Modulate arrecada US$ 25 milhões para seus modelos de voz e conjunto de análise

Startup de inteligência de voz com sede em Boston Modular arrecadou US$ 25 em novos financiamentos para sua plataforma que usa uma variedade de pequenos modelos para oferecer às empresas transcrição, análise emocional, detecção de música deepfake e IA e aplicação de políticas para agentes de voz em setores regulamentados.

O financiamento segue uma tendência popular entre os investidores na crescente indústria de IA de voz: apoiar empresas que estão tentando fazer com que as vozes de IA pareçam mais humanas.

Também rivaliza com outras empresas que tentam detectar a intenção por trás da conversa humana, analisando-a, e com aquelas que tentam proteger pessoas e empresas de chamadas deepfake, já que agora é fácil clonar vozes.

O novo financiamento da Modulate foi liderado pela Future Ventures com a participação da Hyperplane e Lakestar. Dados do PitchBook indicaram que a startup arrecadou US$ 41 milhões em financiamento a uma avaliação de US$ 170 milhões antes desta rodada.

A startup foi fundada em 2017 por Mike Pappas e Carter Huffman, que se conheceram quando eram estudantes de física do MIT. No início, a empresa se concentrou em fornecer modulação de voz para jogos. Mais tarde, porém, começou a concentrar-se numa ferramenta de moderação baseada em voz.

Com o início dos modelos de IA de voz, a empresa agora está se concentrando na detecção de diferentes tipos de geração de áudio de IA e na análise da intenção por trás das palavras de uma pessoa.

“Nossa visão sobre o espaço de IA de voz é que muitas pessoas estão fazendo transcrição, mas não existe realmente nenhum recurso que obtenha todas as nuances e compreensão total de uma conversa, o que é tão importante quando você está conversando com outro ser humano”, disse Huffman em uma ligação com o TechCrunch.

A empresa hoje opera mais de 100 modelos que são amplamente categorizados em duas seções: Modelos de extração de sinal para compreender emoções vocais, tom, linguagem e determinação de voz sintética; e Modelos de análise/detecção que analisam a intenção, como o que o cliente está tentando dizer, se o chamador está violando regras ou se está tentando enganar o destinatário.

Huffman disse que, por rodar modelos menores, a empresa não precisa de hardware especializado e de muita computação, o que pode ser crucial quando as contas de tokens aumentarem. Além disso, é mais fácil para a empresa treinar modelos com capacidades mais recentes, adicioná-los ao lote e ter um orquestrador ligando para eles quando necessário.

A Modulate tem uma base de clientes variada, mas é especializada na detecção de deepfakes e em alertar organizações como call centers sobre um possível golpe. Ele também monitora como os agentes de IA respondem aos clientes para avaliar a qualidade das chamadas, além de garantir que a IA siga as regras de conformidade nas áreas regulatórias. Por causa desses produtos, o Módulo geralmente fica ao lado da pilha de voz usada por uma empresa apenas para analisar chamadas.

À medida que mais empresas adotam o atendimento ao cliente baseado em IA, torna-se importante para elas saber por que uma ligação de um cliente foi um sucesso ou um fracasso. Nesse caso, avaliar a intenção e a resposta dos clientes torna-se fundamental, indo além da análise básica. Huffman disse que o Modulate pode fornecer dados granulares para empresas em torno disso.

“Acho que quando as empresas pensam em análise emocional, elas pensam que se o cliente foi neutro ou positivo, a ligação foi um sucesso, e se o cliente foi negativo, a ligação foi um fracasso. Mas, na verdade, muitas vezes as pessoas serão educadas até mesmo com agentes de IA ou bots. Certo. E eles não parecerão irritados, mas ficarão muito insatisfeitos”, disse ele.

A empresa disse que sua tecnologia também está sendo usada para monitorar ataques cibernéticos por meio de chamadas de voz.

A startup tem atualmente de 40 a 45 funcionários e pretende contratar mais 10 pessoas nos próximos meses para reforçar a construção de modelos. A Modulate está atualmente trabalhando para aumentar seus recursos de implantação no local e no dispositivo para aumentar a privacidade.