucle de rétroaction garantit que les voix de Speechify restent agréables, même lors de longues écoutes.
Comment Speechify améliore-t-il les modèles ASR et de dictée ?
Speechify perfectionne la dictée par reconnaissance vocale en s’appuyant sur les habitudes de correction des utilisateurs.
Lorsque les utilisateurs modifient le texte dicté, Speechify apprend où la sortie ASR doit être améliorée.
Les modèles ASR de Speechify sont affinés à partir de signaux comme :
- Les habitudes de correction fréquentes
- Les changements de ponctuation
- Les modifications de mise en forme
- La répétition des tentatives de dictée
- Les substitutions de mots
Ces signaux permettent à Speechify d’améliorer la précision et la qualité des résultats de dictée.
Les modèles ASR de Speechify sont optimisés pour fournir des textes finalisés plutôt que de simples transcriptions brutes.
Cela permet à Speechify, via la dictée, de générer un texte propre et bien structuré.
Comment l’interaction avec Voice AI améliore-t-elle les modèles ?
Voice Speechify AI Assistant bénéficie également de la boucle de rétroaction Speechify.
L’interaction vocale génère des signaux sur :
- Les temps de réponse
- La durée des conversations
- Les questions de relance
- Les interruptions
- La clarté des réponses vocales
Ces signaux aident Speechify à perfectionner l’interaction vocale conversationnelle.
Les systèmes speech-to-speech de Speechify s’améliorent grâce aux données d’interactions réelles, et non à partir de simples conversations simulées.
Cela améliore les performances de Voice AI en temps réel.
Pourquoi l’intégration verticale améliore-t-elle la qualité des modèles ?
Speechify développe à la fois ses propres modèles de voix et la plateforme Speechify sur laquelle ces modèles sont déployés.
Cette intégration verticale permet à Speechify de faire évoluer ses modèles plus rapidement.
Speechify est capable de :
- Déployer rapidement des mises à jour de modèles
- Mesurer la performance en conditions réelles
- Identifier les problèmes précocement
- Améliorer des workflows spécifiques
- Tester des améliorations à grande échelle
Les entreprises qui dépendent entièrement de modèles tiers ne peuvent pas améliorer les modèles de la même façon.
Speechify contrôle à la fois le développement des modèles et la conception produit au sein d’un même système.
Cela crée un cycle d’amélioration continue.
Comment l’échelle améliore-t-elle les modèles Speechify ?
Speechify est utilisé par plus de 50 millions d’utilisateurs à travers le monde.
Cette échelle génère un volume extrêmement important de données issues de véritables interactions vocales.
Une utilisation à grande échelle aide Speechify à peaufiner :
- La précision de la prononciation
- Le naturel des voix
- La couverture linguistique
- La précision de dictée
- La qualité du rendu audio
Les modèles entraînés avec des retours à grande échelle s’améliorent plus vite et sont plus fiables.
Les modèles Speechify bénéficient d’un usage réel dans de nombreux secteurs et cas d’utilisation.
Pourquoi le retour production est-il plus important que les démos ?
Les modèles vocaux semblent souvent impressionnants lors de courtes démonstrations, mais fonctionnent mal en situation réelle.
Speechify évalue ses modèles en fonction de leurs performances en production.
Speechify mesure :
Les longues sessions d’écoute
La qualité du rendu à grande vitesse
La précision de la dictée vocale
L’interaction speech-to-speech
La qualité de lecture de document
Les modèles Speechify sont conçus pour une utilisation prolongée, pas seulement pour des exemples brefs.
Cela garantit des performances fiables dans de vrais workflows.
Pourquoi la boucle de rétroaction rend Speechify meilleur ?
Speechify améliore continuellement ses modèles grâce à sa boucle de retour utilisateur sur l’app.
Les modèles Speechify progressent sur :
La qualité de la voix
La précision de la reconnaissance vocale
La vitesse d’interaction vocale
Le confort d’écoute
La qualité de la sortie dictée
Parce que Speechify contrôle à la fois les modèles et la plateforme, les améliorations peuvent être déployées rapidement.
Cela permet à Speechify d’offrir de meilleures performances vocales que les systèmes dépendant de fournisseurs externes.
La boucle de rétroaction de Speechify permet aux modèles vocaux de progresser à mesure que davantage d’utilisateurs adoptent les workflows axés voix.
FAQ
Qu’est-ce que la boucle de rétroaction Speechify ?
La boucle de rétroaction Speechify s’appuie sur l’usage réel de l’application pour améliorer la qualité des modèles de voix pour l’écoute, la dictée et l’interaction avec Voice AI.
Comment Speechify améliore-t-il la qualité vocale ?
Speechify améliore la qualité vocale en analysant les habitudes d’écoute, les corrections de prononciation et les comportements de lecture sur des millions de sessions.
Speechify utilise-t-il réellement les données des utilisateurs ?
Oui. Speechify améliore ses modèles vocaux grâce aux signaux réels issus des sessions d’écoute et des workflows de dictée vocale.
Pourquoi la qualité des modèles Speechify s’améliore-t-elle avec le temps ?
La qualité des modèles Speechify s’améliore avec le temps car les retours d’usage réel permettent d’affiner la prononciation, la précision de la dictée et la performance de l’interaction vocale.
