Deepgram, konuşmadan metne, metinden konuşmaya ve dil anlama alanlarında API’ler geliştiren bir sesli yapay zekâ şirketidir. Platformu, geliştiricilerin konuşmaya dayalı yapay zekâ uygulamaları, çağrı merkezi araçları ve tıbbi transkripsiyon iş akışları da dâhil olmak üzere gerçek zamanlı ses uygulamaları oluşturmasına yardımcı olur. Deepgram, doğruluk, hız ve maliyet verimliliğine odaklanarak konuşma dilini işler ve sağlık hizmetleri, lojistik, danışmanlık ve diğer sektörlerdeki kuruluşların ses verilerini faydalı bilgilere ve etkileşimli deneyimlere dönüştürmesini sağlar.
Sesli Yapay Zekâ Temelleri Baş Araştırma Bilim İnsanı
Ses kodekleri, konuşma üretimi ve çok modlu sesli yapay zekâ için temel modeller geliştirin. Verimli ve ölçeklenebilir araştırmalarla Deepgram’ın gerçek zamanlı konuşma teknolojisini ileri taşıyın.
Açıklama
- Geniş ve genel ses veri kümelerinde yüksek ses kalitesini korurken sesi çok düşük bit hızlarında sıkıştıran sinirsel ses kodekleri geliştirin.
- Farklı sesler, duygusal ifadeler, birden fazla konuşmacı, ortam gürültüsü ve üst üste binen konuşmalar için yönlendirilebilir konuşma üretim modelleri oluşturun.
- Kodeklerin gizil uzaylarını konuşmacı, içerik, tarz, ortam ve kanal gibi yorumlanabilir boyutlara ayıran gömmeler geliştirin.
- Gizil temsilleri yeniden birleştirerek benzeri görülmemiş ölçekte sentetik ses verileri oluşturun.
- Farklı insanları anlayan ve empatik, doğal yanıtlar üreten çok modlu konuşmadan konuşmaya sistemler eğitin.
- Milyar saatlik veri kümelerinde verimli eğitim ve gerçek zamanlı çıkarım sağlayacak şekilde yalın donanım için mimariler, eğitim yöntemleri ve çıkarım algoritmaları tasarlayın.
- Sesli yapay zekâdaki veri, ölçek ve maliyet sorunlarını ele almak için gizil uzay modelleri üzerine araştırma yapın.
- Araştırma varsayımlarını değerlendirmek için kontrollü deneyler, bileşen analizleri, değerlendirmeler, stres testleri ve kıyaslamalar yürütün.
- Açık kaynak çalışmaları ve araştırma yayınlarıyla konuşma ve dil yapay zekâsını ilerletin.
Gereksinimler
- İstatistiksel öğrenme kuramında, özellikle öz denetimli ve çok modlu öğrenmede güçlü matematiksel temele sahip olun.
- Temel model mimarilerinde ve eğitimi birden fazla modalitede ölçeklendirme konusunda derin uzmanlığa sahip olun.
- Yeni matematiksel formülasyonlar türetip bunları verimli biçimde uygulayarak kuramı uygulamayla buluşturun.
- Kalite ve çeşitliliği koruyarak devasa veri kümelerini işlemek ve düzenlemek için veri hatları oluşturun.
- Mimari geliştirmeleri yalıtan ve kuramsal içgörüleri sınayan kontrollü deneyler tasarlayın.
- Donanım kısıtlarını ve verimlilik tekniklerini dikkate alarak modelleri gerçek dünyada kullanıma yönelik iyileştirin.
- Konuşma veya dil yapay zekâsını ilerleten açık kaynak katkıları ya da araştırma yayınları geçmişi gösterin.
- Fikirleri hızla doğrulayabilecek veya çürütebilecek belirleyici deneyleri saptayın.
- Başarılı kavram kanıtlarını 100 kat ölçeklendirmenin yollarını bilin.
- İşleri otomatikleştirmek ve kişisel etkinizi artırmak için yapay zekâ araçlarını kullanın.
- Hızla uyum sağlayın, deney yapın, öğrenmeye devam edin ve hızla değişen yapay zekâ alanında etkili çalışın.
Yan Haklar
- Uzaktan çalışma düzeni.
- Gelişmiş yapay zekâ araçlarının kullanımını ve denenmesini teşvik eden yapay zekâ odaklı bir ortam.
- Dönüştürücü potansiyele sahip temel sesli yapay zekâ araştırmalarına liderlik etme fırsatı.
- Açık kaynak projelerine ve araştırma yayınlarına katkıda bulunma fırsatları.
- AI Notetaker ile görüşmenin kaydedilmesi isteğe bağlıdır; kaydı kabul etmemek adaylığınızı etkilemez.