İzlanda merkezli Treble, ses yapay zekâsını simüle etmek ve test etmek için 18 milyon dolar topladı

Yatırım turu

TechCrunch'a göre, İzlanda merkezli girişim Treble, akustik simülasyon platformunu büyütmek için 18 milyon dolar topladı. Finansman, şirketin Seri A turunun bir uzantısı olup liderliğini Paladin Capital Group yaptı; mevcut yatırımcılar KOMPAS VC, Frumtak Ventures, EIC ve Omega ehf da turda yer aldı.

TechCrunch'ın haberine göre bu tur, 2024'teki 12 milyon dolarlık yatırımın ardından geldi ve Treble'ın toplam fonunu 40 milyon doların üzerine çıkardı. Şirket, 2020'de akustik mühendisleri Finnur Pind ve Jesper Pedersen tarafından kuruldu ve müşterileri arasında Amazon ve Logitech gibi isimler bulunuyor.

Ses yapay zekâsı için bir simülasyon katmanı

Ses yapay zekâsı, yapay zekâ pazarının en yoğun yatırım alan köşelerinden biri haline geldi; yatırımcılar otomatik müşteri desteğine, satış aramalarına, toplantı not tutucularına ve konuşmayı cihazlarla etkileşimin ana yolu haline getiren akıllı gözlüklere milyarlarca dolar akıtıyor. Treble'ın bahis ise bu faaliyetlerin bir test ve geri bildirim döngüsüne ihtiyaç duyduğu; şirket bu altyapıyı model geliştiricilerine, robotik firmalarına ve tüketici donanımı üreticilerine sunmak istiyor.

Şirket birbiriyle bağlantılı birkaç alanda çalışıyor. Ses yapay zekâsı geliştiricileri için konuşma iyileştirme, gürültü bastırma ve model eğitiminde kullanılabilen bir sentetik veri üretim platformu işletiyor ve ses modellerini farklı akustik koşullar altında değerlendirerek laboratuvarlara performansları hakkında geri bildirim veriyor. Bu yılın başlarında Treble, gerçekçi koşullarda test edilen konuşma tanıma modelleri için bir benchmark başlatmak üzere Hugging Face ile ortaklık kurdu.

Donanım tarafında ise Treble ses perspektifinden tasarım ve test süreçlerini üstleniyor. Kulaklık ve hoparlör üreticilerinin ürün üretilmeden önce nasıl duyulacağını tahmin edebilmeleri için sanal prototipleme yapmalarına yardımcı oluyor ve bir akıllı hoparlörün, cihazın bulunduğu konuma bağlı olarak sesli komutları ne kadar iyi anladığını test edebiliyor. Daha yakın zamanda ise akıllı gözlükler ve diğer yapay zekâ cihazları için simülasyon testleri ekledi.

Kazınmış ses yerine fizik simülasyonu

Pind, TechCrunch'a ses yapay zekâsının temelde bir veri sorunu olduğunu savundu: Bugüne kadarki neredeyse tüm sesle ilgili yapay zekâ, internetten toplanan kayıtlar ve ses verilerinden inşa edildi ve Treble, doğru fizik simülasyonunun ses için eğitim verisi üretmenin alternatif bir yolu olabileceğine inanıyor.

Bu tez, yeni lider yatırımcıyı da cezbetti. Paladin Capital Group kıdemli başkan yardımcısı Francois Ruether, TechCrunch'a verdiği demeçte daha fazla ürün sesi yorumlamaya bağlı hale geldikçe Treble'ın altyapısının ses yapay zekâsı, giyilebilir teknolojiler, robotik ve fiziksel yapay zekâ alanlarında daha değerli hale geldiğini söyledi. Müşterilerin, paylaşılan, simülasyon tabanlı bir akustik altyapı katmanından yararlanırken kendi modellerinin, ürünlerinin ve geliştirme iş akışlarının sahipliğini korumaya devam ettiğini de ekledi.

Fiziksel yapay zekâya doğru genişleme

Treble, yeni sermayeyi fiziksel yapay zekâ alanında daha derinleşmek için kullanmayı planlıyor; hedefi, test ve simülasyon yoluyla ses tabanlı işlevler eklemek isteyen robotik, otomotiv ve dron şirketleri.

Pind ayrıca işitme iyileştirici giyilebilir cihazları özellikle ilgi çekici bir alan olarak işaret etti; bir restoranda yalnızca birkaç metre mesafedeki insanlara odaklanma veya bir seminer sırasında çevredeki konuşmaları susturma gibi zorlu akustik ortamlarda kullanıcıların daha iyi duymasını sağlayabilecek yeni nesil kulaklıklar ve akıllı gözlüklerden bahsetti.

Neden önemli

Ses yapay zekâsındaki ilginin büyük kısmı konuşma modelleri geliştiren laboratuvarlara ve ses öncelikli cihazlar piyasaya süren donanım şirketlerine gidiyor. Treble ise her ikisinin de altındaki katmanı hedefliyor: Bu sistemlerin dağınık, gerçek dünya akustiğinde gerçekten çalışıp çalışmadığını belirleyen veri ve değerlendirme altyapısını. Fizik tabanlı simülasyon güvenilir biçimde eğitim verisi üretebilir ve zor dinleme koşullarını yeniden oluşturabilirse, iki kalıcı darboğazı aynı anda çözüyor: yüksek kaliteli ses verisinin kıtlığı ve fiziksel prototipler mevcut olmadan önce cihazları test etmenin zorluğu. Bu yatırım turu ayrıca yatırımcıların, yalnızca sınır modellerinde değil, ses ve fiziksel yapay zekâ için kazma-kürek tooling'inde kalıcı bir değer gördüğünün de bir sinyali.