[Inside this founders’ mind: 抉擇的一刻] 陳柏儒 Blue Chen, RelaJet 共同創辦人
在家工作不耍廢,出外口罩記得戴!
這週 Inside this founders’ mind 系列第二篇,想與大家分享的是 AW#17 校友 RelaJet 共同創辦人 Blue 的故事與抉擇心路歷程。如果錯過上一篇 ANIWARE 創辦人 Joe Mak 的分享,推薦大家閱讀:https://bit.ly/33QU1VN
那就廢話不多說,為大家帶來 Blue 以第一人稱分享的專訪內容。
#背景故事 #解決更大的問題
身為一位飽受先天性聽障苦惱的患者,挑選與配戴助聽器是一輩子的事情。但長大後,一個疑問開始縈繞我心頭:「為什麼一台動輒 15 至 20 萬新台幣購買的助聽器,仍然有聽不清楚的問題呢?」這成為了我 2018 年創業的初衷:以 AI 技術協助聽障者擁有更好的聆聽體驗,而我們也開發出獨有的人聲分離引擎與模型,改善市場既有輔具產品的不足。
但一年半過去了,我們逐漸發現,市場仍有未被滿足的群體,社會中仍存在許多需要助聽器輔助,卻遲遲沒有配戴的客群;全世界需要配戴助聽器的人口中,只有 15 -18% 有購買、配戴助聽器的行為。RelaJet 解決了近 20% 的問題,但其他的 80% 呢?除了既有產品價格過高外,是不是有其他原因使他們不願意配戴呢?於是,經過幾個月的訪談與調查,我們得出了結論。除了價格因素外,最根本的原因其實是:「拒絕被貼上標籤」。這使我了解到,即便技術再好,我們仍需要做出改變,以更快速,且更有效地幫助那些需要配戴助聽器的人,進而創造更長久、更強大的影響力。因此,兩年前,我想做自有助聽器品牌的想法開始萌芽。
#是什麼讓你做出抉擇的 #從技術供應商到自有品牌
一個對的靈感,加上很好的使用者的反響,以及改變世界的勇氣與熱情,使我下定決心踏上做自有品牌這條路。
我與團隊討論過無數次,有什麼辦法可以解決「被貼標籤」這件事情。感謝無線耳機的普及,給了我們很好的靈感:既然路上人人一台真無線耳機戴者走,我們如果把助聽器的元素融入耳機,並以真無線耳機的價格銷售,是不是能給這些有助聽器需求的人一個嶄新的選擇呢?
在去年第二季得出了這個靈感後,我們開始訪問我們的 TA (Target Audience),發現大家非常期待這個點子付諸實行,因而奠定了自有品牌的基調與故事。於是我們很快做出一個 prototype 並給受試者配戴後,高達 90% 的使用者願意購買;剩餘的 10% 也不是因為產品不符需求,只是因為耳型不合,是可以被解決的問題。
想歸想,畢竟團隊大多是技術出身,本來我們還是希望以貼牌的方式做這件事情。然而,與通路商聊過後,我們被澆了一頭冷水:通路商對這產品興趣缺缺,因為通路只想販售單價高的產品賺取更高的利潤,對銷售人員的訓練也早有一套規矩。如同賣精品的通路一樣,高級的包賣久了,在同一櫃位亦不想陳列、販售其他相對樸實便宜的包包。
但隨著助聽器融入耳機的想法傳播開,前來洽詢的使用者也越來越多。當看見許多本來不願意去購買助聽器的長者的為此前來,期待這樣的產品問世,使他們不用面對被貼標籤的困擾。我再次回想為什麼創業,就是為了幫助更多聽損者,創造影響力,希望讓更多人再次聽見世界的精彩,而要達成這個目標,需要支持我們的使用者,並不是通路;通路可以再想辦法,但使用者的需求是最真實的,因此,籌備了半年後,今年二月我們推出自有品牌「Otoadd」- 聽障者設計的無線耳機。
#影響或反思
品牌推出後,不免引來許多評論。以前我只需要聚焦在技術、模型精確度等工程師議題,但現在有了更多東西要應付,有點分身乏術。然而,專注在使用者與產品依舊是我的首要任務,如果因為無謂的評價而顧此失彼,是不划算的;我希望除了助聽器本身是對使用者有幫助之外,更讓使用者覺得他們是付費訂閱最新的軟體與演算法,並更願意跟我們互動、反饋,使我們得以研發更精準、實用的演算法,服務更多的聽損者。秉持著初衷,我不後悔自己做品牌的選擇,儘管前路漫漫,我仍願意付出一切,在這條艱難的道路上繼續前行。
#關於 Blue & RelaJet, Otoadd
Blue 陳柏儒, RelaJet 洞見未來創辦人,過去曾待過知名的 IC 半導體以及 IT 公司。 本身是一個先天性聽障者,了解聽障者在怎樣的日常溝通上會遇到何種困擾,全力發展聽力相關產品。2021 年正式在台灣發布 Otoadd 聽力品牌。
Otoadd - 顛覆聽力輔具昂貴且輔具感重的刻板印象,把助輔聽融入潮流耳機,讓有需要的人『再次聽見世界的美好』。耳機價格平價,不再因為預算考量而選擇忍耐,得到更好的生活品質。https://www.otoadd.com
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【Youtube上音樂「卡拉版」總是有人聲殘留?瞭解電腦如何分辨樂器聲與人聲】
許多愛唱歌的朋友來說,把完整版的音樂檔轉成卡拉OK版本,是長久以來所期待的夢想,但過往數十年來所發展的工具,大多有人聲分得不夠乾淨的問題。
如今由於深度學習(deep learning)的發展,有越來越多方便好用的單聲道聲源分離工具問世,但這技術背後的原理是什麼?
#音樂 #軟體 #樂曲 #樂器 #人生 科學月刊 Science Monthly
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#創業之星┃輕鬆做到 #高音質人聲分離!迪威智能深耕音樂 #AI 處理二十年,還可以運用到智慧製造
▌團隊起初是以「音樂遊戲」為題目切入市場,但是他們發現音樂本身就已經是一個很利基的市場、遊戲也是同樣的狀況,兩個結合起來又更難賺錢了,於是迪威智能決定回歸自己的強項——已經深耕二十年的音樂處理技術,將自己定位為一個音樂技術的開發商與服務商,將數位音樂導入 AI 處理的技術,最終於 2019 年成立迪威智能(Deep Wave)。
▎創新亮點
相比於其他的音訊處理技術是以 rule based 技術判斷人聲與背景音樂,但是並沒有辦法做更複雜的處理,有其限制;迪威智能則是以 AI 裡面較複雜的深度學習技術,直接學習何謂人聲、何謂背景聲,甚至去細分背景聲裡面個樂器的聲音,分離後的音質也會更好。
▌創業快問快答
Q:希望提供這個社會什麼價值?希望解決甚麼樣的問題?
A:音樂產業客群中,多數之數位音樂產業相關客戶並沒有較深厚之音訊處理技術門檻;智慧製造客群中,多數客戶礙於資源與規模較無法接觸音訊處理等AI相關技術;在音樂教育的一般使用者客群中,大部分使用者缺乏相關專業軟體與操作之技術。
🎯看更多 #迪威智能 的創業故事
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