VIQ Solutions Inc. ha annunciato di aver depositato due domande di brevetto provvisorie presso l'Ufficio Brevetti e Marchi degli Stati Uniti (USPTO). I brevetti aumentano i flussi di lavoro agnostici del motore vocale dell'Azienda, migliorando l'accuratezza della documentazione e la fruibilità della stessa, per i tribunali, le assicurazioni, le forze dell'ordine e le organizzazioni dei media in tutto il mondo. La prima domanda di brevetto riguarda i sistemi e i metodi per l'addestramento di modelli linguistici di riconoscimento vocale automatico (ASR) specifici per il dominio.

I metodi innovativi possono essere sfruttati per formare un riconoscimento vocale accurato per gestire facilmente le sfumature di parole specifiche del dominio, il parlato accentato e le lingue, compresi i file audio in lingue miste, e i requisiti di formattazione dei documenti. La seconda domanda di brevetto è diretta alla selezione automatizzata di modelli ASR specifici per il dominio. Questo brevetto mira a proteggere i vari meccanismi utilizzati per caricare i DSLM statici o dinamici. Il modello statico viene utilizzato in base a un'impostazione pre-assegnata, mentre i metodi dinamici utilizzano il Goodness Score o l'Intelligenza Artificiale Natural Language Understanding (NLU) per determinare il contesto e il dominio dell'audio, seguito da un secondo passaggio con un DSLM che crea profondi miglioramenti ASR nei verticali specifici del dominio.

Entrambi i flussi di lavoro utilizzano i DSLM per migliorare la qualità della bozza di trascrizione. I DSLM utilizzano un grande database per creare una linea di base per creare un nuovo modello specifico per il compito, che viene addestrato utilizzando le conoscenze apprese dal grande modello linguistico. Sfruttano le conoscenze apprese durante l'addestramento del modello originale per migliorare le prestazioni del nuovo modello, con conseguente aumento dell'efficienza, delle prestazioni e dell'interpretabilità.