Компания Modulate, специализирующаяся на голосовом интеллекте и известная своей моделью Velma, привлекла $25 миллионов в рамках нового раунда финансирования. Инвестиции возглавил фонд Future Ventures, основанный Стивом Джерветсоном. Также в раунде приняли участие существующие инвесторы Lakestar и Hyperplane.

Modulate планирует использовать полученный капитал для увеличения инвестиций в исследования в области искусственного интеллекта и машинного обучения, а также для разработки новых отраслевых моделей. Компания также намерена расширять свою команду и существующие продукты.

Основным продуктом Modulate является Velma, представленная как «архитектура Ensemble Listening Model (ELM)», которая в 2–4 раза точнее традиционных больших языковых моделей. Система используется для мониторинга линий поддержки клиентов, чатов в видеоиграх (например, в Rainbow Six Siege удалось снизить количество токсичных сообщений на 50%), выявления эмоций, дипфейков и деструктивного поведения в реальном времени.

Кроме того, Modulate предлагает услуги транскрипции и продукт «Velma Triage». Компания также занимается разработкой инструментов для обнаружения музыки, сгенерированной искусственным интеллектом, и синтетического пения. Модель обнаружения ИИ-музыки, представленная в конце июня, способна определять наличие сгенерированных ИИ вокала или инструменталов в аудиозаписях, обобщая паттерны генерации, а не ориентируясь на конкретные ИИ-генераторы.

Соучредитель и генеральный директор Modulate Картер Хаффман отметил, что голос является «основным интерфейсом для ИИ», и подчеркнул преимущества компании в области стоимости и вычислительных ресурсов по сравнению с традиционными крупными моделями. По его словам, Modulate уже использует ИИ для защиты от дипфейков, помощи голосовым агентам в понимании эмоций, выявления опасного поведения в онлайн-общениях и мониторинга работы голосовых агентов.

«Под всем этим скрываются более ста специализированных моделей, работающих вместе для понимания того, что на самом деле происходит в аудио, при значительно меньших затратах и вычислительных мощностях, чем у традиционных больших моделей», — добавил Хаффман.