Hola hackers, soy el fundador de y quiero compartir mi viaje hacia la creación de una herramienta que ayude a los profesionales no nativos a mejorar sus habilidades para hablar inglés con IA. Piense en Grammarly, pero para videoconferencias. Flufully Cómo surgió la idea Viví en los Estados Unidos durante más de un año donde mejoré mi inglés a un nivel avanzado. Consumo casi toda la información, incluidos libros en inglés. Pero a pesar de esto, en los últimos 4 meses viviendo en Londres mientras asistía a la aceleradora Entrepreneur First, noté que a veces la gente todavía me pedía que repitiera lo que había dicho. Vi en sus caras que no entendían nada. Eso es difícil de ocultar. La situación más divertida ocurrió cuando un chico de Letonia me dijo en voz baja: "pronuncias 'vago' como 'wagyu'". La primera palabra significa poco claro o indistinto, mientras que la segunda es carne de res japonesa 😅 En definitiva, volví a sentir el deseo de mejorar mi inglés. La opción de "bueno, igual lo entenderán, no soy local" no me conviene nada. Sin embargo, acudir a tutores es difícil. En primer lugar, es necesario dedicar tiempo a las lecciones. En segundo lugar, los buenos tutores son caros. En tercer lugar, la cantidad de comentarios después de una lección de una hora no es mucha durante una semana. La solución: fluidez Mi experiencia como ingeniero de ML me hizo pensar: ¿Qué pasaría si la IA pudiera rastrear y resaltar mis errores comunes y ayudarme a corregirlos? Como un tutor virtual que se adapta orgánicamente a mi rutina diaria y lleva mi inglés a un nuevo nivel. Así empezó Flufully. En primer lugar, decidí pasar una semana para ver si alguien más estaba interesado. Así que preparé una página de destino donde puedes inscribirte en la lista de espera y, en el sitio mismo, simplemente describí los valores principales del producto. El sitio no ha cambiado todavía. Luego les mostré esta página de destino a mis amigos con el enfoque "oye, mira lo que encontré" para ver cómo reaccionarían. Sorprendentemente, 2/3 mostraron interés en la aplicación y se inscribieron en la lista de espera del sitio. El resto tiene buenos conocimientos de inglés o no les importa. También compartí un breve vídeo de demostración de Flufully en mi canal de Telegram y algunos amigos lo volvieron a publicar. Como resultado, más de 200 personas se unieron a la lista de espera. ¡Esa fue una gran señal para que comenzara a construir! ¿Qué es Flufully ahora? Flufully es una aplicación para Mac diseñada para ayudar a los profesionales no nativos a mejorar su inglés brindándoles comentarios instantáneos después de llamadas en línea, como las de Google Meet o Zoom. Imagine que tiene un entrenador personal que ofrece consejos inmediatamente después de cada llamada. Para probar Flufully, descarga una aplicación y sigue estos sencillos pasos: Inicie la aplicación: se activa con fluidez cuando habla inglés durante reuniones en línea. Obtenga comentarios: después de cada llamada, Flufully proporciona comentarios adaptados a sus desafíos lingüísticos, señalando errores y sugiriendo mejoras. Realice un seguimiento del progreso: con el tiempo, podrá ver dónde está mejorando y dónde aún necesita práctica. A continuación se muestra un ejemplo de comentarios con fluidez: Algunos de los beneficios y características clave de Flufully: Comentarios de la vida real: ayuda a corregir errores de llamadas reales, no solo en las aulas. Aprendizaje sin esfuerzo: no necesita tiempo extra: simplemente aprenda de sus reuniones habituales. Evaluación del nivel de inglés: Evalúa tu nivel de inglés e identifica tus áreas más fuertes y más débiles. Tutor de IA: permite practicar inglés incluso cuando no estás atendiendo llamadas. El lado tecnológico Como la aplicación es para MacOS, decidí escribir el cliente en Swift. Podríamos haber mirado a Electron, pero las aplicaciones nativas siempre se sienten mejor. Y si tenemos que sumergirnos en algo de bajo nivel, será más rápido resolver problemas en Swift. Actualmente, la aplicación detecta el inicio de una llamada y comienza a analizar el audio del usuario en pequeños fragmentos, procesándolos en el servidor. Sólo se analiza el discurso del usuario y la aplicación ni siquiera escucha el discurso del interlocutor (excepto en algunos casos de conversaciones en voz alta sin auriculares). El backend está escrito en Python y los modelos de ML están en PyTorch. El servidor recibe el audio y detecta errores de pronunciación, que se envían de vuelta a la aplicación. No entraré en los detalles de implementación del proceso en sí, ya que ese es un tema para una publicación separada. Para simplificar, todo se organiza de la siguiente manera: el audio se reconoce en texto, el texto se traduce en fonemas y un modelo independiente comprueba si coinciden con los sonidos pronunciados en la grabación de audio. por supuesto, no recopilamos las grabaciones en sí, solo mantenemos estadísticas sobre errores. Además, no necesitamos un habla inglesa con acento fuerte. Puedo grabar eso durante horas yo mismo 😅 Privacidad: Próximos pasos Estoy trabajando continuamente para mejorar con fluidez. En primer lugar, estamos creando aplicaciones web y móviles. Aumentar significativamente la audiencia potencial de Fluent. Y creando ejercicios diarios como Duolingo, basados en tus errores más comunes. Se trata de hacer que el aprendizaje sea divertido y útil para la rutina diaria. ¿Tiene preguntas o comentarios? ¡Estoy aquí para saber de ti!
