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Recherche FreeClimb

Accédez à des recherches en IA/apprentissage automatique de pointe pour la technologie vocale en entreprise

Nous étudions et innovons des solutions aux défis complexes liés à la reconnaissance du locuteur, à la détection du vivant et à l'IA, permettant aux centres de contact d'entreprise d'offrir des expériences client plus intelligentes et plus sécurisées.

A woman and man with markers talk to one another in front of a whiteboard covered in arithmetic and formulas.
Entrez dans la nouvelle ère de la reconnaissance vocale et des GML

Explorez les percées en recherche qui font progresser la compréhension du langage naturel, la biométrie vocale et la précision de la transcription à grande échelle.

Améliorez la précision de votre modèle vocal de 10 % grâce à la reconnaissance vocale sur mesure

Découvrez comment des modèles de reconnaissance vocale (ASR) personnalisés peuvent améliorer la précision jusqu'à 10 % et réduire les coûts de licence pour votre entreprise. 

A smiling man writes arithmetic formulas on a whiteboard.
Comment les GML peuvent créer de meilleures expériences pour les appelants

Découvrez les fondements des grands modèles linguistiques dans le secteur des télécommunications et la façon dont ils stimulent l'innovation dans les centres d'appels.

Conseil de la FCC : FreeClimb à l'avant-garde de la sécurité des réseaux

Notre scientifique en chef des données, le Dr Vijay K. Gurbani, copréside un groupe de travail de la FCC axé sur l'exploitation de l'IA et de l'apprentissage automatique pour assurer la sécurité, la fiabilité et l'intégrité des réseaux de communication du pays.

notre vision

Combler le fossé linguistique entre les humains, l'IA et les entreprises

Nous faisons progresser la recherche en IA dans les domaines de la linguistique et des systèmes afin de développer des solutions évolutives qui excellent dans la complexité du monde réel. Nos modèles avancés aident les entreprises à améliorer l'expérience client, à optimiser l'automatisation et à renforcer leurs défenses contre les attaques basées sur l'identité, ouvrant ainsi la voie à des interactions plus sécurisées et efficaces.

Un groupe de huit chercheurs posant dans leur bureau de Chicago. Quatre sont debout à l'arrière et quatre sont assis devant. Le groupe est composé d'hommes et de femmes, vêtus d'une tenue professionnelle décontractée, tous souriant à la caméra.
Rapport en vedette

Lutter contre les menaces liées à l'IA dans les télécoms : perspectives du panel CSRIC IX de la FCC

L'IA et l'apprentissage automatique peuvent transformer les réseaux de télécommunications, mais ils introduisent également des risques de sécurité complexes. Pour y remédier, la FCC américaine a mis sur pied un groupe de travail dans le cadre du 9e CSRIC. Coprésidé par le Dr Vijay K. Gurbani, scientifique en chef des données chez FreeClimb, ce groupe évaluera l'impact de l'IA et de l'apprentissage automatique sur les surfaces d'attaque et élaborera des stratégies pour protéger l'infrastructure de télécommunications du pays.

article en vedette

Une meilleure détection des usurpations pour les voix synthétiques

Il suffit de 30 secondes d'audio pour cloner une voix, ce qui complique la tâche des systèmes et des agents pour distinguer le vrai du faux. Notre modèle avancé s'adapte rapidement aux nouvelles voix et aux conditions changeantes, même avec peu de données d'entraînement, offrant aux entreprises une protection plus fiable contre la fraude vocale par IA. 

Nos domaines d'expertise

Reconnaissance vocale automatique sur mesure

Modèles de reconnaissance vocale automatique (ASR) personnalisés pour votre domaine ou application. 

Neon green phone calling icon

IA conversationnelle et agents intelligents

Des agents virtuels au comportement humain qui comprennent et répondent aux besoins des clients.

Utilisation des grands modèles de langage en entreprise

Faites ressortir des perspectives, automatisez vos flux de travail et prenez de meilleures décisions.

Événements

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Joignez-vous à nous lors de nos prochains événements où nous présenterons nos plus récentes découvertes de recherche et nos solutions innovantes en matière de reconnaissance du locuteur, de détection du vivant et d'intégration des LLM dans les systèmes d'entreprise.

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Faits saillants de la recherche

De la recherche au monde réel

Améliorer la précision de la transcription

Les systèmes de reconnaissance automatique de la parole (ASR) ont souvent du mal à transcrire l'audio avec précision, surtout dans les environnements bruyants. En tirant parti des modèles de langage (LLM), nous sélectionnons la sortie ASR optimale, réduisant ainsi le taux d'erreur par mot et améliorant la qualité de la transcription.

A shot of a white board with a drawing visualizing audio transcription.

Au-delà de la surface du son

Grâce aux auto-encodeurs parcimonieux (SAE), nous révélons des caractéristiques cachées dans les données audio pour améliorer les systèmes de reconnaissance vocale et d'authentification, permettant aux entreprises de transformer des données complexes en informations exploitables.

Optimiser l'authentification vocale dans les environnements multi-locuteur

Les systèmes traditionnels peinent à distinguer les locuteurs dans les contextes de groupe. Notre nouvelle technique accroît la vitesse et la précision de la détection multi-locuteur, permettant ainsi d'améliorer la biométrie vocale, la diarisation et la criminalistique.

Entamons une conversation

Des questions? Communiquez avec l'équipe de recherche à research@freeclimb.com.