In questo articolo spieghiamo come il loop di feedback dell’app Speechify migliori la qualità dei modelli vocali per l’ascolto, la dettatura e l’interazione con la Voice AI. Speechify sviluppa internamente i propri modelli vocali attraverso il Speechify AI Research Lab, e l’applicazione Speechify fornisce un flusso continuo di feedback dal mondo reale che nel tempo ne migliora le performance.
I modelli di Speechify vengono allenati non solo in ambienti di ricerca, ma anche sull’utilizzo reale attraverso milioni di sessioni di ascolto e interazioni vocali. Poiché Speechify costruisce sia i modelli vocali che le app che li sfruttano, il team di Speechify può migliorare la qualità dei modelli in base ai flussi di lavoro reali anziché su condizioni di test isolate.
Questo feedback loop permette a Speechify di aumentare la precisione della pronuncia, il comfort di ascolto, la qualità della dettatura e le performance dell’interazione vocale molto più velocemente rispetto ai sistemi che si basano solo su valutazioni di laboratorio.
Che cos’è un feedback loop per i modelli?
Un feedback loop per i modelli è un processo in cui le interazioni degli utenti reali contribuiscono a migliorare nel tempo i modelli di intelligenza artificiale.
Invece di affidarsi solo a dati di training statici, i modelli di Speechify si affinano grazie ai segnali d’uso continuo raccolti dall’app Speechify.
Questi segnali aiutano a identificare:
- Dove le voci suonano innaturali
- Dove la pronuncia va migliorata
- Dove gli utenti riducono la velocità di riproduzione
- Dove gli utenti riascoltano alcune sezioni
- Dove la dettatura richiede correzioni
- Dove il riconoscimento vocale fallisce
Speechify utilizza questi segnali per perfezionare il training dei modelli e migliorarne le performance a ogni aggiornamento.
Questo metodo assicura che i modelli di Speechify si evolvano in base a flussi di lavoro vocali e di ascolto reali.
Perché i dati di utilizzo reale migliorano i modelli?
Molti modelli di AI vengono valutati con brevi esempi dimostrativi. Questi test non riflettono come i sistemi vocali si comportino durante lunghe sessioni o in flussi di lavoro complessi.
Gli utenti Speechify ascoltano lunghi documenti, dettano bozze e interagiscono con la Voice AI per periodi di tempo prolungati.
I dati reali di utilizzo aiutano Speechify a capire:
- Quali voci preferiscono gli utenti
- Come si comportano le voci a velocità 2x o 4x
- Dove gli ascoltatori mettono in pausa o riavvolgono
- Quali pronunce necessitano correzione
- Quali accenti vengono scelti dagli utenti
- Dove si verificano errori di dettatura
Questi segnali aiutano Speechify a ottimizzare i modelli per scenari reali di produttività invece che su test artificiali.ios
Come Speechify migliora i modelli di sintesi vocale?
I modelli di sintesi vocale di Speechify migliorano tramite i segnali sul comportamento di ascolto raccolti dalla piattaforma Speechify.
Speechify analizza schemi come:
- Cambi di velocità di riproduzione
- Comportamento di ri-ascolto
- Durata dell’ascolto
- Pattern di selezione della voce
- Correzioni di pronuncia
Questi segnali aiutano Speechify a perfezionare prosodia, ritmo e pronuncia.
I modelli vocali di Speechify sono ottimizzati per la stabilità sugli ascolti di lunga durata e per una chiarezza elevata anche a velocità di riproduzione 2x, 3x e 4x.
Il feedback loop garantisce che le voci di Speechify restino confortevoli anche per ascolti prolungati.
Come Speechify migliora i modelli di ASR e Dettatura?
La dettatura con voice typing di Speechify migliora grazie agli schemi di correzione degli utenti.
Quando gli utenti modificano il testo dettato, Speechify apprende dove l’output dell’ASR deve essere ottimizzato.
I modelli ASR di Speechify migliorano tramite segnali come:
- Schemi di correzione ricorrenti
- Modifiche alla punteggiatura
- Cambiamenti di formattazione
- Tentativi ripetuti di dettatura
- Sostituzioni di parole
Questi segnali aiutano Speechify a migliorare l’accuratezza e la qualità dell’output della dettatura.
I modelli ASR di Speechify sono ottimizzati per produrre un testo rifinito e ben strutturato, non solo una semplice trascrizione grezza.
Questo permette alla dettatura con Speechify di generare testo pulito e ben organizzato.
Come l’interazione Voice AI migliora i modelli?
La Voice AI Assistant di Speechify beneficia anch’essa del feedback loop di Speechify.
L’interazione vocale genera segnali su:
- Tempo di risposta
- Durata delle conversazioni
- Domande di approfondimento
- Interruzioni
- Chiarezza delle risposte vocali
Questi segnali aiutano Speechify a migliorare l’esperienza di interazione vocale conversazionale.
I sistemi speech to speech di Speechify si evolvono grazie a dati di interazione reale, non a semplici test di conversazione sintetica.
Questo migliora le performance in tempo reale della Voice AI.
Perché l’integrazione verticale migliora la qualità dei modelli?
Speechify realizza sia i suoi modelli vocali che la piattaforma Speechify su cui quei modelli vengono eseguiti.
Questa integrazione verticale permette a Speechify di migliorare i modelli molto più rapidamente.
Speechify può:
- Distribuire rapidamente gli aggiornamenti dei modelli
- Misurare le prestazioni nel mondo reale
- Identificare subito i problemi
- Migliorare flussi di lavoro specifici
- Testare miglioramenti su larga scala
Le aziende che dipendono interamente da modelli di terzi non possono migliorare i modelli allo stesso modo.
Speechify controlla sviluppo dei modelli e progettazione del prodotto all’interno di un unico sistema.
Questo crea un circolo virtuoso di miglioramento continuo.
Come la scala migliora i modelli Speechify?
Speechify è utilizzato da oltre 50 milioni di utenti in tutto il mondo.
Questa scala genera enormi quantità di dati reali sulle interazioni vocali.
L’uso su larga scala aiuta Speechify a migliorare:
- Precisione della pronuncia
- Naturalità delle voci
- Copertura linguistica
- Accuratezza della dettatura
- Qualità della riproduzione
I modelli addestrati con feedback su larga scala migliorano più rapidamente e diventano più affidabili.
I modelli Speechify beneficiano dell’utilizzo reale in tanti settori e casi d’uso diversi.
Perché il feedback in produzione conta più delle demo?
I modelli vocali spesso risultano impressionanti in demo brevi ma poco efficaci nei flussi di lavoro reali.
Speechify valuta i modelli in base alle performance in produzione.
Speechify misura:
Lunghe sessioni di ascolto
Chiarezza ad alta velocità di riproduzione
Accuratezza della dettatura vocale
Interazione speech to speech
Qualità della lettura dei documenti
I modelli di Speechify sono progettati per un utilizzo prolungato, non solo per brevi esempi.
Questo garantisce performance affidabili nei flussi di lavoro reali.
Perché il feedback loop rende Speechify migliore?
Speechify migliora continuamente i suoi modelli grazie al feedback loop dell’app.
I modelli di Speechify migliorano su:
Qualità della voce
Accuratezza del riconoscimento vocale
Velocità di interazione vocale
Comfort di ascolto
Qualità di output della dettatura
Poiché Speechify controlla sia i modelli che la piattaforma, gli aggiornamenti possono essere distribuiti rapidamente.
Questo permette a Speechify di offrire prestazioni vocali superiori rispetto ai sistemi che dipendono solo da fornitori vocali esterni.
Il feedback loop di Speechify garantisce che i modelli vocali continuino a migliorare man mano che più utenti adottano flussi di lavoro voice-first.
FAQ
Cos’è il feedback loop di Speechify?
Il feedback loop di Speechify utilizza i dati reali d’uso dell’app per migliorare la qualità dei modelli vocali nell’ascolto, nella dettatura e nell’interazione con la Voice AI.
Come Speechify migliora la qualità vocale?
Speechify migliora la qualità vocale analizzando schemi di ascolto, correzioni di pronuncia e comportamenti di riproduzione su milioni di sessioni.
Speechify usa dati reali degli utenti per migliorare i modelli?
Sì. Speechify migliora i suoi modelli vocali utilizzando segnali di utilizzo reale ricavati da sessioni di ascolto e flussi di lavoro di voice typing.
Perché la qualità dei modelli di Speechify migliora nel tempo?
La qualità dei modelli di Speechify migliora nel tempo perché il feedback d’uso reale aiuta a perfezionare pronuncia, accuratezza della dettatura e performance dell’interazione vocale.
