Deepgram
Deepgram
Deepgram ialah syarikat AI suara yang membangunkan API untuk pertuturan-ke-teks, teks-ke-pertuturan dan pemahaman bahasa. Platformnya membantu pembangun mencipta aplikasi suara masa nyata, termasuk AI perbualan, alat pusat hubungan dan aliran kerja transkripsi perubatan. Dengan memproses bahasa pertuturan dengan penekanan pada ketepatan, kelajuan dan kecekapan kos, Deepgram membolehkan organisasi dalam bidang penjagaan kesihatan, logistik, perundingan dan sektor lain menukar data suara kepada maklumat berguna serta pengalaman interaktif.

Saintis Penyelidikan Utama, Asas AI Suara

Membangunkan model asas untuk codec audio, penjanaan pertuturan dan AI suara multimodal. Memajukan teknologi pertuturan masa nyata Deepgram melalui penyelidikan yang cekap dan boleh diskalakan.

Penerangan

  • Membina codec audio neural yang memampatkan audio pada kadar bit yang sangat rendah sambil mengekalkan kesetiaan tinggi merentas set data audio umum yang besar.
  • Mencipta model penjanaan pertuturan yang boleh dikawal untuk pelbagai suara, ekspresi emosi, berbilang penutur, hingar persekitaran dan pertuturan bertindih.
  • Membangunkan embedding yang memisahkan ruang laten codec kepada dimensi yang boleh ditafsirkan bagi penutur, kandungan, gaya, persekitaran dan saluran.
  • Menggabungkan semula representasi laten untuk menghasilkan data audio sintetik pada skala yang belum pernah dicapai.
  • Melatih sistem pertuturan-ke-pertuturan multimodal untuk memahami pelbagai individu dan menghasilkan respons yang empatik serta kedengaran semula jadi.
  • Mereka bentuk seni bina, kaedah latihan dan algoritma inferens untuk perkakasan bare-metal, bagi membolehkan latihan yang cekap pada set data berbilion jam dan inferens masa nyata.
  • Mengkaji model ruang laten untuk menangani cabaran data, skala dan kos dalam AI suara.
  • Menjalankan eksperimen terkawal, ablation, penilaian, ujian tekanan dan penanda aras untuk menilai hipotesis penyelidikan.
  • Memajukan AI pertuturan dan bahasa melalui kerja sumber terbuka dan penerbitan penyelidikan.

Keperluan

  • Mempunyai asas matematik yang kukuh dalam teori pembelajaran statistik, terutamanya pembelajaran swa-pengawasan dan multimodal.
  • Mempunyai kepakaran mendalam dalam seni bina model asas dan penskalaan latihan merentas pelbagai modaliti.
  • Menghubungkan teori dengan pelaksanaan melalui penerbitan rumusan matematik baharu dan pelaksanaannya secara cekap.
  • Membina saluran paip data untuk memproses dan mengkurasi set data yang sangat besar sambil mengekalkan kualiti dan kepelbagaian.
  • Mereka bentuk eksperimen terkawal yang mengasingkan kemajuan seni bina dan menguji wawasan teori.
  • Mengoptimumkan model untuk penggunaan dunia sebenar dengan mengambil kira kekangan perkakasan dan teknik kecekapan.
  • Mempunyai rekod sumbangan sumber terbuka atau penerbitan penyelidikan yang memajukan AI pertuturan atau bahasa.
  • Mengenal pasti eksperimen penentu yang dapat mengesahkan atau menolak idea dengan pantas.
  • Memahami cara meningkatkan skala bukti konsep yang berjaya sebanyak 100 kali ganda.
  • Menggunakan alat AI untuk mengautomasikan kerja dan memperluas impak peribadi.
  • Cepat menyesuaikan diri, bereksperimen, terus belajar dan bekerja dengan berkesan dalam bidang AI yang berubah pantas.

Faedah

  • Pengaturan kerja jarak jauh.
  • Persekitaran yang mengutamakan AI serta menggalakkan penggunaan dan eksperimen dengan alat AI termaju.
  • Peluang untuk memimpin penyelidikan asas AI suara yang berpotensi membawa perubahan besar.
  • Peluang menyumbang kepada projek sumber terbuka dan penerbitan penyelidikan.
  • Rakaman temu duga dengan AI Notetaker adalah pilihan; memilih untuk tidak menyertainya tidak menjejaskan pencalonan.

Pekerjaan Berkaitan