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Mar 20, 2020 1:41 AM ET

Deepgram sammelt 12 Millionen US-Dollar für die Spracherkennung von Unternehmensdaten


iCrowd Newswire - Mar 20, 2020

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Deepgram, ein Startup, das sich auf hochwertige Echtzeit-Spracherkennung konzentriert, kündigte heute Morgen eine Serie A im Wert von 12 Millionen US-Dollar an.

Das vor einem halben Jahrzehnt gegründete Startup mit nur wenigen Millionen Kapital, das vor einem halben Jahrzehnt gegründet wurde, ist interessant, da sein bisheriger Erfolg auf zwei aufeinanderfolgenden Experimenten beruhte. Der erste betrifft seine Technologie, der zweite seinen Markt.

Deepgram sitzt mitten in unserem ständigen Gespräch über KI-geerdete Unternehmenoder zumindest Unternehmen, die Deep Learning nutzen. Lassen Sie uns seine Runde erkunden, und wie das Unternehmen dorthin gekommen ist, wo es heute ist.

 

Grundlagen

Spracherkennung hat einen langen Weg seit schrecklichen 90er Jahren Headsets und versuchen, Dragon Naturally Speaking zu trainieren, um besser lassen Sie in Word-Dokumente diktieren. Startups wie Otter.ai haben Spracherkennungswerkzeuge übernommen und der Masse zur Verfügung gestellt. Doch während Otter.ai etwas ist, das Journalisten für seine Benutzerfreundlichkeit und seinen bescheidenen Preis lieben, fehlt in der modernen Welt der Spracherkennung noch etwas: verbesserte Genauigkeit.

Otter und andere Dienste können eine gute Arbeit leisten, wenn sie eine solide Datei in Wörter und Absätze umschließen, und sogar daran arbeiten, zwischen Lautsprechern zu unterscheiden. Aber es ist nur so gut, und es ist rückwirkend. Bei den meisten Anrufen, die ich für TechCrunch ausführe, zeichre ich zum Beispiel den Chat auf meinem Telefon auf, exportiere das Audio, lade es in Otter.ai hoch, lasse es später wieder und kreise später zurück, um den Text für die Verwendung in einem Artikel zu hören und zu bereinigen. (Hier ist eine, zum Beispiel.)

Was Deepgram tun kann, ist ein bisschen schwerer und richtet sich nicht an Journalisten oder andere Personen. Stattdessen hat Deepgram ein Spracherkennungstool entwickelt, das nach eigenen Angaben genauer ist und Texteingaben in Echtzeit verarbeiten kann. Es verkauft die Technologie an große Unternehmen.

TechCrunch sprach mit Deepgram CEO Scott Stephenson über das Produkt seines Unternehmens während unseres Anrufs über die Runde selbst. Zusammenfassend unseren Chat, hier ist, was wir herausgefunden. Anstatt zu versuchen, die bestehende Technologie zu verbessern – die keine starken Bruttomargen aufweist, sagte der CEO – begann Deepgram bei Null und baute ein Deep-Learning-Tool auf, das nach ein paar Jahren Arbeit anderen Spracherkennungstechnologien in Bezug auf Genauigkeit einen Schritt voraus war.

Seine Investoren sind sich einig. In einem Telefonat mit TechCrunch sagte Jeff Herbst von Nvida, der an der Investition beteiligt war, dass Deepgram “eines der besten, wenn nicht das beste” Spracherkennungsunternehmen in der Umgebung sei. Deepgram bietet seine Dienste auf zwei Arten an, die auf seiner eigenen Hardware gehostet werden (das Unternehmen behauptet bessere Margen durch den Betrieb seines eigenen Metalls und, Sie wissen jetzt, warum Nvidia beteiligt ist) und on-prem auf Client-Hardware. Das Startup richtet sich als Kunde an Enterprise Call Center und Sprachplattformen.

Es hat Zeit gedauert, die Technik des Unternehmens zu beweisen, in der Tat. Deepgram verbrachte dann noch einige Jahre damit, seine mögliche kommerzielle Anziehungskraft auszutesten. Es mag heute offensichtlich erscheinen, dass es eine Nachfrage nach dem geben würde, was Deepgram gebaut hat, aber Gong.io und andere, ähnliche Dienste sind nur so alt. Unabhängig davon, nach etwa vier Jahren, war das Unternehmen zufrieden, dass es sein Produkt und Kundenstamm bewiesen hatte. Oder wie Stephenson TechCrunch sagte, das “Tech-Risiko”, mit dem Deepgram konfrontiert war, liegt nun dahinter, ebenso wie sein “Marktrisiko”.

Deshalb hat das Unternehmen jetzt aufgezogen, also lasst uns über die Runde sprechen.

Die Runde

Die Investition von Deepgram in Höhe von 12 Millionen US-Dollar wurde von Wing VCgeleitet. Andere Firmen nahmen teil, darunter Nvidia, wie erwähnt, und Y Combinator und SAP.

Wofür ist das Geld? Zusätzliches Personal, unter anderem. Deepgram hat heute etwa 40 Leute, lehnte es aber ab, TechCrunch zu sagen, wie schnell es Personal skalieren wird (seltsamerweise, da das eine ziemlich standard-Frage ist), und stattdessen sagt, dass es aggressiv anstellt, mit einem Fokus auf Go-to-Market und Engineering. Das Unternehmen beabsichtigt auch, einen Teil seiner Serie A auf Hardware zu verwenden.

Was Spaß macht, ist, dass Deepgram eine starke Marktposition hat, die jetzt mit einem Haufen Bargeld gekreuzt wird. Wie schnell es wachsen kann, ist jetzt die Frage, und das erste, was wir fragen, wenn wir das nächste Mal mit der Firma sprechen.

Contact Information:

Alex Wilhelm



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