Dippy SpeechPresyo

(SN58)

Ang Dippy Speech (SN58) ay isang specialized na subnet sa Bittensor network na nakatuon sa pagbuo ng mga advanced at open-source na empathetic speech models para sa AI companionship. Habang ang ibang mga subnet ay nakapokus sa text generation, ang SN58 ay partikular na bumubuo ng Text-to-Speech (TTS) technology. Layunin nito na lumikha ng mga boses na parang totoo at parang tao na magpapagana sa user experience sa Dippy application, upang maging mas natural at emotionally resonant ang mga pakikipag-ugnayan sa AI.

Bilang bahagi ng transisyon patungo sa Dynamic TAO (dTAO), ang SN58 token ay nagpapahintulot sa mga user at investor na direktang makilahok sa ecosystem ng subnet. Sa pamamagitan ng dTAO mechanism, ang mga indibidwal ay maaaring mag-stake sa mga partikular na subnet gaya ng SN58, na nagbibigay-daan para sa decentralized voting at governance. Tinitiyak ng sistemang ito na ang tagumpay at kalidad ng mga speech model na binuo ng subnet ay magreresulta sa value sa loob ng specialized tokenomics ng network.

Namumukod-tangi ang Dippy sa pamamagitan ng pagkuha ng mas hindi gaanong censored na posisyon kumpara sa mga mainstream na AI assistant. Nakatuon ang proyekto sa pagbibigay ng isang bukas na kapaligiran para sa empathetic roleplay at companionship, iniiwasan ang mabibigat na filter na madalas makita sa mga centralized na platform. Ang dedikasyong ito sa creative freedom ang pangunahing atraksyon para sa komunidad nito, na nagbibigay-daan para sa mas authentic at iba't ibang pakikipag-ugnayan sa mga AI character.

Ang mga miner sa SN58 ay gumagamit ng Parler-TTS Mini v1 bilang kanilang base reference model. Upang makilahok, dapat silang magbigay ng GPU compute power para pangasiwaan ang text-to-speech benchmarking at training. Ang development pipeline ay kinapapalooban ng fine-tuning ng mga model na ito at pagpasa ng mga weight sa isang shared pool sa Safetensors format. Ang competitive na kapaligirang ito ay nagbibigay ng insentibo sa mga miner na gumawa ng pinakamataas na kalidad na audio output upang makakuha ng mga reward.

Gumagamit ang subnet ng mahigpit na scoring metrics upang matiyak na ang mga model ay nakakatugon sa matataas na pamantayan. Ang pagsusuri ay base sa Word Error Rate (WER), na sumusubaybay sa accuracy, at isang Human Likeness Score, na sumusukat kung gaano kanatural at ka-empathetic pakinggan ang boses. Ang mga metric na ito ay nagbibigay-daan sa decentralized network na obhetibong i-rank ang performance ng iba't ibang model at bigyan ng reward ang mga developer na gumagawa ng pinaka-lifelike na speech technology.

Ang proyekto ay kasalukuyang nasa isang phased rollout. Ayon sa roadmap, ang pinaka-inaabangang milestone ay ang Phase 3, na nagmamarka ng ganap na end-to-end integration ng mga decentralized voice model ng SN58 sa consumer app. Kapag natapos na, ang mga user ay makikipag-ugnayan sa mga AI character na pinapagana ng lifelike speech technology na binuo sa Bittensor network. Bilang karagdagan, dahil ang mga model na ito ay open-source, maaari silang magamit sa kalaunan sa iba pang third-party na application at laro.