语音识别是自然语言处理领域中最近开发的技术之一。研究科学家还为文本到语音生成的AI模型开发了大型语言模型。很明显，AI在语音质量、表情、人类行为等方面可以达到与人类相似的结果。但是尽管如此，这些模型仍然存在问题。这些模型在语言多样性方面较少。在语音识别、情感等方面也存在一些问题。许多研究人员意识到了这些问题，并发现这是由于模型使用的数据集较小造成的。
改进工作已经开始，PlayHT团队推出了PlayHT2.0作为这个案例研究的解决方案。这个模型的主要优点是它使用了多种语言并处理了大量的数据集。这也增加了模型的大小。NLP中的Transformers也在实施这个模型中扮演了重要角色。该模型处理给定的转录并预测声音。这经历了一个将文本转换为语音的过程，称为标记化。这涉及将简化的代码转换为声波，以生成人类语音。
该模型具有巨大的对话能力，可以像正常人一样进行对话，并带有一些情感。这些通过AI聊天机器人提供的技术经常被许多跨国公司用于在线呼叫和研讨会。PlayHT2.0模型还通过其中使用的优化技术改进了语音质量。它还可以复制出完全相同的声音。由于模型使用的数据集非常大，该模型在保留原始语音的同时也可以说出其他语言。模型的训练过程经历了大量的epochs和不同的超参数。这导致模型在语音识别技术中表现出各种情感。
该模型仍在不断改进中。研究科学家仍在致力于改进情感。提示工程师和许多研究人员还发现，该模型在未来几周内可以通过速度、准确度和良好的F1分数进行更新。