Как работает распознавание речи и где его можно использовать

Голосовой поиск в Google или голосовое управление в машине уже никого не удивляют — мы привыкли к этим технологиям. Они экономят время и делают жизнь комфортнее. Но технология распознавания речи включает гораздо больше возможностей: оптимизацию бизнес-процессов, анализ маркетинговых кампаний, повышение продаж. Как работает распознавание речи и как применить его в бизнесе — читайте в статье.

Что такое распознавание речи, или Speech-to-Text

Система распознавания речи — это технология, с помощью которой речь человека возможно трансформировать в текст. Она может работать автономно, а может обучаться особенностям произношения конкретного пользователя.

Распознавание голоса — часть технологии распознавания речи. Идентификацию говорящего используют при биометрической проверке, для ограничения доступа к личным файлам. Система запоминает голос человека и отличает его от других голосов.

Технология распознавания речи, или Speech-to-Text (голос в текст), появилась еще в конце прошлого столетия, но качественно преобразовывать человеческую речь в текст программы научились только в 2000-х — по мере развития IT-технологий и машинного обучения. Сегодня системы распознавания речи массово используют в повседневной жизни и в бизнесе, ведь это заметно экономит ресурсы.

Как работает технология

Это сложный многоступенчатый алгоритм, поэтому постараемся описать общий принцип действия. Если сказать голосовому поиску «Александр Пушкин», телефон услышит не имя известного писателя, а звуковой сигнал без четких границ. Система восстанавливает по этому непрерывному сигналу воспроизведенную человеком фразу следующим образом:

• Сначала устройство записывает голосовой запрос, а нейросеть анализирует поток речи. Волна звука делится на фрагменты — фонемы.

• Затем нейросеть обращается к своим шаблонам и сопоставляет фонемы с буквой, слогом или словом. Далее образуется порядок из известных программе слов, а неизвестные слова она вставляет по контексту. В результате объединения информации с этих двух этапов получается перевод речи в текст.

На заре развития процесс работы Speech-to-Text заключался в элементарной акустической модели — речь человека сопоставлялась с шаблонами. Но количества словарей в системе было недостаточно для точного распознавания, программа часто ошибалась.

Благодаря обучаемости нейронных сетей качество распознавания речи значительно выросло. Алгоритм знает типичную последовательность слов в живой речи и может воспринимать структуру языка — так работает языковая модель. А каждая новая обработанная голосовая информация влияет на качество обработки следующей, уменьшая количество погрешностей.

Где применяют алгоритм

Технология распознавания речи позволяет нам искать нужную информацию, составлять маршрут по навигатору. Вот еще несколько сфер, где использование Speech-to-Text сделало жизнь проще:

• Телефония. Технология экономит не только время звонящего, но и ресурсы компании. С помощью голосового набора и робота клиенты могут без участия менеджеров заказывать товары, отвечать на опросы и получать консультации.

• Бытовая техника и персональный компьютер. Сегодня можно управлять голосом различными устройствами: выключателями, системами освещения и гаджетами. Вы можете обучить свой компьютер распознавать ваш голос (с системами Windows и Mac)

• Медицина. В 2020 году российские разработчики создали Voice2Med — систему на основе искусственного интеллекта, которая заполняет медицинские документы, пока врач диктует информацию во время осмотра.

Как распознавание речи используется в бизнесе

Распознавание речи позволяет автоматизировать многие процессы в бизнесе, от продаж и контроля клиентского сервиса до защиты от мошенников.

С использованием этой технологии аналитика телефонных разговоров с клиентами стала проще и дешевле: система автоматически записывает звонки и собирает данные для повышения конверсии.

Например, система речевой аналитики MANGO OFFICE помогает узнать, с какими конкурентами клиенты чаще всего сравнивают ваш продукт. Вы создаете теги для упоминаний о конкурентах, анализируете отчеты разговоров и понимаете, как нужно улучшить маркетинговую стратегию. Также можно анализировать работу сотрудников — отмечайте стоп-слова, следите за соблюдением скриптов продаж. В случае, когда необходимо транскрибировать речь из видео, можно скачать из него аудиофайл и загрузить его в сервис речевой аналитики. Важно чтобы речь на видео была четкой, поэтому используйте микрофон когда говорите на видео.

Еще одно направление, где речевая аналитика помогает развитию бизнеса — интерактивные голосовые системы (IVR). Это незаменимый инструмент в управлении колл-центром. Speech-to-Text распознает речь клиента, а голосовой робот автоматически подбирает нужную информацию для ответа или переводит звонок на оператора. Технология уменьшает количество потерянных звонков, так как многие люди не успевают или не могут нажимать на кнопки в голосовом меню.

Службам контроля сервиса не обязательно проводить дополнительные опросы: это можно сделать автоматически, а потом проанализировать отчеты. Службы безопасности в банках используют речевую аналитику, чтобы защитить личные данные клиентов.

Заключение

Технология преобразования голоса в текст упрощает повседневные задачи и помогает развивать многие профессиональные сферы. В бизнесе Speech-to-Text используют для эффективного взаимодействия с клиентами и быстрой обработки большого объема данных. Аналитика и голосовые роботы уменьшают затраты, повышают средний чек и изучают реальные потребности клиентов. Речевая аналитика автоматизирует контроль звонков и экономит время. Вы повышаете конверсию в продажу, улучшаете качество обслуживания и получаете фидбек от рынка на понятном языке.

Попробуйте речевую аналитику в деле — получите бесплатный демодоступ на 7 дней!