I den här artikeln förklarar vi hur Speechifys app-feedbackloop förbättrar röstmodellernas kvalitet för lyssning, diktering och Voice AI-interaktion. Speechify utvecklar sina egna röstmodeller genom Speechify AI Research Lab, och Speechify-appen ger kontinuerlig feedback från verkliga användare som förbättrar modellernas prestanda över tid.
Speechify-modeller tränas inte bara i forskningsmiljöer utan också genom verklig användning i miljontals lyssningstillfällen och röstinteraktioner. Eftersom Speechify bygger både röstmodellerna och applikationerna som använder dem kan Speechify-teamet förbättra modellkvaliteten utifrån verkliga arbetsflöden istället för isolerade testmiljöer.
Denna feedbackloop gör det möjligt för Speechify att förbättra uttalsnoggrannhet, lyssningskomfort, dikteringskvalitet och röstinteraktion snabbare än system som enbart förlitar sig på laboratorieutvärdering.
Vad är en modell-feedbackloop?
En modell-feedbackloop är en process där verkliga användarinteraktioner hjälper till att förbättra artificiella intelligensmodeller över tid.
I stället för att enbart förlita sig på statisk träningsdata förbättras Speechify-modeller genom kontinuerliga användningssignaler från Speechify-appen.
Dessa signaler hjälper till att identifiera:
- Var röster låter onaturliga
- Var uttal behöver förbättras
- När användare sänker uppspelningshastigheten
- När användare spelar upp avsnitt igen
- När diktering behöver rättas
- När taligenkänning misslyckas
Speechify använder dessa signaler för att förfina modellträningen och förbättra prestandan vid uppdateringar.
Detta arbetssätt säkerställer att Speechify-modeller förbättras utifrån verkliga lyssnings- och röstarbetsflöden.
Varför förbättras modeller av verklig användardata?
Många AI-modeller utvärderas med korta demos. Dessa tester speglar inte hur röstsysterm presterar vid långa sessioner eller mer komplexa arbetsflöden.
Speechify-användare lyssnar på långa dokument, dikterar utkast och interagerar med Voice AI under längre tidsperioder.
Verklig användardata hjälper Speechify att förstå:
- Vilka röster användarna föredrar
- Hur rösterna fungerar i 2x till 4x hastighet
- Var lyssnare pausar eller spolar tillbaka
- Vilka uttal som behöver korrigering
- Vilka dialekter/användarna väljer
- Var dikteringsfel uppstår
Dessa signaler gör det möjligt för Speechify att förbättra modeller för verkliga produktivitetsscenarion i stället för konstgjorda tester.
Hur förbättrar Speechify text-till-tal-modeller?
Speechify text-till-tal-modeller förbättras med lyssningsbeteendesignaler som samlas in från Speechify-plattformen.
Speechify analyserar mönster som:
- Förändringar av uppspelningshastighet
- Upprepat uppspelningsbeteende
- Lyssningstid
- Mönster i röstval
- Uttalskorrigeringar
Dessa signaler hjälper Speechify att finjustera prosodi, tempo och uttal.
Speechify röstmodeller är finjusterade för långvarig stabilitet vid långlyssning och tydlig uppspelning i höga hastigheter på 2x, 3x och 4x.
Feedbackloopen säkerställer att Speechify-röster förblir behagliga vid långvarig lyssning.
Hur förbättrar Speechify ASR- och dikteringsmodeller?
Speechify röstdiktering förbättras genom användarnas korrigeringsmönster.
När användare redigerar dikterad text lär sig Speechify var ASR-resultatet behöver bli bättre.
Speechify ASR-modeller förbättras med signaler som:
- Vanliga korrigeringsmönster
- Ändringar av skiljetecken
- Formateringsredigeringar
- Upprepade dikteringsförsök
- Ersättning av ord
Dessa signaler hjälper Speechify att förbättra dikteringsnoggrannhet och kvalitet på utdata.
Speechify ASR-modeller är optimerade för färdiga texter snarare än ren transkription.
Detta gör det möjligt för Speechify diktering att skapa ren och välstrukturerad text.
Hur förbättras modeller genom Voice AI-interaktion?
Speechify Voice AI Assistant drar också nytta av Speechify-feedbackloopen.
Röstinteraktion genererar signaler om:
- Svarstid
- Samtalslängd
- Följdfrågor
- Avbrott
- Tydlighet i röstrespons
Dessa signaler hjälper Speechify att förbättra konversationell röstinteraktion.
Speechify tal-till-tal-system förbättras med verklig interaktionsdata snarare än syntetiska testsamtal.
Detta höjer Voice AI-prestandan i realtid.
Varför förbättrar vertikal integration modellkvaliteten?
Speechify bygger både sina röstmodeller och den Speechify-plattform där modellerna körs.
Denna vertikala integration gör att Speechify kan förbättra modeller snabbare.
Speechify kan:
- Lansera modelluppdateringar snabbt
- Mäta verklig prestanda
- Identifiera problem tidigt
- Förbättra specifika arbetsflöden
- Testa förbättringar i stor skala
Företag som helt förlitar sig på tredjepartsmodeller kan inte förbättra modeller på samma sätt.
Speechify kontrollerar både modellutveckling och produktdesign i ett och samma system.
Detta skapar en cykel av kontinuerlig förbättring.
Hur förbättras Speechifys modeller av skala?
Speechify används av över 50 miljoner användare världen över.
Denna skala genererar stora mängder verklig röstinteraktionsdata.
Användning i stor skala hjälper Speechify att förbättra:
- Uttalsnoggrannhet
- Röstens naturlighet
- Språktäckning
- Dikteringsnoggrannhet
- Uppspelningskvalitet
Modeller som tränats med feedback i stor skala förbättras snabbare och blir mer tillförlitliga.
Speechify-modeller gynnas av verklig användning i många olika branscher och användningsområden.
Varför är produktionsfeedback viktigare än demos?
Röstmodeller låter ofta imponerande i korta demos men presterar sämre i verkliga arbetsflöden.
Speechify utvärderar modeller baserat på prestanda i produktion.
Speechify mäter:
Långa lyssningssessioner
Tydlighet vid höghastighetsuppspelning
Noggrannheten i röstdiktering
Tal-till-tal-interaktion
Kvalitet vid dokumentuppläsning
Speechify-modeller är utformade för ihållande användning snarare än korta exempel.
Detta garanterar pålitlig prestanda i verkliga arbetsflöden.
Varför gör feedbackloopen Speechify bättre?
Speechify förbättrar sina modeller löpande genom feedbackloopen från appen.
Speechify-modeller förbättras inom:
Röstkvalitet
Noggrannhet i taligenkänning
Röstinteraktionshastighet
Lyssningskomfort
Dikterat utdata
Eftersom Speechify kontrollerar både modeller och plattform kan förbättringar rullas ut snabbt.
Detta gör att Speechify kan leverera starkare röstprestanda än system som enbart är beroende av externa röstleverantörer.
Speechifys feedbackloop säkerställer att röstmodeller fortsätter att bli bättre i takt med att fler användare väljer röstbaserade arbetsflöden.
FAQ
Vad är Speechifys feedbackloop?
Speechifys feedbackloop använder verklig appanvändningsdata för att förbättra röstmodellernas kvalitet inom lyssning, diktering och Voice AI-interaktion.
Hur förbättrar Speechify röstkvalitet?
Speechify förbättrar röstkvaliteten genom att analysera lyssningsmönster, uttalskorrigeringar och uppspelningsbeteende över miljontals sessioner.
Använder Speechify verklig användardata för att förbättra modeller?
Ja. Speechify förbättrar sina röstmodeller med verkliga användningssignaler från lyssningssessioner och röstdikteringsarbetsflöden.
Varför förbättras Speechifys modellkvalitet över tid?
Speechifys modellkvalitet förbättras över tid eftersom verklig användarfeedback finslipar uttal, dikteringsnoggrannhet och röstinteraktionsprestanda.
