Dippy SpeechPrijs

(SN58)

Dippy Speech (SN58) is een gespecialiseerd subnet op het Bittensor netwerk dat zich richt op het bouwen van geavanceerde, open-source empathische spraakmodellen voor AI-gezelschap. Terwijl andere subnets zich richten op tekstgeneratie, ontwikkelt SN58 specifiek Text-to-Speech (TTS) technologie. Het doel is om levensechte, menselijk klinkende stemmen te creëren die de gebruikerservaring in de Dippy applicatie aansturen, waardoor AI-interacties natuurlijker en emotioneler aanvoelen.

Als onderdeel van de overgang naar Dynamic TAO (dTAO), stelt de SN58 token gebruikers en investeerders in staat om direct deel te nemen aan het ecosysteem van het subnet. Via het dTAO mechanisme kunnen individuen staken op specifieke subnets zoals SN58, wat gedecentraliseerde stemmingen en governance mogelijk maakt. Dit systeem zorgt ervoor dat het succes en de kwaliteit van de spraakmodellen die door het subnet worden ontwikkeld, worden vertaald naar waarde binnen de gespecialiseerde tokenomics van het netwerk.

Dippy onderscheidt zich door een veel minder gecensureerde houding aan te nemen in vergelijking met reguliere AI-assistenten. Het project richt zich op het bieden van een open omgeving voor empathisch rollenspel en gezelschap, waarbij de zware filters die vaak op gecentraliseerde platforms te vinden zijn, worden vermeden. Deze toewijding aan creatieve vrijheid is een belangrijke trekpleister voor de community, wat zorgt voor meer authentieke en diverse interacties met AI-personages.

Miners op SN58 gebruiken Parler-TTS Mini v1 als hun basis referentiemodel. Om deel te nemen, moeten ze GPU-rekenkracht leveren voor text-to-speech benchmarking en training. De ontwikkelingspijplijn omvat het fine-tunen van deze modellen en het indienen van weights naar een gedeelde pool in Safetensors formaat. Deze competitieve omgeving stimuleert miners om audio-output van de hoogste kwaliteit te produceren om beloningen te verdienen.

Het subnet hanteert strikte meetmethoden om ervoor te zorgen dat de modellen aan hoge standaarden voldoen. De evaluatie is gebaseerd op de Word Error Rate (WER), die de nauwkeurigheid bijhoudt, en een Human Likeness Score, die meet hoe natuurlijk en empathisch de stem klinkt. Deze statistieken stellen het gedecentraliseerde netwerk in staat om de prestaties van verschillende modellen objectief te rangschikken en de ontwikkelaars te belonen die de meest levensechte spraaktechnologie produceren.

Het project bevindt zich momenteel in een gefaseerde uitrol. Volgens de roadmap is de meest verwachte mijlpaal Fase 3, die de volledige end-to-end integratie markeert van de gedecentraliseerde stemmodellen van SN58 in de consumenten-app. Zodra dit voltooid is, zullen gebruikers communiceren met AI-personages die worden aangedreven door de levensechte spraaktechnologie die is ontwikkeld op het Bittensor netwerk. Bovendien kunnen deze modellen, omdat ze open-source zijn, uiteindelijk worden gebruikt in andere applicaties en games van derden.