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Patientdesk.ai lança dois modelos de voz para o turco e disponibiliza o Antalia-1 como código aberto

A Patientdesk.ai lançou os modelos Alania, de conversão de texto turco em fala, e Duyu, de conversão de fala em texto, permitindo seu uso por meio de uma API compatível com a OpenAI. A empresa também publicou o modelo experimental de código aberto Antalia-1, com seus pesos, código, relatório técnico e dados de áudio em turco.

2026-09-25
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certi.news
Patientdesk.ai lança dois modelos de voz para o turco e disponibiliza o Antalia-1 como código aberto

A Patientdesk.ai lançou dois modelos de voz dedicados à língua turca: Alania, para conversão de texto em fala, e Duyu, para conversão de fala em texto. Os dois modelos podem ser usados com uma única conta e uma única chave de API, com um período gratuito de um mês a partir da data de cadastro, como parte da oferta de lançamento.

Modelos desenvolvidos para os desafios da língua turca

A empresa afirma que o desenvolvimento dos dois modelos partiu do problema de que muitas soluções de inteligência artificial de voz dependem principalmente de dados em inglês. Acrescenta que a natureza aglutinante da língua turca, os nomes próprios, a baixa qualidade do áudio em chamadas telefônicas, além da pronúncia de endereços de e-mail e números de telefone, representam desafios práticos para os modelos gerais.

A Patientdesk.ai aproveitou sua experiência no desenvolvimento de um assistente de voz que atende chamadas de clínicas nos Estados Unidos e, em seguida, treinou o Alania e o Duyu com foco em usos na língua turca.

Desempenho do Duyu na conversão de fala em texto

Segundo os números publicados pela empresa, o Duyu alcançou uma taxa de erro de palavras de 4,71% no teste turco aberto FLEURS, em comparação com 5,04% do modelo Whisper large-v3 da OpenAI no mesmo teste.

Em um conjunto de testes internos que inclui vozes com qualidade telefônica e conversas que mencionam endereços de e-mail e números de telefone, o Duyu registrou uma taxa de erro de 9,87%, enquanto a empresa informou uma taxa de 10,4% para o modelo ElevenLabs Scribe v2 no mesmo conjunto. O material não esclarece o tamanho do conjunto de teste nem sua metodologia; portanto, a comparação deve ser lida como resultados divulgados pela empresa, e não como uma avaliação independente abrangente.

O Duyu consegue processar arquivos de áudio gravados e converter conversas ao vivo em texto em tempo real, o que o direciona a aplicações de transcrição instantânea e chamadas de voz.

Alania e transmissão de voz com baixa latência

O Alania se concentra na leitura de textos em turco com uma voz única, consistente e natural. O modelo consegue enviar o áudio em fluxo antes que a frase seja concluída, uma característica adequada para chamadas telefônicas e assistentes de voz afetados pela velocidade de resposta. Atualmente, a plataforma oferece uma única opção de voz, com opções de entonação associadas a contextos como agendamentos, perguntas e tranquilização.

Integração com API e projeto de pesquisa aberto

Os dois modelos são compatíveis com o formato comum da OpenAI API, permitindo que os desenvolvedores os integrem a aplicações existentes com alterações limitadas. A Patientdesk.ai também permite testar os modelos pelo navegador e criar chaves de API.

Paralelamente, a empresa publicou o Antalia-1 como um modelo turco experimental de código aberto para conversão de texto em fala. A versão inclui os pesos do modelo, seu código, um relatório técnico e cerca de cinco horas de dados de áudio em turco. A empresa separa esse projeto de pesquisa de seus produtos comerciais.

O que muda na prática?

O lançamento oferece aos desenvolvedores uma opção direcionada a casos de uso específicos em turco, especialmente chamadas e dados que incluem números e endereços de e-mail. No entanto, as comparações publicadas, por si só, não são suficientes para avaliar a qualidade em todos os ambientes, e a disponibilidade de apenas uma voz no Alania limita atualmente a flexibilidade de uso. Já o Antalia-1 oferece aos pesquisadores um ponto de partida passível de análise e desenvolvimento, enquanto a avaliação do desempenho e o licenciamento prático permanecem fora do escopo dos detalhes apresentados no material.

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O que você precisa saber

A Patientdesk.ai lançou o Alania, um modelo de conversão de texto turco em fala, e o Duyu, um modelo de conversão de fala em texto, disponibilizando ambos por meio de uma API compatível com a OpenAI. A empresa também publicou o Antalia-1 como um modelo turco experimental de código aberto, mas os resultados de desempenho apresentados foram divulgados pela própria empresa e não constituem uma avaliação independente abrangente.

  • O Duyu oferece conversão de arquivos de áudio e conversas ao vivo em texto em tempo real, registrando uma taxa de erro de palavras de 4,71% no teste turco FLEURS, segundo os números da empresa.
  • O Alania concentra-se na conversão de texto turco em fala com transmissão de áudio de baixa latência, mas atualmente oferece apenas uma opção de voz.
  • O Alania e o Duyu são compatíveis com o formato da OpenAI API e podem ser testados pelo navegador usando uma única conta e chave de API.
  • A Patientdesk.ai publicou os pesos, o código, um relatório técnico e cerca de cinco horas de dados de áudio turcos como parte do projeto de código aberto Antalia-1.
  • Os modelos são voltados para desafios práticos do turco, incluindo nomes próprios, números de telefone, endereços de e-mail e qualidade de áudio telefônico.

Perguntas frequentes

Qual é a função do modelo Duyu?

O Duyu converte fala turca em texto e oferece suporte a arquivos de áudio e conversas ao vivo em tempo real.

Qual é a função do modelo Alania?

O Alania converte texto turco em fala e pode transmitir o áudio antes da conclusão da frase para reduzir a latência.

O que é o Antalia-1?

O Antalia-1 é um modelo turco experimental de código aberto para conversão de texto em fala. A empresa publicou seus pesos, código, um relatório técnico e dados de áudio turcos associados.

Os resultados do Duyu são independentes?

Não. Os números mencionados foram publicados pela Patientdesk.ai, e o material não informa o tamanho nem a metodologia do conjunto de teste interno.

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