Системы распознавания речи (СРР) c функцией Многопользовательский доступ

Программы и системы распознавания речи (СРР, англ. Speech Recognition Systems, ASR) используется для преобразования разговорного языка в текстовую информацию с помощью алгоритмов распознавания речи.

Распознавание речи (англ. Automatic Speech Recognition) — это деятельность, связанная с разработкой и применением алгоритмов и программных решений, которые позволяют преобразовывать устную речь в текстовую информацию. В основе этой деятельности лежит анализ акустических сигналов, их обработка с помощью математических и лингвистических моделей, а также использование методов машинного обучения и искусственного интеллекта для повышения точности распознавания. Системы распознавания речи находят применение в различных сферах: от мобильных приложений и виртуальных ассистентов до корпоративных информационных систем и сервисов автоматического транскрибирования.

Ключевые аспекты данного процесса:

• обработка и анализ аудиозаписей,
• выделение речевых сигналов из фонового шума,
• сегментация речи на фонетические и лексические единицы,
• сопоставление речевых фрагментов с лингвистическими базами данных,
• генерация текстового представления устной речи,
• постобработка и коррекция распознанного текста.

Цифровые (программные) решения играют ключевую роль в развитии технологий распознавания речи, поскольку они обеспечивают масштабируемость, гибкость и возможность интеграции с другими системами. Современные алгоритмы машинного обучения и нейронные сети позволяют существенно повысить точность и скорость распознавания, а также адаптировать системы к различным акцентам, диалектам и условиям записи аудио. В перспективе развитие программных решений будет способствовать дальнейшему расширению областей применения технологий распознавания речи и повышению их эффективности в решении прикладных задач.

Программное обеспечение может быть использовано людьми с ограниченными возможностями, применено в автомобильных систем и в любых иных случаях для диктовки и преобразования аудио- и видеофайлов в текст. Также системы распознавания речи (также часто называются системами распознавания голоса) могут быть использованы в Службе поддержки клиентов для обработки обычных телефонных запросов, а также в здравоохранении и юриспруденции для документирования процессов. Программное обеспечение для распознавания голоса может помочь компаниям улучшить коммуникацию и перевести их в формат данных, удобный для использования и архивирования.

Наиболее продвинутые на рынке решения обеспечивают использование таких технологий, как искусственный интеллект (ИИ, AI) или биометрическое распознавание голоса. Некоторые программные продукты также предоставляют программный интерфейс (API) или веб-сервисы для интеграции с веб-страницами или другим программным обеспечением.

Системы распознавания речи в основном используют следующие группы пользователей:

• компании, занимающиеся разработкой голосовых помощников и интерактивных систем, для интеграции функций распознавания речи в свои продукты и сервисы;
• организации в сфере клиентского обслуживания, чтобы автоматизировать обработку звонков и улучшить качество обслуживания за счёт быстрого преобразования речи в текст;
• образовательные учреждения и онлайн-платформы для создания материалов, позволяющих преобразовывать аудиолекции в текстовый формат;
• медицинские учреждения и сервисы для транскрибирования речи врачей, пациентов и других медицинских данных;
• разработчики программного обеспечения, создающие приложения с функцией голосового ввода текста, например, для мобильных устройств или специализированных рабочих станций;
• юридические и консультационные фирмы для быстрого преобразования аудиозаписей совещаний, интервью и других материалов в текстовый формат;
• медиакомпании и новостные агентства для автоматизации процесса создания текстовых версий аудио- и видеоматериалов.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Дообучение

Функции Дообучения позволяют улучшить качество работы системы ИИ или модели, обучая её на дополнительных данных со стороны пользователя. Это может быть полезно, если модель не справляется с некоторыми задачами, если требуется улучшить ее точность или обеспечить специализацию для решения узконаправленных задач. Дообучение может быть выполнено на основе новых данных или на уже имеющихся данных, которые были ранее не использованы для обучения модели.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Интеграция данных

Функции Интеграции данных позволяют объединять и синхронизировать информацию из различных источников и форматов в единую систему, обеспечивая её целостность, актуальность и доступность для последующего анализа и обработки в режиме реального времени.

Интеллектуальный анализ данных

Функция Интеллектуальный анализ данных в ИИ позволяет анализировать большие объемы данных в различных формах (структурированные данные, текст, изображения, аудио, видео или смешанные данные) и извлекать из них полезную информацию. Такой анализ включает в себя распознавание закономерностей, выявление тенденций и предсказание будущих значений.

Классификация данных

Функции Классификации данных позволяют автоматически распределять информацию по заранее заданным категориям и параметрам, выявлять закономерности в массивах данных, определять принадлежность объектов к определённым группам и типам, а также структурировать неструктурированную информацию для дальнейшего анализа и обработки.

Кластеризация

Функции Кластеризации позволяют автоматически группировать данные по схожим характеристикам, выявлять скрытые паттерны и взаимосвязи между объектами, разделять массивы информации на значимые категории без предварительного обучения, что помогает в анализе и принятии решений.

Машинное обучение

Функции Машинного обучения позволяют автоматически обучать модели на основе больших массивов данных для повышения точности обработки информации.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Мониторинг данных

Функции Мониторинга данных обеспечивают непрерывное отслеживание потоков информации, автоматическое выявление аномалий и отклонений в режиме реального времени, а также своевременное оповещение пользователей о критических изменениях и событиях в обрабатываемых данных.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Обработка видео-данных

Функции обработки видео-данных позволяет системе работать с информацией в форме видео-потока при помощи методов искусственного интеллекта, проводить разбор, анализ или синтез (генерацию) информации.

Обработка визуально-графических данных

Функции обработки визуально-графических данных позволяет извлекать и генерировать информацию в виде графических данных, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученной информации, преобразовывать или создавать новые графические материалы.

Обработка голосовых данных

Функции обработки голосовых данных позволяет работать с голосовыми данными, такими как распознавание речи, синтез речи и обработка естественного языка. Это позволяет создать системы, которые могут понимать и отвечать на голосовые запросы, а также генерировать речь на основе текста или других входных данных.

Обработка звуковых данных

Функции обработки звуковых данных (аудио-анализ) позволяет извлекать полезную информацию и смысл из звуковых сигналов, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученных данных, а также генерировать аудиальную информацию.

Обработка структурированных данных

Функции обработки структурированных данных позволяет использовать для работы данные, которые организованы в виде форматированных хранилищ, баз данных, электронных таблиц и иных структурированных форматов, в которых элементы данных имеют адресацию для более эффективной обработки и анализа.

Обработка текстовых данных

Функции обработки данных текста представляет собой инструментарий для работы ИИ с информацией в виде текста путём структурирования исходного текста, анализа текстовых шаблонов (паттернов), оценки смысла (семантики) текста, а также применения текстовых генеративных алгоритмов.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

Прогнозирование

Функции Прогнозирования позволяют строить предсказательные модели на основе исторических и текущих данных, выявлять тенденции развития процессов, оценивать вероятные сценарии будущего и определять потенциальные риски для принятия обоснованных управленческих решений.

Визуализация

Визуализация позволяет представлять сложные массивы данных в понятной графической форме, наглядно отображать взаимосвязи и закономерности, выявлять аномалии и тренды, облегчать анализ результатов обработки информации, а также обеспечивать эффективное взаимодействие между специалистами при интерпретации полученных данных.

Оптимизация процессов

Оптимизация процессов позволяет автоматизировать и улучшать бизнес-операции за счет анализа данных в реальном времени, выявления узких мест, прогнозирования результатов изменений, распределения ресурсов, настройки параметров работы системы и повышения общей эффективности выполнения задач.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса Системы распознавания речи (СРР) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят эффективность использования технологии в конкретных бизнес-процессах. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для малого бизнеса могут подойти решения с базовым функционалом и невысокой стоимостью, тогда как крупным корпорациям потребуются системы с высокой производительностью, возможностью масштабирования и интеграцией с существующими корпоративными информационными системами. Также важно учитывать отраслевые требования — например, в медицинской сфере система должна поддерживать специализированную терминологию и обеспечивать высокий уровень конфиденциальности данных, а в сфере колл-центров — обеспечивать быструю обработку большого объёма голосовых данных и интеграцию с CRM-системами. Не менее значимы технические ограничения, такие как совместимость с используемой инфраструктурой (операционными системами, сетевыми решениями и т. д.), требования к вычислительным ресурсам (процессор, оперативная память, место на диске), поддержка различных аудиоформатов и языков. Кроме того, стоит обратить внимание на точность распознавания, скорость обработки данных, возможность обучения системы под специфические задачи, наличие API для интеграции с другими системами, уровень защиты данных и соответствие нормативным требованиям (например, требованиям к обработке персональных данных).

Ключевые аспекты при принятии решения:

• точность распознавания речи (процент корректного преобразования речи в текст);
• поддержка необходимых языков и диалектов;
• скорость обработки аудиоданных (количество часов аудио, которое система может обработать за единицу времени);
• возможность интеграции с существующими корпоративными системами (CRM, ERP и др.);
• наличие функций для обучения и настройки системы под специфические задачи и терминологию;
• совместимость с используемой ИТ-инфраструктурой и операционными системами;
• уровень защиты данных и соответствие нормативным требованиям;
• стоимость лицензии и обслуживания, включая возможные дополнительные расходы на расширение функциональности;
• наличие API и инструментов для разработки дополнительных модулей и интеграции с другими сервисами;
• поддержка различных аудиоформатов и устройств записи звука.

После анализа перечисленных факторов можно сформировать перечень критериев, которым должен соответствовать программный продукт. На основе этого перечня следует провести сравнительный анализ доступных на рынке решений, уделяя особое внимание отзывам пользователей, опыту внедрения в компаниях со схожим масштабом и отраслевыми особенностями, а также возможностям поставщика по технической поддержке и обновлению системы. Важно также предусмотреть пилотный проект или тестовый период для оценки эффективности работы системы в реальных условиях перед полномасштабным внедрением.

Системы распознавания речи (СРР) представляют собой технологическое решение, позволяющее автоматизировать процесс преобразования устной речи в текстовый формат. Их применение приносит ряд преимуществ в различных сферах деятельности, повышая эффективность работы и улучшая пользовательский опыт.

• Автоматизация ввода данных. СРР позволяют существенно сократить время и ресурсы, затрачиваемые на ручной ввод информации, что особенно актуально для организаций, работающих с большими объёмами текстовой информации.

• Повышение производительности труда. Сотрудники могут диктовать тексты вместо набора на клавиатуре, что ускоряет процесс создания документов и освобождает время для более сложных задач.

• Улучшение доступности сервисов. СРР делают информационные системы более доступными для людей с ограниченными возможностями, а также для пользователей в ситуациях, когда использование клавиатуры или мыши затруднено.

• Оптимизация клиентского сервиса. Внедрение СРР в контакт-центры и системы автоматического обслуживания клиентов позволяет ускорить обработку запросов, снизить нагрузку на операторов и повысить уровень удовлетворённости клиентов.

• Интеграция с другими системами. СРР могут быть интегрированы с корпоративными информационными системами, CRM, ERP и другими платформами, что обеспечивает более гибкое и эффективное управление данными.

• Снижение ошибок ввода данных. Автоматизированное преобразование речи в текст минимизирует вероятность опечаток и других ошибок, которые часто возникают при ручном вводе информации.

• Расширение возможностей анализа данных. Преобразованный в текстовый формат речевой контент можно анализировать с помощью инструментов обработки естественного языка, выявлять тренды, настроения и ключевые темы, что полезно для маркетинговых и аналитических целей.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Программный продукт категории распознавания речи (голоса) должен соответствовать следующим основным критериям:

• Создание и использование текстовых документов, получаемых с помощью распознавания речи,
• Обработка и перевод нескольких типов аудио- и видеофайлов со звуковой дорожкой,
• Применение словарей и моделей распознавания для различных естественных языков,
• Использование функций адаптации для обеспечения транскрибирования звуковых шумов,
• Работа с информацией, полученной с помощью смартфона или портативных диктофонов.

По экспертным прогнозам Soware, в 2026 году на рынке систем распознавания речи (СРР) продолжат развиваться ключевые технологические тенденции, направленные на повышение эффективности и удобства использования данных систем, их интеграцию с другими технологиями, укрепление защиты данных и расширение сфер применения. Среди основных трендов можно выделить:

• Интеграция с ИИ и машинным обучением. Системы будут совершенствовать алгоритмы машинного обучения для более точного распознавания речи, адаптации к акцентам и диалектам, а также для интеграции с системами анализа эмоционального состояния и тональности речи.

• Развитие мультимодальных систем. СРР будут всё теснее интегрироваться с технологиями обработки видео и анализа жестов, что позволит создавать комплексные решения для взаимодействия человека и машины в образовании, медицине и других областях.

• Расширение применения в бизнесе и промышленности. Системы найдут новое применение в автоматизации бизнес-процессов, CRM-системах, управлении производственным оборудованием, мониторинге рабочих процессов и оптимизации логистики.

• Повышение точности и надёжности распознавания. Разработчики будут работать над улучшением алгоритмов для минимизации ошибок в сложных акустических условиях и при распознавании нескольких языков одновременно.

• Укрепление защиты данных и конфиденциальности. СРР будут включать более совершенные механизмы шифрования, анонимизации данных и контроля доступа к информации, учитывая ужесточение требований законодательства в области защиты персональных данных.

• Персонализация и адаптивность. Системы будут более детально учитывать индивидуальные особенности пользователей, включая голос, манеру речи и профессиональный лексикон, что повысит эффективность взаимодействия.

• Развитие облачных решений. Облачные платформы продолжат играть ключевую роль в распространении СРР, обеспечивая масштабируемость, доступность технологий для компаний разного размера и снижение затрат на инфраструктуру.

Россия

Инлексис Голосовой бот