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(SN58)

Dippy Speech (SN58) es una subnet especializada en la red Bittensor dedicada a la creación de modelos de voz empáticos de código abierto y avanzados para el acompañamiento con IA. Mientras que otras subnets se centran en la generación de texto, SN58 desarrolla específicamente tecnología Text-to-Speech (TTS). Su objetivo es crear voces realistas con sonido humano que potencien la experiencia del usuario en la aplicación Dippy, haciendo que las interacciones con la IA se sientan más naturales y emocionalmente resonantes.

Como parte de la transición a Dynamic TAO (dTAO), el token SN58 permite a los usuarios e inversores participar directamente en el ecosistema de la subnet. A través del mecanismo dTAO, las personas pueden hacer staking en subnets específicas como SN58, lo que permite la votación y gobernanza descentralizada. Este sistema garantiza que el éxito y la calidad de los modelos de voz desarrollados por la subnet se traduzcan en valor dentro de la tokenomics especializada de la red.

Dippy se distingue por adoptar una postura mucho menos censurada en comparación con los asistentes de IA convencionales. El proyecto se centra en proporcionar un entorno abierto para el juego de rol empático y el acompañamiento, evitando los filtros pesados que suelen encontrarse en las plataformas centralizadas. Este compromiso con la libertad creativa es un atractivo principal para su comunidad, permitiendo interacciones más auténticas y diversas con personajes de IA.

Los mineros en SN58 utilizan Parler-TTS Mini v1 como su modelo de referencia base. Para participar, deben proporcionar potencia de cómputo de GPU para manejar el benchmarking y el entrenamiento de text-to-speech. El pipeline de desarrollo implica el ajuste fino de estos modelos y el envío de pesos a un pool compartido en formato Safetensors. Este entorno competitivo incentiva a los mineros a producir una salida de audio de la más alta calidad para ganar recompensas.

La subnet emplea métricas de puntuación rigurosas para garantizar que los modelos cumplan con altos estándares. La evaluación se basa en el Word Error Rate (WER), que rastrea la precisión, y un Human Likeness Score, que mide qué tan natural y empática suena la voz. Estas métricas permiten a la red descentralizada clasificar objetivamente el rendimiento de diferentes modelos y recompensar a los desarrolladores que producen la tecnología de voz más realista.

El proyecto se encuentra actualmente en un despliegue por fases. Según el roadmap, el hito más esperado es la Phase 3, que marca la integración completa de extremo a extremo de los modelos de voz descentralizados de SN58 en la aplicación para el consumidor. Una vez completado, los usuarios interactuarán con personajes de IA impulsados por la tecnología de voz realista desarrollada en la red Bittensor. Además, como estos modelos son de código abierto, podrían eventualmente utilizarse en otras aplicaciones y juegos de terceros.