Некоторые тенденции развития голосовой аналитики для распознавания и синтеза человеческой речи:

• Использование больших объёмов данных. 1 Анализ таких данных позволяет создавать более интеллектуальные и адаптивные системы, которые способны лучше понимать и отвечать на потребности пользователей. 1 Например, система может обучаться распознавать различные акценты, диалекты и речевые особенности. 1
• Онлайн-речевая аналитика. 2 Данные расшифровываются и анализируются в онлайн-режиме, прямо в момент обращения клиента. 2 Это позволяет оператору давать более точные ответы на запросы. 2
• Голосовые роботы становятся более эмпатичными. 5 Они учатся распознавать эмоции, чтобы строить более глубокий диалог. 5
• Голосовая биометрия. 5 Её используют, например, call-центры банков и страховых компаний, чтобы быстрее распознать клиентов, когда они звонят с незарегистрированных в системе номеров, и защититься от мошеннических операций с банковскими картами. 5
• Создание брендированных голосов. 5 Генерирующий звук искусственный интеллект позволяет создавать уникальный голос под тот или иной бренд. 5

По данным исследования информационно-аналитического агентства Telecom Daily, в 2024–2025 годах российский рынок речевой аналитики в среднем вырастет на 15%, в том числе за счёт внедрения новых технологий. 2