La IA de voz se ha convertido en uno de los sectores más populares de la IA, con inversores invirtiendo miles de millones de dólares para atender casos de uso que van desde la automatización de la atención al cliente y las llamadas de ventas hasta la creación de anotadores de reuniones y el desarrollo de gafas inteligentes de IA que utilizan la voz como principal superficie de interacción.
Mientras tanto, los laboratorios de inteligencia artificial están lanzando modelos rápidamente y los fabricantes de hardware están tratando de crear la mejor experiencia para que los consumidores interactúen con los dispositivos.
Toda esta nueva tecnología necesita pruebas y un ciclo de retroalimentación para mejorar. Treble, una startup con sede en Islandia, se está posicionando para estar en el centro de la industria de la inteligencia artificial de voz mediante la creación de una plataforma de simulación que puede atender a fabricantes de modelos, empresas de robótica y fabricantes de hardware de consumo.
La empresa, fundada en 2020 por los ingenieros acústicos Finnur Pind y Jesper Pedersen, ha recaudado 18 millones de dólares en una ampliación de su financiación Serie A liderada por Paladin Capital Group, con la participación de los inversores existentes KOMPAS VC, Frumtak Ventures, EIC y Omega ehf. Recibió una inversión de 12 millones de dólares en 2024, lo que eleva su recaudación total hasta la fecha a más de 40 millones de dólares. La startup cuenta con Amazon y Logitech como clientes.
Treble tiene algunas verticales relacionadas con la simulación y los datos. Para las empresas de inteligencia artificial de voz, tiene una plataforma de generación de datos sintéticos que podría usarse para mejorar el habla, suprimir el ruido y entrenar modelos. También evalúa modelos de IA de voz en diferentes condiciones para proporcionar retroalimentación a los laboratorios. A principios de este año, se asoció con Hugging Face para lanzar un punto de referencia para modelos de reconocimiento de voz en diferentes condiciones realistas.
«La IA de audio es realmente un desafío de datos, y aquí es donde se encuentran las mayores oportunidades para habilitar modelos y hardware de próxima generación. Hasta la fecha, casi toda la IA relacionada con el sonido se ha creado a partir de grabaciones y datos extraídos de Internet. Creemos que la simulación física precisa puede ser una forma alternativa de crear datos para el sonido», dijo Pind a TechCrunch.
La startup también se centra en el diseño y las pruebas de hardware desde una perspectiva de voz. Por ejemplo, trabaja con empresas de auriculares y parlantes para la creación de prototipos virtuales que les ayuden a comprender cómo podría sonar su producto. También podría probar cómo un altavoz inteligente puede entender comandos basados en la posición del altavoz. Últimamente, Treble se ha aventurado a ofrecer pruebas de simulación para gafas inteligentes y dispositivos de inteligencia artificial.
Pind dijo que la compañía está entusiasmada de trabajar en dispositivos portátiles que podrían mejorar la audición de los usuarios.
«Estoy muy entusiasmado con la próxima generación de estos dispositivos, como auriculares y gafas inteligentes, que pueden permitir [a feature like] audición sobrehumana. Ésa es un área en la que realmente se puede oír mejor en entornos acústicos desafiantes. Tal vez estés en un restaurante y solo quieras escuchar a las personas dentro de un radio de dos metros, o estés en un seminario y quieras silenciar a las personas que te rodean”, dijo.
Treble tiene como objetivo aumentar su enfoque en el espacio físico de la IA, incluidas las empresas de robótica, automoción y drones, para permitirles funciones basadas en sonido a través de pruebas y simulación.
Francois Ruether, vicepresidente de Paladin Capital Group, dijo a TechCrunch que destaca la plataforma de Treble, que simula diferentes modelos y dispositivos; La importancia de la plataforma aumentará a medida que se involucre en más áreas.
«Nuestra tesis es que, a medida que más productos dependen de la comprensión del sonido, esta infraestructura se vuelve cada vez más valiosa en IA de voz, dispositivos portátiles, robótica e IA física. Los clientes conservan la propiedad de sus modelos, productos y flujos de trabajo de desarrollo, al tiempo que se benefician de una base compartida de una capa de infraestructura acústica nativa de simulación», dijo Ruether.
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