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(SN58)

Dippy Speech (SN58), Bittensor नेटवर्क पर एक विशेष subnet है जो AI संगति के लिए उन्नत, open-source सहानुभूतिपूर्ण स्पीच मॉडल बनाने के लिए समर्पित है। जबकि अन्य subnets टेक्स्ट जेनरेशन पर ध्यान केंद्रित करते हैं, SN58 विशेष रूप से Text-to-Speech (TTS) तकनीक विकसित करता है। इसका लक्ष्य सजीव, मानवीय आवाज़ें बनाना है जो Dippy एप्लीकेशन में उपयोगकर्ता अनुभव को शक्ति प्रदान करती हैं, जिससे AI इंटरैक्शन अधिक प्राकृतिक और भावनात्मक रूप से प्रभावशाली महसूस होता है।

Dynamic TAO (dTAO) में परिवर्तन के हिस्से के रूप में, SN58 टोकन उपयोगकर्ताओं और निवेशकों को सीधे subnet के ecosystem में भाग लेने की अनुमति देता है। dTAO तंत्र के माध्यम से, व्यक्ति SN58 जैसे विशिष्ट subnets पर स्टेक (stake) कर सकते हैं, जो विकेंद्रीकृत वोटिंग और गवर्नेंस की अनुमति देता है। यह प्रणाली सुनिश्चित करती है कि subnet द्वारा विकसित स्पीच मॉडल की सफलता और गुणवत्ता नेटवर्क के विशेष टोकनोनॉमिक्स (tokenomics) के भीतर मूल्य में परिवर्तित हो।

Dippy मुख्यधारा के AI सहायकों की तुलना में बहुत कम सेंसर वाले रुख को अपनाकर खुद को अलग करता है। यह प्रोजेक्ट सहानुभूतिपूर्ण रोलप्ले और संगति के लिए एक खुला वातावरण प्रदान करने पर ध्यान केंद्रित करता है, जो अक्सर केंद्रीकृत प्लेटफार्मों पर पाए जाने वाले भारी फिल्टर से बचता है। रचनात्मक स्वतंत्रता के प्रति यह प्रतिबद्धता इसके समुदाय के लिए एक प्राथमिक आकर्षण है, जो AI पात्रों के साथ अधिक प्रामाणिक और विविध इंटरैक्शन की अनुमति देती है।

SN58 पर माइनर्स (miners) अपने आधार संदर्भ मॉडल के रूप में Parler-TTS Mini v1 का उपयोग करते हैं। भाग लेने के लिए, उन्हें text-to-speech बेंचमार्किंग और ट्रेनिंग को संभालने के लिए GPU कंप्यूट पावर प्रदान करनी होगी। विकास पाइपलाइन में इन मॉडलों को फाइन-ट्यून करना और Safetensors फॉर्मेट में एक साझा पूल में वेट (weights) सबमिट करना शामिल है। यह प्रतिस्पर्धी माहौल माइनर्स को पुरस्कार अर्जित करने के लिए उच्चतम गुणवत्ता वाला ऑडियो आउटपुट देने के लिए प्रोत्साहित करता है।

Subnet यह सुनिश्चित करने के लिए कठोर स्कोरिंग मेट्रिक्स का उपयोग करता है कि मॉडल उच्च मानकों को पूरा करते हैं। मूल्यांकन Word Error Rate (WER) पर आधारित है, जो सटीकता को ट्रैक करता है, और एक Human Likeness Score, जो मापता है कि आवाज़ कितनी प्राकृतिक और सहानुभूतिपूर्ण लगती है। ये मेट्रिक्स विकेंद्रीकृत नेटवर्क को विभिन्न मॉडलों के प्रदर्शन को निष्पक्ष रूप से रैंक करने और उन डेवलपर्स को पुरस्कृत करने की अनुमति देते हैं जो सबसे सजीव स्पीच तकनीक का उत्पादन करते हैं।

यह प्रोजेक्ट वर्तमान में चरणबद्ध तरीके से रोलआउट (rollout) हो रहा है। रोडमैप के अनुसार, सबसे प्रतीक्षित मील का पत्थर Phase 3 है, जो उपभोक्ता ऐप में SN58 के विकेंद्रीकृत वॉयस मॉडल के पूर्ण एंड-टू-एंड एकीकरण का प्रतीक है। एक बार पूरा हो जाने पर, उपयोगकर्ता Bittensor नेटवर्क पर विकसित सजीव स्पीच तकनीक द्वारा संचालित AI पात्रों के साथ बातचीत करेंगे। इसके अतिरिक्त, चूंकि ये मॉडल open-source हैं, इसलिए अंततः इनका उपयोग अन्य थर्ड-पार्टी एप्लिकेशन और गेम में किया जा सकता है।