Nhận định, soi kèo Albirex Niigata vs Yokohama FC, 12h00 ngày 13/4: Kém cỏi như nhau

Thay vào đó, SoapBox Labs đã tạo ra tập hợp dữ liệu giọng nói trẻ em của riêng họ (trong đó bao gồm hàng ngàn giờ dữ liệu về giọng nói của trẻ em) và kết hợp với sự hiểu biết của nhóm về giọng nói và hành vi của trẻ. Nền tảng kết quả thu được sử dụng các kỹ thuật học sâu (deep learning) ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để vận hành cho các mô hình riêng của công ty và các thuật toán ghi điểm, và mục tiêu tối thượng là cung cấp công nghệ giọng nói tốt hơn hướng tới đối tượng người dùng là trẻ em.

Hiện SoapBox Labs đã phát hành một phiên bản giao diện lập trình ứng dụng (API) nhận dạng giọng nói trẻ em với ngôn ngữ là tiếng Anh cho các bên thứ ba sử dụng, danh sách các đối tác sẽ được công bố vào đầu tháng tới.

Công ty cũng tiết lộ về khoản tài trợ lên đến 2,1 triệu Euro – trong đó bao gồm khoản trợ cấp trị giá 1,5 triệu Euro của EU và 600.000 đô la Mỹ từ các nhà tài trợ hiện có, với dự định sử dụng để bổ sung thêm nhiều ngôn ngữ cho nền tảng nhận dạng giọng nói của mình. Hiện tổng vốn SoapBox Labs đã huy động được khoảng 3 triệu Euro.

Thảo luận về tương lai của công nghệ nhận dạng giọng nói của trẻ em, Scanlon nói với TechCrunch rằng chúng ta có thể thấy trong một tình huống nhất định nào đó, thiết bị sẽ nhận ra đó là giọng nói của một đứa trẻ hay người lớn để chuyển đổi nền tảng sang các bộ dữ liệu và mô hình phù hợp. Theo bà, đó là bởi vì phát triển công nghệ nhận dạng giọng nói dành cho trẻ em hiện khá khó khăn, không như đối với công nghệ dành cho người lớn, và vì vậy, hai giải pháp riêng biệt ở thời điểm này là giải pháp tối ưu.

Ngoài ra, một thiết bị hoặc ứng dụng nếu biết rằng nó đang tương tác với một đứa trẻ có thể làm thay đổi các hành vi hoặc quyền tương tác của nó đến với đối tượng. Trong một số trường hợp, bạn sẽ thực sự không mong muốn đứa trẻ bị máy móc kiểm soát, mà là chúng cần được thấu hiểu.