Neste artigo, explicamos como o ciclo de feedback do app da Speechify melhora a qualidade dos modelos de voz em audição, ditado e interação com Voice AI. A Speechify desenvolve seus próprios modelos de voz por meio do Laboratório de Pesquisa em IA da Speechify, e o app da Speechify fornece feedback contínuo do mundo real que aprimora a performance dos modelos ao longo do tempo.
Os modelos Speechify são treinados não apenas em ambientes de pesquisa, mas também com uso real em milhões de sessões de audição e interações de voz. Como a Speechify constrói tanto os modelos de voz quanto os aplicativos que os utilizam, a equipe da Speechify consegue melhorar a qualidade do modelo com base em fluxos de trabalho reais, em vez de condições de teste isoladas.
Esse ciclo de feedback permite que a Speechify melhore a precisão da pronúncia, o conforto na escuta, a qualidade do ditado e o desempenho da interação por voz mais rapidamente do que sistemas que dependem apenas de avaliações em laboratório.
O Que É um Ciclo de Feedback de Modelo?
Um ciclo de feedback de modelo é um processo em que as interações reais dos usuários ajudam a aprimorar os modelos de inteligência artificial ao longo do tempo.
Em vez de depender apenas de dados de treinamento estáticos, os modelos da Speechify evoluem a partir de sinais contínuos coletados pelo uso do app da Speechify.
Esses sinais ajudam a identificar:
- Onde as vozes soam artificiais
- Onde a pronúncia precisa de melhorias
- Onde usuários reduzem a velocidade de reprodução
- Onde usuários repetem trechos
- Onde o ditado precisa ser corrigido
- Onde há falhas no reconhecimento de voz
A Speechify usa esses sinais para refinar o treinamento dos modelos e melhorar o desempenho a cada atualização.
Essa abordagem garante que os modelos da Speechify evoluam com base em fluxos reais de escuta e voz.
Por Que Dados de Uso Real Melhoram os Modelos?
Muitos modelos de IA são avaliados usando amostras de demonstração curtas. Esses testes não refletem o desempenho dos sistemas de voz em sessões longas ou fluxos de trabalho complexos.
Usuários da Speechify ouvem longos documentos, ditam rascunhos e interagem com Voice AI por longos períodos.
Esses dados de uso real ajudam a Speechify a entender:
- Quais vozes os usuários preferem
- Como as vozes se comportam em velocidades de 2x a 4x
- Onde ouvintes pausam ou retrocedem
- Quais pronúncias precisam de correção
- Quais sotaques os usuários escolhem
- Onde ocorrem erros de ditado
Esses sinais ajudam a Speechify a aprimorar os modelos para cenários reais de produtividade determinados pelo uso, em vez de testes artificiais.ios
Como a Speechify Melhora os Modelos de Texto para Fala?
Os modelos de texto para fala da Speechify text to speech melhoram com base nos sinais de comportamento de escuta coletados na plataforma Speechify.
A Speechify analisa padrões como:
- Mudanças na velocidade de reprodução
- Comportamento de repetição
- Duração da escuta
- Padrões de seleção de voz
- Correções de pronúncia
Esses sinais ajudam a Speechify a refinar prosódia, ritmo e pronúncia.
Os modelos de voz da Speechify são ajustados para manter a estabilidade em longas sessões de audição e para garantir clareza em reproduções em alta velocidade (2x, 3x e 4x).
O ciclo de feedback garante que as vozes da Speechify permaneçam agradáveis mesmo em audições prolongadas.
Como a Speechify Melhora os Modelos de ASR e Ditado?
A Speechify voz e ditado é aprimorada com base nos padrões de correção dos usuários.
Quando os usuários editam o texto ditado, a Speechify aprende onde a saída do ASR precisa ser melhorada.
Os modelos ASR da Speechify evoluem a partir de sinais como:
- Padrões comuns de correção
- Alterações de pontuação
- Edições de formatação
- Tentativas repetidas de ditado
- Substituição de palavras
Esses sinais ajudam a Speechify a melhorar a precisão e a qualidade da saída do ditado.
Os modelos ASR da Speechify são otimizados para entregar o texto pronto para uso, e não apenas uma transcrição bruta.
Isso permite que a Speechify produza um texto de ditado limpo e bem estruturado.
Como a Interação com Voice AI Aperfeiçoa os Modelos?
O Voice AI Assistant da Speechify também se beneficia do ciclo de feedback da Speechify.
A interação por voz gera sinais sobre:
- Tempo de resposta
- Duração da conversa
- Perguntas de acompanhamento
- Interrupções
- Clareza das respostas por voz
Esses sinais ajudam a Speechify a aprimorar a interação conversacional de voz.
Os sistemas de fala para fala da Speechify evoluem com dados reais de interação, e não apenas com testes sintéticos.
Isso aprimora a performance do Voice AI em tempo real.
Por Que a Integração Vertical Melhora a Qualidade dos Modelos?
A Speechify desenvolve tanto seus modelos de voz quanto a plataforma Speechify onde esses modelos são usados.
Essa integração vertical permite que a Speechify evolua seus modelos com muito mais agilidade.
A Speechify pode:
- Implantar atualizações de modelos rapidamente
- Medir desempenho no mundo real
- Identificar problemas com rapidez
- Aprimorar fluxos de trabalho específicos
- Testar melhorias em escala
Empresas que dependem totalmente de modelos de terceiros não conseguem aprimorar seus modelos da mesma forma.
A Speechify controla o desenvolvimento dos modelos e o design do produto em um único sistema.
Isso cria um ciclo contínuo de melhoria.
Como a Escala Melhora os Modelos da Speechify?
A Speechify é utilizada por mais de 50 milhões de usuários no mundo todo.
Essa escala gera grandes volumes de dados reais de interação por voz.
O uso em larga escala ajuda a Speechify a aprimorar:
- Precisão da pronúncia
- Naturalidade das vozes
- Cobertura de idiomas
- Precisão do ditado
- Qualidade da reprodução
Modelos treinados com feedback em larga escala evoluem mais rápido e se tornam mais confiáveis.
Os modelos da Speechify se beneficiam do uso real em diversos setores e casos de uso.
Por Que o Feedback de Produção Importa Mais do Que as Demos?
Modelos de voz geralmente soam impressionantes em demos curtas, mas têm desempenho insatisfatório em fluxos reais.
A Speechify avalia seus modelos com base no desempenho em produção.
A Speechify mede:
Sessões longas de audição
Clareza em reprodução acelerada
Precisão do ditado por voz
Interação de voz para voz
Qualidade de leitura de documentos
Os modelos da Speechify são projetados para uso prolongado, e não para exemplos curtos.
Isso garante desempenho confiável em fluxos reais.
Por Que o Ciclo de Feedback Torna a Speechify Melhor?
A Speechify aprimora constantemente seus modelos por meio do ciclo de feedback do app.
Os modelos da Speechify melhoram em:
Qualidade da voz
Precisão do reconhecimento de fala
Velocidade de interação por voz
Conforto ao ouvir
Qualidade de saída do ditado
Como a Speechify controla tanto os modelos quanto a plataforma, as melhorias podem ser disponibilizadas rapidamente.
Isso permite que a Speechify entregue desempenho de voz superior em relação a sistemas que dependem totalmente de fornecedores externos.
O ciclo de feedback da Speechify garante que os modelos de voz continuem evoluindo à medida que mais usuários adotam fluxos voltados para voz.
Perguntas Frequentes
O que é o ciclo de feedback da Speechify?
O ciclo de feedback da Speechify utiliza dados reais do uso do app para aprimorar a qualidade dos modelos de voz em audição, ditado e interação por Voice AI.
Como a Speechify melhora a qualidade das vozes?
A Speechify melhora a qualidade das vozes analisando padrões de escuta, correções de pronúncia e comportamentos de reprodução ao longo de milhões de sessões.
A Speechify usa dados reais de usuários para aprimorar os modelos?
Sim. A Speechify aprimora seus modelos de voz com sinais reais de uso em sessões de escuta e fluxos de ditado por voz.
Por que a qualidade dos modelos Speechify melhora ao longo do tempo?
A qualidade dos modelos Speechify melhora com o tempo porque o feedback de uso real ajuda a refinar pronúncia, precisão do ditado e a interação por voz.
