Слушает и понимает: как работает технология автоматического распознавания речи

К 2023 году технологию преобразования звука в текст и решения на ее базе будут использовать 25% компаний. А к 2025 году рынок речевых технологий вырастет почти в три раза — до 26,8 млрд долларов.

Так происходит, поскольку технология распознавания речи помогает автоматизировать анализ телефонных звонков, сбор информации о клиентах и другие процессы. В этой статье разбираемся с технологией, принципом ее работы и вариантами использования.

Как работает распознавание речи

Автоматическое распознавание речи — технология обработки голоса и перевода аудио в текст. Она появилась еще в 1952 году, но качественно преобразовывать человеческую речь в текст программы научились только с развитием машинного обучения.   Сегодня системы преобразования голоса в текст массово используют в бизнесе для автоматизации работы колл-центров, автоматического сбора информации, маркетинговых исследований и других задач.

Преобразование аудио в текст можно разделить на три ключевых этапа:

1. Анализ сигнала. Система получает голосовой сигнал, записывает и посылает на сервер. Сервер очищает сигнал от шумов и помех, затем делит запись на фонемы — фрагменты длиной до 25 миллисекунд. Каждый фрагмент сервер пропускает через акустическую модель, которая определяет, какие именно звуки произнесены. 
2. Расшифровка аудио. Речевые фрагменты записи сравнивают с эталонными произношениями слогов и слов из акустической модели. Система использует машинное обучение, чтобы подобрать фонетические варианты произнесенных слов и определить их контекст.
3. Преобразование речи в текст. С помощью языковой модели алгоритм определяет порядок слов и подбирает нераспознанные слова по контексту. Полученная информация поступает в декодер, который объединяет данные от акустической и языковой моделей и преобразует их в текст.

Порядок использования моделей при этом выглядит так:

Как технологию используют в бизнесе

Аналитика телефонных звонков. При классическом подходе для изучения мнений клиентов о товарах или услугах компании записывают телефонные звонки, прослушивают их и только после анализируют.  Технология распознавания голоса в текст упрощает эти задачи: звонки анализируют автоматически, например, группируя похожие ответы или выделяя ключевые слова. А сотрудник получает уже готовый отчет.

Автоматизация колл-центров. Распознаватели голоса используют в колл-центрах. Они внедряют технологию в голосовые роботы, которые могут понимать клиента и автоматически помогать решать простые проблемы. Например, распознают конкретный вопрос и дают ссылку на информацию либо переключают на профильного специалиста. Это автоматизирует общение с клиентами и снижает нагрузку на операторов. 

Кроме того, алгоритмы распознавания русской речи помогают операторам быстро находить нужную информацию: во время общения система выполняет расшифровку аудио в текст и автоматически предоставляет оператору подборку информации по ключевым фразам.

Наем сотрудников. Цифровые помощники с поддержкой технологии перевода звука в текст можно использовать, чтобы проводить первичный отбор кандидатов без HR-специалистов. Здесь понадобится роботизированная система с искусственным интеллектом. Она задает кандидату базовые вопросы, анализирует ответы и оценивает, насколько кандидат подходит под вакансию.

Маркетинговые исследования. Благодаря функции распознавания голоса голосовые помощники автоматизируют бизнес-процессы, связанные с взаимодействием с клиентами. 

Например, после получения товара голосовой ассистент с функцией распознавания речи (русского языка) звонит клиенту с просьбой оценить качество товара, условия и сроки доставки. Благодаря этому компания получает данные для улучшения сервиса и повышает лояльность клиентов.

Сбор информации. Когда оператор получает информацию от клиента, ему надо занести ее в базу данных. Распознавание речи позволяет автоматизировать этот процесс: речь в режиме реального времени распознается и в виде текста сохраняется в нужный каталог. Это уменьшает нагрузку на оператора и минимизирует ошибки из-за человеческого фактора.

Расшифровка аудио- и видеозаписей. Инструменты автоматического перевода аудио и видео в текст используют для подготовки документов по результатам собеседований, расшифровки записей встреч, выступлений.

Облачные сервисы для работы с технологией распознавания речи

Для перевода аудио в текст нужны предварительно обученные нейросети, массивы эталонных звуков, инструменты машинного обучения и обработки языка, большие вычислительные мощности. А чтобы настроить программы конвертации из аудио в текст, понадобятся эксперты в области машинного обучения. 

Из-за высокого порога входа построить систему перевода голоса в текст на своих серверах могут позволить себе не все компании. Начать работу с технологией перевода звука в текст проще, если использовать облачные сервисы. В таком случае: 

• не нужна большая команда специалистов с экспертизой;
• не надо покупать и настраивать сложное ПО;
• можно выполнять распознавание аудио в текст без покупки дорогих мощных серверов.

Главное о технологии распознавания речи

1. Технология распознавания речи в текст появилась 60 лет назад, но стала доступной и эффективной только с развитием машинного обучения.
2. Распознавание выполняется в три этапа: анализ речи, распознавание сигнала, расшифровка аудиозаписей в текст.
3. Программы распознавания речи используют, чтобы автоматически собирать информацию, проводить маркетинговые исследования, анализировать звонки и решать другие задачи в разных сферах бизнеса.
4. Для преобразования звука в текст нужны большие вычислительные мощности, специальные программы и специалисты с экспертизой в машинном обучении.
5. Облачные сервисы снижают порог входа и позволяют пользоваться технологией перевода аудиозаписи в текст без больших инвестиций.