VOICE-FIRST-FORSKNING

Forskning hos Swifly

Vi bygger stemmelaget til det moderne arbejdsliv. Vi udforsker stemme, kontekst, sprogmodeller og professionelle arbejdsgange for at omdanne talte tanker til klar, præcis og professionel tekst.

Vores forskningssøjler

Vi udforsker hvert lag af stemme og sprog for at omdanne rigtige samtaler til klar, præcis og professionel tekst, der får arbejdet gjort.

Pink lydbølgeikon med lodrette bjælker i forskellige højder på sort baggrund.

Stemmepræcision

Gør naturlig tale mere pålidelig.

Grønt stiliseret hjerneikon med abstrakte, sammenkoblede former på grå baggrund.

Kontekstintelligens

Forstår hvor og hvorfor du skriver.

Gult profilikon med en cirkel som hoved og en halv ellipse som skuldre.

Personligt sprog

Tilpasser sig dine ord og din tone.

Gult profilikon med en cirkel som hoved og en halv ellipse som skuldre.

Flersproget transformation

Bevarer betydningen på tværs af sprog.

Lilla dokumentikon med to vandrette linjer og en stjerne nederst til højre.

Struktureret output

Omdanner tale til brugsklar tekst.

Pink lynikon med takkede kanter.

Usynlig stemmegrænseflade

Får stemmen til at føles ubesværet.

PATENTANMELDT STEMMETEKNOLOGI

Patentanmeldt stemmeteknologi

Vores egenudviklede systemer kombinerer avanceret taleforståelse, kontekstuel omskrivning og intelligente arbejdsgange og leverer professionel tekst, der lyder som dig – bare klarere.

  • Stemmedrevet tekstgenerering
  • Kontekstuel omskrivningsmotor
  • Flersproget transformation
  • Automatisering af arbejdsgange
Diagram, der viser input som tale, kontekstlag og sprogmodel forbundet til output som professionelt resultat og workflow-integration.
FORSKNING OG KVALITET

Swifly Benchmark-laboratoriet

Vi benchmarker tale-til-tekst-arbejdsgange fra den virkelige verden på tværs af nøjagtighed, svartid, stabilitet ved lange dikteringer og professionel outputkvalitet – så du får bedre transskriptioner hver dag.

  • Word Error Rate (WER)
  • Character Error Rate (CER)
  • Endpoint-latency
  • Real-time factor (RTF)
  • Nøjagtighed for navngivne entiteter
  • Stabilitet ved lange optagelser
  • Fejlrate for taleridentifikation
  • Konfidenskalibrering
Dashboard med talegenkendelsesmålinger, herunder WER, CER, ventetid, trendgraf, datasæt og modelindstillinger.
Tal

Igangværende forskning

Det, vi aktivt undersøger inden for talenøjagtighed, kontekst og flersprogede arbejdsgange.

NØJAGTIGHED

Forbedring af pålideligheden ved lang diktering

Reducerer afbrydelser og forbedrer nøjagtigheden i lange taleoptagelser.

Gule symmetriske bølgeformer på sort baggrund, der repræsenterer lyd eller et audiosignal.
KONTEKST

Gør navne og fagudtryk mere præcise

Udnytter kontekst, hukommelse og signaler fra arbejdsgange til at forbedre genkendelsen.

Diagram med et centralt grønt brugerikon forbundet til ACME Corp., Q2-opdatering, Dr. Patel og et dokumentikon.
FLERSPROGET

Design af flersprogede taleworkflows

Skaber naturlig taleomdannelse på tværs af sprog og teams.

Globusikon forbundet med prikkede linjer til hilsner på spansk, kinesisk, russisk og fransk.