Investigação na Swifly
A construir a camada de voz para o trabalho moderno. Exploramos a voz, o contexto, os modelos de linguagem e os fluxos de trabalho profissionais para transformar pensamentos falados em texto claro, preciso e profissional.
Os nossos pilares de investigação
Exploramos todas as camadas da voz e da linguagem para transformar conversas reais em texto claro, preciso e profissional que cumpre o seu propósito.
Precisão da voz
A tornar a fala natural mais fiável.
Inteligência contextual
A compreender onde escreve e porquê.
Linguagem pessoal
A adaptar-se às suas palavras e ao seu tom.
Transformação multilingue
A preservar o significado entre idiomas.
Resultado estruturado
A transformar a fala em texto pronto a usar.
Interface de voz invisível
A tornar o uso da voz simples e natural.
Tecnologia de voz com patente pendente
Os nossos sistemas exclusivos combinam compreensão avançada da fala, reescrita contextual e inteligência de fluxo de trabalho para oferecer textos profissionais que parecem escritos por si — só que mais claros.
- Geração de texto orientada por voz
- Motor de reescrita contextual
- Transformação multilingue
- Automatização de fluxos de trabalho
O Swifly Benchmark Lab
Avaliamos fluxos de trabalho reais de conversão de voz em texto quanto à precisão, latência, estabilidade em ditados longos e qualidade do resultado profissional — para lhe garantir transcrições cada vez melhores.
- Taxa de erro de palavras (WER)
- Taxa de erro de caracteres (CER)
- Latência do endpoint
- Fator de tempo real (RTF)
- Precisão de entidades nomeadas
- Estabilidade em ditados longos
- Taxa de erro de diarização
- Calibração de confiança
Investigação em curso
Aquilo que estamos a explorar ativamente em matéria de precisão de voz, contexto e fluxos de trabalho multilingues.
Melhorar a fiabilidade de ditados longos
Reduzir falhas e melhorar a precisão em sessões de voz prolongadas.
Tornar nomes e termos mais precisos
Tirar partido do contexto, memória e sinais de fluxo de trabalho para melhorar o reconhecimento.
Conceber fluxos de trabalho de voz multilingues
Criar uma transformação de voz natural entre idiomas e equipas.
