Распределенное распознавание речи — это процесс автоматического преобразования речевых сигналов в набор цифровых данных, например, в текстовые данные.
Введение
Наличие голосового поиска в Google или голосового управления в автомобиле уже мало кого может удивить, эти технологии стали уже привычными. Они позволяют сэкономить время и сделать жизнь более комфортной. Но технологии распознавания речи обладают гораздо большими возможностями, такими как, оптимизация бизнес-процессов, анализ маркетинговых кампаний, повышение продаж и так далее.
Распознаванием речи является технология, при помощи которой речь человека может быть преобразована в текстовый формат. Система распознавания речи способна функционировать в автономном режиме, а может обладать возможностью обучения особенностям произношения конкретных пользователей.
Распознавание голоса является частью технологии распознавания речи. Идентификация говорящего человека может использоваться при выполнении биометрической проверки, для того чтобы ограничить доступ к личной информации. Система может запомнить голос человека и отличить его от голосов других людей.
Распределенное распознавание речи
Технология распознавания речи или Speech-to-Text возникла еще в конце двадцатого века, но высококачественное преобразование человеческой речи в текст программы могли выполнять лишь в начале двадцать первого века, когда началось интенсивное развитие информационных технологий и машинного обучения на Западе, а затем и в Российской Федерации. На текущий момент распознавание речи повсеместно применяется в повседневной жизни и в бизнесе, поскольку помогает значительно экономить ресурсы.
Технология распознавания речи реализует сложный многоступенчатый алгоритм, состоящий из множества операций. Если человек сказал системе голосового поиска, например, «Александр Пушкин», то она слышит не имя известнейшего поэта и писателя, а набор звуковых сигналов, не имеющих четких границ. Система должна восстановить по этому набору непрерывных сигналов произнесенную человеком фразу при помощи следующих операций:
- Вначале выполняется просто запись голосового запроса.
- Нейронная сеть осуществляет анализ распределенного потока речи.
- Звуковые волны подразделяются на фрагменты, именуемые фонемами.
- Далее нейронная сеть должна обратиться к имеющейся совокупности шаблонов и сопоставить фонемы с буквами, слогами или словами.
- После этого должен быть образован порядок из слов, которые известны программе, а неизвестные слова она может вставить по контексту.
- В итоговом результате объединения информации с этих этапов должна получиться речь, преобразованная в текст.
На ранних стадиях развития процесс функционирования Speech-to-Text состоял в элементарной акустической модели, то есть, человеческая речь просто сравнивалась с шаблонами. Однако количество словарей в системе было недостаточным для точного распознавания речи, то есть, программа допускала много ошибок. Тем не менее обучаемость нейронных сетей позволила существенно повысить качественные показатели распознавания речи. Алгоритм должен знать типичную последовательность слов в живой речи и обладать способностью восприятия структуры языка. Таким образом должна работать языковая модель. А вся новая обработанная голосовая информация способна влиять на качество обработки следующей, что ведет к уменьшению количества ошибок.
Технология распознавания речи предоставляет возможность поиска нужной информации, а также может, например, составить маршрут по навигатору. Кроме того, есть ряд других сфер, где использование Speech-to-Text способно упростить некоторые операции, в частности, это:
- Сфера телефонии. Технология может помочь экономить не только время звонящего, но и ресурсы организации. При помощи голосового набора и робота пользователи получают возможность без участия менеджеров заказать товар, получать ответы на опросы и консультации.
- Сфера бытовой техники. Сегодня имеется возможность управлять при помощи голоса разным оборудованием, таким как, выключатель в доме, система освещения и разные гаджеты.
- Сфера медицины. В 2020-ом году российские специалисты сумели создать Voice2Med, то есть, систему на базе искусственного интеллекта, способную заполнять медицинские документы, используя информацию, которую доктор может проговаривать во время осмотра пациента.
Распознавание речи предоставляет возможность автоматизации многих процессов в бизнесе, начиная продажами и контролем клиентского сервиса, и заканчивая защитой от мошенников. Данная технология позволяет упростить и удешевить аналитику телефонных разговоров с клиентами, а именно, система в автоматическом режиме может записать звонки и собрать данные для повышения конверсии.
К примеру, система речевой аналитики MANGO OFFICE способна узнать, с какими конкурентами клиенты наиболее часто выполняют сравнение продуктов компании. Это позволяет создавать теги для упоминаний о конкурентах, анализировать отчеты разговоров и понять, в каком направлении следует улучшать маркетинговую стратегию. Кроме того, это может позволить анализировать работу сотрудников.
Существует также еще одно направление, в котором наличие речевой аналитики способно помочь в развитии бизнеса, а именно, это интерактивные голосовые системы (IVR). Они являются незаменимым инструментом в управлении колл-центрами. Speech-to-Text выполняет распознавание речи клиента, а голосовой робот в автоматическом режиме должен подобрать требуемую для ответа информацию или перевести звонок на оператора. Технология способна уменьшить количество пропущенных звонков, поскольку многие клиенты не успевают или не могут нажимать на кнопки в голосовом меню. Службам, контролирующим сервис, не нужно осуществлять проведение дополнительных опросов, это может выполняться автоматически, а далее анализируются отчеты.
