Российские разработчики создали систему распознавания речи, анализирующую звонки потенциальных клиентов в компании. Тема звонка, его основные тезисы и информация о количестве позвонивших сопоставляются с проводимыми рекламными кампаниями. Это дает информацию об эффективности рекламы, сообщают Известия.
Группа компаний «Центр речевых технологий» (ЦРТ) и аналитический сервис CoMagic создали систему анализа телефонных разговоров SmartTag. Проект основан на машинном обучении. По словам разработчиков, система прослушивает и расшифровывает звонки, анализирует структуру и лексику разговора. Например, она может в автоматическом режиме определить, с какой целью позвонил человек, какой услугой решил воспользоваться. Далее можно будет сопоставить количество обращений по разным продуктам, сравнить с данными о проходящих рекламных кампаниях и оценить их эффективность.
Особенность нашего продукта в том, что он способен распознавать спонтанную слитную речь, в то время как голосовые помощники в поисковых системах могут распознавать только отдельные короткие фразы, — рассказал генеральный директор ЦРТ Дмитрий Дырмовский. — Мы много лет специализируемся на распознавании профессиональной речи — для разных сфер применения наши лингвисты составляют специальные словари, например медицинские. Это значительно повышает качество распознавания специфической речи.Новая разработка, по мнению ее создателей, будет полезна компаниям, работающим в сфере недвижимости, авто, медицины, финансов. В основе проекта — алгоритм распознавания речи, основанный на нейронных сетях.
По словам специалиста по машинному обучению, замруководителя Центра геоинформационных систем Университета Иннополис Рамиля Кулеева, в ближайшем будущем технологии распознавания будут использоваться в сочетании с семантическим анализом текста для понимания его смысла. И это позволит автоматизировать целые отрасли, такие как колл-центры.
— В последнее десятилетие главным инструментом распознавания образов и речи стали машинное обучение и нейронные сети, — рассказал Рамиль Кулеев. — Здесь сложно создать универсальную систему. Но если речь идет о конкретной предметной области, то задача упрощается.
Доктор технических наук, завкафедрой речевых информационных систем Университета ИТМО Юрий Матвеев отметил, что распознать русскую речь гораздо труднее, чем английскую.
— В октябре прошлого года компания Microsoft достигла уровня ошибок распознавания английской слитой в телефонном канале речи ниже 6%, это соответствует доле ошибок при выполнении такой задачи человеком. Среди российских разработчиков лучший результат по распознаванию английской речи показала именно ЦРТ — 8%, — добавил Юрий Матвеев.
Технический директор рекламного агентства Actis Wunderman Алексей Круглов считает, что за технологиями распознавания речи будущее. Но полностью автоматизировать анализ клиентских звонков не удастся, полагает он.
— Вначале маркетолог должен проанализировать звонки клиентов, оценить ключевые слова, по которым их можно отнести в ту или иную группу, а уже потом доверить машине анализ новых звонков, — отметил эксперт.
Кроме того, всё большее количество потребителей предпочитают использовать другие каналы коммуникации с брендом, нежели телефон. Это, например, мессенджеры.
В прошлом году компания ЦРТ получила субсидию от Минпромторга в размере 250 млн рублей на создание программы распознавания речи врачей. По заказу Минкомсвязи эта же компания разрабатывала программно-аппаратный комплекс распознавания речи для создания субтитров телепередач на российских каналах.
