Как использовать речевые технологии просто, интересно и с выгодой для продаж.
•Download as PPTX, PDF•
1 like•298 views
Исполнительный директор CallTracking.ru Кирилл Писцов на РИФ и КИБ 2017 рассказывает о том, как использовать речевые технологии с выгодой для продаж.
Как использовать речевые технологии просто, интересно и с выгодой для продаж.
- 1. Как использовать речевые технологии просто, интересно и с выгодой для продаж
- 2. НЕ ВЗЯЛИ ТРУБКУ ЦЕЛЕВЫЕ НЕЦЕЛЕВЫЕ 2 000 000 обработанных звонков за 2016 год Доля целевых обращений 2
- 3. А КТО ОПРЕДЕЛЯЕТ КАЧЕСТВО? НЕ ВЗЯЛИ ТРУБКУ ЦЕЛЕВЫЕ НЕЦЕЛЕВЫЕ Доля целевых обращений 3
- 4. Нецелевые обращения | Плохая обработка Самое время использовать речевые технологии! 4
- 5. Кейс Repka.UA Голосовой интерфейс приобретения товаров в интернет магазине. VoiceKey.PLATFORM Платформа мультимодальной биометрической аутентификации пользователей в каналах дистанционного обслуживания. Callscoring.ru Независимый аудитор эффективности работы рекламных агентств. Интересное применение в мире речевых технологий 5
- 6. • RWTH ASR - Aachen University Speech Recognition System • Julius - open source Large Vocabulary CSR Engine • iATROS - Pattern Recognition and Human Language Technology • Simon - open source speech recognition program • SHoUt - large vocabulary continuous speech recognition • HTK - the Hidden Markov Model Toolkit Хотите попробовать написать свою? ☺ 6
- 8. Речевые технологии от гигантов рынка 8
- 9. Принцип работы и составные части технологий Акустическая модель Языковая модельТелефонные звонки Текст для анализа 9
- 12. 12 Ю.Б. ЛевитанИ.Л. Кириллов Л.Н. Толстой Эксперименты с технологиями распознавания речи
- 14. • На идеальной фонограмме – действительно отличные результаты • Распознавание “real time” • Хорошая работа даже с сложным словарём слов (редких слов) • Простота работы API • Стоимость (совсем недорого!) Сначала результаты поражают!
- 16. • Проблемы распознавания при диалоге 2-х человек (мешают говорить друг другу) • Система сходит с ума теряясь в интонациях • Шум и помехи! Существует много подводных камней
- 18. 18 Шёл бы ты лучше делом заниматься! Вероятность корректного распознавания для фонограммы “tolstoi_1908.mp3”: 23% _
- 19. Имена Даты Адреса Оформление заказа (Ecommerce) Медицина Свободная речь Сложный словарь слов Brands Карта соответствий для типов звонков для лучшего распознавания определенных критериев
- 20. Итоги экспериментов: • ДА! Цифры 84-94% могут быть правдой при определенных умелом (хитром) управлении • ДА! Мы взяли эти технологии на вооружение! • ДА! Мы хотим продолжить эти эксперименты вместе с вами!
- 21. ЗВОНКИ ЧАЩЕ СТАНОВЯТСЯ ПРОДАЖАМИ, ЕСЛИ ИХ КОНТРОЛИРОВАТЬ. Кирилл Писцов, Исполнительный директор +7 (495) 981-96-00 #140 kirill.pistsov@calltracking.ru facebook.com/calltracking.ru
Editor's Notes
- #2: Вступление (1, 0:30) В этом докладе мы расскажем, какие интересные продукты работают на базе речевых технологий. Как даже небольшие команды могут создавать очень интересные продукты, которые внедряются и масштабируется для смежных проектов (несколько кейсов). Как даже маленький проект может улучшить результаты анализа речи, стоя на плечах гигантов речевых технологий. На примере фонограмм покажем, как мы экспериментировали с разнообразными системами распознавания речи.
- #3: Как мы начали заниматься речевыми технологиями (1-2, 1:00) Наше увлечение речевыми технологиями совпало с прорывными достижениями в этих технологиях. Сначала для коллтрекинга CallTracking.ru, где мы только начинали экспериментировать. Пользовались речевыми технологиями для определения целевых/нецелевых звонков, вылавливая релевантные слова.
- #6: А что есть сейчас интересного в мире речевых технологий? (1-2, 1:00) Краткий обзор интересных продуктов появившихся на базе речевых технологий с момента появления речевых API. Продукты от небольших команд, использовавших открытые API распознавания речи. Кейс Repka.UA. Голосовой интерфейс приобретения товаров в интернет магазине. VoiceKey.PLATFORM. Платформа мультимодальной биометрической аутентификации пользователей в каналах дистанционного обслуживания. Вывод: строить продукты на базе речевых технологий уже могут даже небольшие смелые команды.
- #7: Краткое упоминание независимых open source решений для речевого распознавание. RWTH ASR, Julius, iATROS, Simon, SHoUt, HTK.
- #8: Краткое упоминание независимых open source решений для речевого распознавание. RWTH ASR, Julius, iATROS, Simon, SHoUt, HTK.
- #9: Как эти небольшие компании достигли таких крутых результатов со столь сложной технологией? (4-5, 2:00) Открытые API для работы с распознаванием речи: кратко об особенностях и отличиях API речевых технологий Яндекса, Google, Microsoft, Amazon, Nuance, ЦРТ. Краткое упоминание независимых open source решений для речевого распознавание. RWTH ASR, Julius, iATROS, Simon, SHoUt, HTK.
- #10: Насколько эти технологии хороши? Можем ли мы на них положиться? (2-3, 1:30) Разбор, какие цифры по качеству распознавания заявляют сервисы Яндекс, Google, Microsoft, Amazon. Демонстрация примеров, какие результаты по качеству распознавания показали системы с нашей выборкой фонограмм. Примеры распознавания на базе 50 тыс. отслушанных коммерческих звонков. С какими типами фонограмм, в каких отраслях и в какой тематике лучше работает та или иная система. На чем они спотыкаются. Итоги нашего исследования по качеству распознавания речи.
- #11: Есть ли «достаточный уровень» качества распознавания? Действительно ли важно распознавать все, если даже человеческое ухо распознает в среднем 96% речи?(2, 2:00) Примеры метрик качества распознавания. Примеры специфичных метрик по отраслям. Методы: как создать метрику для конкретной отрасли и задачи. Речевые технологии отлично применимы для простых сервисных операций, но пока что сложно применимы для консультативных сценариев взаимодействия с пользователем.
- #14: По началу всё кажется идеально… Распознавание зашкаливает за 96%