В этой статье мы расскажем, как цикл обратной связи в приложении Speechify повышает качество голосовых моделей при прослушивании, диктовке и взаимодействии с Voice AI. Speechify разрабатывает собственные голосовые модели в AI Research Lab Speechify, а приложение Speechify обеспечивает постоянную обратную связь из реального мира, что со временем делает модели всё лучше.
Модели Speechify обучаются не только в лабораторных условиях, но и на реальных данных от миллионов сессий прослушивания и голосовых взаимодействий. Благодаря тому, что Speechify создаёт и голосовые модели, и приложения для их использования, команда Speechify может улучшать модели на основе живых сценариев, а не искусственных тестов.
Этот цикл обратной связи позволяет Speechify быстрее повышать точность произношения, комфорт прослушивания, качество диктовки и эффективность голосовых функций по сравнению с системами, которые полагаются только на лабораторные оценки.
Что такое цикл обратной связи модели?
Цикл обратной связи модели — это процесс, при котором реальные взаимодействия пользователей помогают со временем улучшать модели искусственного интеллекта.
Вместо того чтобы полагаться только на статичные обучающие наборы, модели Speechify развиваются за счёт непрерывного сбора сигналов использования прямо в приложении Speechify.
Эти сигналы помогают определить:
- Где голоса звучат неестественно
- Где нужно подтянуть произношение
- Где пользователи снижают скорость воспроизведения
- Где слушатели переслушивают отрывки
- Где диктовку приходится исправлять
- Где даёт сбой распознавание речи
Speechify использует эти сигналы, чтобы дорабатывать обучение моделей и повышать их качество с каждым обновлением.
Такой подход позволяет развивать модели Speechify на основе реальных сценариев прослушивания и голосового взаимодействия.
Почему данные реального использования улучшают модели?
Многие ИИ-модели оцениваются с помощью коротких демонстрационных примеров. Такие тесты не отражают, как голосовые системы ведут себя во время длительных сессий или в сложных сценариях.
Пользователи Speechify слушают длинные документы, диктуют черновики и долго общаются с Voice AI.
Данные реального использования помогают Speechify понять:
- Какие голоса выбирают пользователи
- Как голоса звучат на скоростях 2x–4x
- Где слушатели делают паузы или перематывают
- Какие варианты произношения нужно подкорректировать
- Какие акценты предпочитают пользователи
- Где возникают ошибки диктовки
Эти сигналы помогают Speechify настраивать модели под реальные сценарии работы и продуктивности на платформе iOS, а не под искусственные тесты.
Как Speechify совершенствует модели преобразования текста в речь?
Модели преобразования текста в речь Speechify совершенствуются за счёт анализа сигналов прослушивания, собираемых на платформе Speechify.
Speechify анализирует такие паттерны, как:
- Изменение скорости воспроизведения
- Повторное прослушивание
- Продолжительность прослушивания
- Паттерны выбора голосов
- Исправление произношения
Эти сигналы помогают Speechify улучшать просодию, темп и произношение.
Голосовые модели Speechify оптимизированы для комфортного прослушивания в течение нескольких часов и чёткого звучания на скоростях 2x, 3x и 4x.
Цикл обратной связи гарантирует, что голоса Speechify остаются комфортными даже при длительном прослушивании.
Как Speechify совершенствует модели ASR и диктовки?
Диктовка речи Speechify становится лучше благодаря анализу того, как пользователи правят текст.
Когда пользователи редактируют продиктованный текст, Speechify получает данные о том, где нужно улучшить результат ASR.
ASR-модели Speechify совершенствуются на основе следующих сигналов:
- Типичные паттерны исправлений
- Изменение пунктуации
- Правка форматирования
- Повторные попытки диктовки
- Замены слов
Эти сигналы помогают Speechify повышать точность диктовки и улучшать качество итогового текста.
ASR-модели Speechify оптимизированы под получение аккуратного итогового текста, а не только сырой транскрипции.
Это позволяет Speechify диктовке выдавать чистый и структурированный текст.
Как взаимодействие с Voice AI совершенствует модели?
Голосовой AI-ассистент Speechify также выигрывает от цикла обратной связи Speechify.
Голосовое взаимодействие позволяет собирать данные о:
- Времени отклика
- Длительности разговора
- Дополнительных вопросах
- Прерываниях
- Ясности голосовых ответов
Эти сигналы позволяют Speechify улучшать диалоговые голосовые функции.
Системы преобразования речи в речь Speechify совершенствуются благодаря реальным данным об общении, а не синтетическим тестам диалогов.
Это улучшает работу Voice AI в реальном времени.
Почему вертикальная интеграция улучшает качество моделей?
Speechify разрабатывает и голосовые модели, и платформу Speechify, на которой они запускаются.
Такая вертикальная интеграция позволяет Speechify гораздо быстрее развивать модели.
Speechify может:
- Быстро выпускать обновления моделей
- Оценивать производительность в реальных условиях
- Заранее выявлять проблемы
- Точно дорабатывать конкретные сценарии
- Тестировать улучшения в масштабе
Компании, полностью зависящие от сторонних моделей, не могут так же быстро развивать свои решения.
Speechify управляет развитием моделей и проектированием продукта в рамках одной экосистемы.
Это создаёт непрерывный цикл улучшений.
Как масштаб помогает совершенствовать модели Speechify?
Speechify пользуются более 50 миллионов человек по всему миру.
Такой масштаб даёт огромное количество реальных данных о голосовом взаимодействии.
Масштабное использование позволяет Speechify улучшать:
- Точность произношения
- Естественность голоса
- Языковое покрытие
- Точность диктовки
- Качество воспроизведения
Модели, обученные на массивной обратной связи, совершенствуются быстрее и становятся надёжнее.
Модели Speechify улучшаются благодаря использованию в реальных условиях, в разных отраслях и сценариях.
Почему обратная связь из реального использования важнее, чем демонстрации?
Голосовые модели часто впечатляют в коротких демонстрациях, но дают сбои в реальных сценариях.
Speechify оценивает модели по тому, как они работают вживую.
Speechify измеряет:
Длительные сессии прослушивания
Чёткость на высокой скорости воспроизведения
Точность голосовой диктовки
Качество взаимодействия «речь в речь»
Удобство чтения документов
Модели Speechify созданы для длительного использования, а не для кратких демонстраций.
Это обеспечивает стабильную работу в реальных сценариях.
Почему цикл обратной связи делает Speechify лучше?
Speechify постоянно совершенствует свои модели с помощью цикла обратной связи прямо в приложении.
Модели Speechify улучшаются по направлениям:
Качество голоса
Точность распознавания речи
Скорость голосового взаимодействия
Комфорт прослушивания
Качество диктовки на выходе
Поскольку Speechify самостоятельно управляет и моделями, и платформой, улучшения быстро попадают в продукт.
Это позволяет Speechify обеспечивать более высокое качество голосовых функций по сравнению с системами, полностью зависящими от сторонних провайдеров.
Цикл обратной связи Speechify гарантирует непрерывное развитие голосовых моделей по мере роста числа пользователей, которые используют голосовые инструменты в своей ежедневной работе.
Часто задаваемые вопросы
Что такое цикл обратной связи Speechify?
Цикл обратной связи Speechify использует реальные данные из приложения для улучшения голосовых моделей по направлениям: прослушивание, диктовка и работа с Voice AI.
Как Speechify улучшает качество голоса?
Speechify повышает качество голоса, анализируя паттерны прослушивания, исправления произношения и поведение при воспроизведении в миллионах сессий.
Использует ли Speechify реальные пользовательские данные для улучшения моделей?
Да. Speechify совершенствует голосовые модели на основе реальных сигналов использования из прослушиваний и сценариев голосовой диктовки.
Почему качество моделей Speechify со временем растёт?
Качество моделей Speechify со временем повышается, потому что реальная обратная связь помогает дорабатывать произношение, точность диктовки и работу голосовых функций.
