npm install yandex-speech

Выражаем большое спасибо за подготовку статьи Евгению Григоренко, Microsoft Student Partner, за помощь в написании данной статьи. Остальные наши статьи по теме Azure можно найти по тегу azureweek

Лучший способ набрать текст на телефоне – это сказать его.

Как создавать навыки без специальных навыков

Speech analytics is the process of analysing recorded speech, such as phone calls, to gather customer information to improve communication and future customer interaction. Speech analytics as a technology has been evolving especially rapidly over the last few years. It gives the ability to structure and analyse previously lost streams of insight-rich data, such as phone conversations. Empowered with this technology, operations can gather incredibly valuable business intelligence to drive call delivery performance improvements. It’s smart in that it automatically identifies focus areas in which customer service or sales teams may need additional call training which then, in turn, improves the call’s successful outcome. Speech analytics, as a process, can isolate buzzwords and phrases used most frequently within a given time period, plus indicate usage is trending up or down. This data is highly useful to call managers to spot changes in consumer behaviour so that action can be taken to improve customer satisfaction.

Zadarma is a leading global VoIP provider and offers a smart speech analytics feature as part of their incredibly easy to use telecommunications offering. The tool is free as part of the wider PBX phone system bundles, included in the free recognition minutes. Zadarma’s analytics feature allows data access to every internal or external call conversation. The benefits of speech analytics include:

РЕЗЮМЕ

Как (и зачем?) написать голосовой дневник, используя open source инструменты.

За что ты отвечаешь? Что входит в зону твоей ответственности?

Нейронные сети занимают все больше и больше бизнес-ниш: они считают посетителей, контролируют качество и соблюдение техники безопасности, считывают автомобильные номера и проверяют, не забыли ли вы надеть маску. Даже этот текст мог бы быть написан нейронной сетью.

Искусственная нейронная сеть (ИНС) — математическая модель, имеющая программное или аппаратное воплощение. Название пришло от сравнения с принципом работы биологических нейронных сетей. Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами,так как  нейросети позволяют прогнозировать сразу несколько величин (и даже одновременно решать задачи классификации и прогнозирования) одной моделью. При этом нейросети требуют значительно большего количества ресурсов — как аппаратных, так и подготовленных данных, необходимых для обучения.

Развитие нейронных сетей связано как с развитием технологий, так и с вкладом глобального IT-сообщества в обучение различных моделей на большом количестве различных наборов данных.

Пожалуй, самая популярная область применения нейросетей сегодня — распознавание визуальных образов, аудио и видео. Они используются везде — от робота-автоответчика в банке и спецэффектов в TikTok до анализа состояния нефтепроводов и подсчета брака на заводе. Нейросети существенно облегчают труд человека и экономят бизнесу миллионы человеко-часов в год.

В этой статье мы расскажем о нейросетях, которые использовали при разработке программной платформы Digital Sense — собственного продукта Цифроматики, который позволяет строить бизнес-процессы на обработке искусственным интеллектом графических и аудиоканалов в режиме реального времени, обрабатывать данные, представлять результаты анализа в графической форме и запускать программные сценарии.