语音AI平台Phonic从Lux获得支持

AI生成的声音的质量已经足够了，例如创建有声读物和播客，大声朗读您的文章以及基本的客户支持。但是许多企业认为AI语音技术不够可靠，无法部署。

这就是为什么两个麻省理工学院的毕业生Moin Nadeem和Nikhil Murthy（上图）创立了Phonic，这是一家提供端到端语音堆栈以提高合成语音可靠性的同时降低延迟的公司。

Nadeem和Murthy在麻省理工学院相遇，并彼此认识了七年以上。去年二人开始建造音时，他们觉得没有多少公司制作完整的语音技术解决方案。

“语音AI在一个您绑定不同零件的地方，例如自动语音识别[和]文本到语音，然后[然后集成]智能，” Murthy告诉TechCrunch。 “但是，当我们与实际客户交谈时，我们发现缺乏[Solu[tions] [] []是可靠的。”

Nadeem以前曾在Mosaicml工作，他在2023年以13亿美元的价格收购了一家公司的Databricks，他说，许多在Voice AI空间中建立的公司（例如VAPI，Founded）正在创建工作流程，以组合单独的AI模型。

Phonic采用了不同的方法：它端到端训练其模型。穆西说，这有一些优势。

“拥有模型使我们能够将一些[…]的可靠性部分深入到[模型本身]中，”他说。 “如果您不拥有该层[…]，那您只是在绑定并不真正适合的不同作品。”

Murthy补充说，Phonic的方法还允许公司托管和运行成本效益的模型。他声称，Phonic在一系列录音中训练了其模型，包括重音和闷闷不乐的录音，以使模型非常强大。

Phonic筹集了400万美元，由勒克斯（Lux）领导的种子回合，并从Replit联合创始人Amjad Masad，拥抱Face Face联合创始人Clem Delangue，Applied Intuition联合创始人Qasar Younis和Modal Labs Founder Founder Erik Bernhardsson。 Lux Capital的合伙人Grace Isford表示，该公司的内部培训模型正在吸引投资公司。

“我们认为Moin和Nikhil都是令人难以置信的技术人员，”她说。 “他们在麻省理工学院建立了[一个]机器学习俱乐部。他们已经从事培训模型了一段时间。此外，他们在语音AI领域组合扩散和专有模型的方法是新颖的。＆＃8221;