Deepslate Raih €7.7 Juta untuk Bangunkan AI Suara-ke-Suara Eropah

Deepslate, syarikat AI suara yang berpangkalan di Berlin, mengumpul €7.7 juta dalam pusingan pembiayaan seed untuk membangunkan model AI suara-ke-suaranya. Pusingan itu diterajui 42CAP, dengan penyertaan Alstin Capital, pelabur sedia ada SIVentures dan beberapa pelabur individu.25 Antara tawaran yang diketengahkan syarikat ialah model yang memproses pertuturan secara langsung, selain pilihan pengehosan di EU dan pemasangan pada infrastruktur pelanggan sendiri.

Bagaimana model suara-ke-suara Deepslate berfungsi

Model Opal Deepslate direka untuk menerima input audio dan menghasilkan output audio dalam satu sistem suara-ke-suara. Ini berbeza daripada pendekatan AI suara yang lazimnya menyambungkan beberapa komponen: pertuturan ditukar kepada teks, diproses oleh model bahasa, kemudian dijana semula sebagai suara. Deepslate berkata modelnya memproses pertuturan secara langsung tanpa perlu menukarkannya kepada teks terlebih dahulu.215

Perbezaan ini terletak pada reka bentuk sistem; ia bukan bukti dengan sendirinya bahawa setiap perbualan akan terasa lebih pantas atau semula jadi. Matlamat yang dinyatakan Deepslate ialah mengelakkan langkah tambahan dalam rangkaian komponen tersebut. Pengalaman sebenar tetap bergantung pada prestasi model dalam produk dan persekitaran pelanggan.

Dakwaan prestasi dan sokongan bahasa

Deepslate mengiklankan latensi 440 milisaat serta sokongan untuk 27 bahasa, dengan tumpuan pada bahasa, loghat dan dialek Eropah.618 Laporan yang memetik Artificial Analysis turut menyebut masa respons 0.44 saat, tetapi meletakkan Deepslate sedikit di belakang model Raon keluaran Krafton.6 Satu lagi laporan mengulangi dakwaan bahawa model Deepslate ialah yang terpantas seumpamanya.4 Oleh itu, dakwaan “terpantas” wajar dianggap sebagai dakwaan yang dilaporkan, bukannya kedudukan muktamad yang terpakai dalam semua keadaan.

Angka latensi dan jumlah bahasa sahaja tidak menggambarkan mutu penggunaan sebenar sepenuhnya. Laporan yang tersedia tidak membuktikan bahawa kelajuan atau prestasi bahasa yang diiklankan akan kekal sama bagi setiap bahasa, kes penggunaan atau konfigurasi pelanggan.

Pengehosan EU dan kawalan data

Deepslate berkata teknologinya dihoskan di EU dan pelayannya beroperasi di Jerman. Syarikat itu juga menawarkan pilihan pemasangan kendiri untuk organisasi yang mahu menjalankan sistem dalam infrastruktur mereka sendiri.418 Deepslate menyifatkan perkhidmatannya sebagai mematuhi GDPR, tetapi itu ialah dakwaan syarikat; sumber yang tersedia tidak mengesahkan secara bebas pensijilan atau pematuhan dalam mana-mana pelaksanaan pelanggan tertentu.18

Bagi bakal pelanggan, pengehosan awan di EU dan pemasangan kendiri memberikan tahap kawalan yang berbeza. Pengehosan awan menggunakan infrastruktur terurus penyedia, manakala pemasangan kendiri memberi pelanggan lebih kawalan terhadap tempat sistem dijalankan. Organisasi tetap perlu menilai konfigurasi dan syarat kontrak berdasarkan keperluan data masing-masing.

Cara pelanggan boleh menggunakan teknologi ini

Deepslate memasarkan teknologi suara-ke-suaranya kepada pembangun dan perniagaan, termasuk melalui API serta pilihan pemasangan kendiri.18 Model itu boleh digunakan sebagai lapisan suara dalam produk perbualan; cara ia disepadukan dengan perisian lain bergantung pada pelaksanaan pelanggan. Sumber yang tersedia menyenaraikan bidang seperti penjagaan kesihatan, tenaga, telekomunikasi dan perkhidmatan awam sebagai kegunaan yang disasarkan, tetapi tidak mengesahkan secara bebas pelaksanaan atau hasil dalam sektor-sektor tersebut.18

Untuk apa dana itu akan digunakan

Deepslate merancang menggunakan dana seed tersebut untuk menambah baik model suara-ke-suaranya, memperluas data latihan Eropah, mengembangkan pasukan jualan dan pemasaran, serta meningkatkan kapasiti infrastruktur di pusat data Eropah.2 Keutamaan ini selari dengan tumpuan syarikat pada bahasa Eropah dan pilihan penggunaan yang dihoskan di EU atau dipasang sendiri oleh pelanggan.