Распознавание речи
от DATA4
(проект Amvera Speech)
Где используется распознавание речи
Перевод аудиофайлов в текстТекстовый архив позволяет осуществлять поиск по ключевым словам и определять тематику аудиофайлов без необходимости прослушивания
Ускорение работы с архивом записейЧтение текста до 3 раз быстрее прослушивания аудиофайлов, используйте распознавание речи и экономьте ваше время
Речевая аналитикаРаспознавание речи (ASR) - ядро любой системы речевой аналитики
Голосовые ассистентыГолос - естественный способ коммуникации для человека. Внедряйте распознавание речи Data4 в голосовые помощники и мобильные приложения
ПротоколированиеИспользуйте распознавание речи Data4 для удобного внесения информации в ходе медицинских обследований и судебных заседаний
Распознавание речи DATA4 это
95%
Качество распознавания для телефонной речи по метрике WER
12
Отраслевых моделей для лучшего распознавания
Кастомизация
Возможность настройки STT под лингвистику и акустику вашего кейса
3x
До 3 раз сокращаем ошибку распознавания за счет индивидуальной адаптации моделей под конкретный кейс
Протестируйте качество распознавания речи от DATA4
Отправьте голосовое сообщение или файл телеграмм боту @AmVeraSpeechBot для расшифровки
Распознавание речи от DATA4
Это встраиваемый программный модуль с лицензированием по ядрам (для локального решения) и по минутам (для использования в облаке).
Используйте бота Amvera для распознавания голосовых сообщений
Бот @AmVeraSpeechBot - идеальное решение для перевода голосовых сообщений в текст. Перешлите голосовое сообщение или продиктуйте свое, и моментально получите текстовую расшифровку. Текст удобно копировать и пересылать. Используйте распознавание голосовых сообщений и голосовой ввод в боте бесплатно.
Пример кейса
Северсталь - повышение безопасности через распознавание
Компания Северсталь является не только крупным производителем металлопроката, но и обладает собственным подвижным железнодорожным составом. Безопасность на ЖД транспорте зависит от соблюдения регламента переговоров.
Задача: Разработать систему контроля соблюдения регламента переговоров на ЖД Транспорте предприятия
Основная идея:
Применение системы распознавания речи и алгоритмов обработки естественного языка для автоматического контроля соблюдения регламента переговоров.
Нетривиальность решения:
1) Аудиозаписи получены в экстремально зашумленной среде переговоров по рации.
2) Естественная речь вариативна.
3) Отраслевая лингвистика общения персонала не похожая на лингвистику повседневного общения.
Решение:
Для решения задачи была разработана система распознавания речи в заданных акустических условиях.
Результат:
Точность распознавания составила 72%, в сравнении с другими известными решениями ошибка распознавания снижена в 2,7 раза.
Задача: Разработать систему контроля соблюдения регламента переговоров на ЖД Транспорте предприятия
Основная идея:
Применение системы распознавания речи и алгоритмов обработки естественного языка для автоматического контроля соблюдения регламента переговоров.
Нетривиальность решения:
1) Аудиозаписи получены в экстремально зашумленной среде переговоров по рации.
2) Естественная речь вариативна.
3) Отраслевая лингвистика общения персонала не похожая на лингвистику повседневного общения.
Решение:
Для решения задачи была разработана система распознавания речи в заданных акустических условиях.
Результат:
Точность распознавания составила 72%, в сравнении с другими известными решениями ошибка распознавания снижена в 2,7 раза.
Протестируйте качество распознавания речи от DATA4
Отправьте голосовое сообщение или файл телеграмм боту @ClaritySpeechbot для расшифровки
Связаться с нами
Напишите контактные данные, чтобы наш менеджер связался с вами.