Транскрибация и распознавание речи — важный инструмент для компаний, стремящихся улучшить эффективность работы, повысить качество обслуживания клиентов
и оптимизировать внутренние процессы. Это нужно для:
Автоматизации документооборота: преобразование аудио- и видеозаписей в текст позволяет быстро создавать отчёты, протоколы встреч и другие документы.
Улучшения взаимодействия с клиентами, так как быстрое распознавание речи помогает обрабатывать запросы клиентов в реальном времени, повышая уровень обслуживания. Распознавание речи — важный компонент построения голосовых роботов и цифровых помощников для автоматизации контакт-центров.
Анализа данных: текстовые данные из разговоров можно использовать для анализа мнений клиентов
и выявления трендов.Повышения доступности информации: транскрибация делает аудиоконтент доступным
для людей с ограниченными возможностями слуха.
к ошибкам при записи и интерпретации информации и может повлечь за собой юридические и финансовые риски.
Качество распознавания некоторых решений на рынке недостаточно высокое. Это негативно влияет на автоматизацию
в случае применения голосовых роботов, цифровых помощников и голосовых команд при работе с устройствами умного дома.
Аудиозаписи не позволяют легко анализировать информацию и извлекать из неё полезные инсайты.
Использовать технологию распознавания речи Yandex SpeechKit, доступную на 15+ языках.
Она за доли секунды высокоточно распознаёт речь во всём её многообразии и стилистике. Благодаря этому голосовые помощники компаний общаются с пользователями легко
и без задержек.
SpeechKit предоставляет два способа распознавания речи:
Потоковое применяется для распознавания в реальном времени. При нём SpeechKit получает короткие аудиофрагменты и отправляет результаты, в том числе промежуточные, в рамках одного соединения.
Распознавание аудиофайлов. SpeechKit может распознавать аудиозаписи
в синхронном и асинхронном режимах. Синхронный имеет жёсткие ограничения
на размер и длительность файла и подходит для одноканальных аудио до 30 секунд. Асинхронный может обрабатывать многоканальные аудиозаписи.
При необходимости с помощью дообучения модель можно научить распознавать доменно-специфичные термины из разных областей, например медицины — диагнозы, названия лекарств; бизнеса — названия компаний; финансов — банковские термины и названия банковских продуктов.
и снижение числа ошибок в записях.
