O caso de uso: como SigmaMind AI implanta Deepgram
SigmaMind AI uses Deepgram's Nova-3 and Flux models as the default real-time speech-to-text engine in its no-code platform for building voice AI agents. Transcripts, including interim results, feed its orchestration engine so agents can start acting before a speaker finishes.
Outros resultados informados
Números publicados no estudo de caso de Deepgram. Eles não são medidos de forma independente pelo usedby.
50% increase in outbound call conversion for a call center customer that migrated to SigmaMind, going live in just two weeks
1 million+ calls per month processed through SigmaMind’s platform, with 200+ hours of speech transcribed daily
150 peak concurrent voice sessions handled per customer deployment without degradation
Sub-1-second voice-to-voice latency including telephony overhead, enabling natural conversational pacing
Nas palavras do cliente
When we began acting on interim transcripts and combined that with word timestamps, the agent could trigger API calls and follow-ups mid-utterance,” said Pratik Mundra, co-founder of SigmaMind AI. “That shift unlocked much richer, multi-step voice workflows.Usuários de Deepgram no setor Inteligência artificial
Empresas do mesmo setor, com evidências públicas.
CreovaiConfirmado
FlowticaConfirmado
GetVocal AIConfirmado
Prem AIConfirmado
Synthflow AIConfirmado
CognigyObservadoIr direto à fonte
Com base no estudo de caso publicado por Deepgram. Verificamos as evidências públicas; os resultados são informados pelo fornecedor.
deepgram.com- Última verificação
- 9 de out. de 2026
Abrir a captura da fonte O que o estudo de caso afirma e o que verificamos
O que comparamos com a página.
- O número: ~300msVerificado
Impresso palavra por palavra na página, perto do nome de SigmaMind AI.
- O trecho citado acimaVerificado
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- SigmaMind AI usa DeepgramVerificado
Linha de nível Confirmado.
- O resultado em siNão verificado
Nós o citamos; não o medimos.
By integrating Deepgram’s Nova-3, and Flux speech-to-text models as the default real-time transcription engine, SigmaMind reduced end-to-end agent response latency by roughly 300 milliseconds and enabled a new class of voice workflows where agents act on speech before a sentence is even finished.