专注于高质量实时语音识别的初创公司Deepgram今天上午宣布了1200万美元的A轮融资。
根据Crunchbase的数据，这家成立于半年前的创业公司仅筹集了几百万美元的资金，所以它很有趣，因为迄今为止其成功是基于两个连续的实验而建立的。第一个涉及其技术，第二个涉及其市场。
Deepgram在我们关于以人工智能为基础的公司(至少是利用深度学习的公司)的持续对话中。让我们探索它的发展过程，以及公司如何发展到今天。
地基
自从90年代糟糕的耳机以来，语音识别已经走了很长一段路，并且试图训练Dragon Naturally Speaking，以更好地让您听写Word文档。像Otter.ai这样的新兴公司已经采用了语音识别工具，并将其提供给大众。但是，尽管Otter.ai因其易用性和适中的价格而受到记者的喜爱，但现代语音识别领域仍然缺少一些东西。
即，提高了准确性。Otter和其他服务可以很好地将声音文件分为单词和段落，甚至可以区分说话者。但是，它是如此的好，而且具有追溯力。例如，对于我为TechCrunch执行的大多数呼叫，我都会在手机上记录聊天记录，导出音频，将其上传到Otter.ai，保留原样，然后稍后转回以收听和清理文本，以用于文章。(例如，这是一个。)
Deepgram可以做的是比较重的工作，而不是针对记者或其他个人。相反，Deepgram构建了一种语音识别工具，该工具声称它更准确，并且可以处理实时文本输入。它将技术出售给大公司。
在我们关于回合本身的电话会议期间，TechCrunch与Deepgram首席执行官Scott Stephenson谈起了他公司的产品。总结我们的聊天，这是我们发现的内容。首席执行官说，Deepgram并没有尝试改善现有技术(毛利润率不高)，而是从零开始，构建了一种深度学习工具，经过几年的努力，该工具比其他语音识别技术领先一步。准确性方面。
它的投资者同意。参与这项投资的Nvida的Jeff Herbst在与TechCrunch的电话中说，Deepgram是周围“最好的，即使不是最好的”语音识别公司之一。Deepgram通过两种方式提供服务，分别托管在自己的硬件上(该公司声称通过运行自己的金属来获得更好的利润，并且您现在知道为什么要加入Nvidia)以及客户端硬件上的本地部署。该初创公司的目标客户是企业呼叫中心和语音平台。
实际上，花了很多时间证明公司的技术。然后，Deepgram又花了几年时间测试其可能的商业吸引力。在今天，似乎很可能会发现Deepgram的构建需求，但是Gong.io和其他类似服务只是这么古老。无论如何，大约四年后，该公司对已证明其产品和客户群感到满意。就像史蒂芬森(Stephenson)告诉TechCrunch所说的那样，Deepgram面临的“技术风险”和“市场风险”都已成为现实。
这就是公司现在筹集资金的原因，所以让我们来谈谈这一轮融资。
回合
Deepgram的1200万美元投资由Wing VC领导。其他公司也参与其中，包括上述的Nvidia，Y Combinator和SAP。
有什么用增加人员等。Deepgram如今拥有约40名员工，但拒绝透露TechCrunch将以多快的速度扩展人员(奇怪的是，因为这是一个非常标准的问题)，他表示正在积极招募人员，专注于上市和工程设计。该公司还打算在硬件上使用其一些A系列。
有趣的是，Deepgram拥有强大的市场地位，现在却拥有大量现金。现在它的增长速度是个问题，而下一次我们与公司对话时，我们要问的第一件事是。