Как работает технология распознавания голоса в системах клиентского обслуживания?

Технология распознавания голоса в системах клиентского обслуживания работает в три этапа: cloud.vk.com

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

В системах клиентского обслуживания технология распознавания голоса позволяет, например:

• Автоматизировать общение в колл-центрах. cloud.vk.com Голосовые роботы распознают конкретный вопрос и дают ссылку на информацию либо переключают на профильного специалиста. cloud.vk.com Это снижает нагрузку на операторов. cloud.vk.com
• Автоматизировать ввод информации в CRM. www.mtt.ru В процессе общения с клиентом оператор или робот могут собирать его данные — имя, телефон, адрес. developers.sber.ru Если использовать технологию распознавания речи, то она может заносить данные в CRM автоматически. developers.sber.ru
• Персонализировать предложения. www.mtt.ru Искусственный интеллект может идентифицировать голос клиента при обзвоне, определить его пол и персонализировать предложения товаров и услуг на основе этой информации. www.mtt.ru