_Речевая аналитика_

1.

Речевая аналитика
Цель — понять архитектуру, основные компоненты и области
применения этой мощной технологии.

2.

Определение речевой аналитики
Технология, которая извлекает смысл и инсайты из голосовых
данных. Это не просто распознавание речи, а то, что происходит
после.
Automatic Speech Recognition — ASR
ASR (распознавание речи) — «уши» ИИ,
речевая аналитика — «мозг» ИИ (понимает контекст, эмоции,
намерения).
Речевая аналитика позволяет создавать персонализированный
опыт взаимодействия, адаптируясь к эмоциональному состоянию и
намерениям пользователя.

3.

Зачем это нужно? Мотивация и кейсы
Кол-центры: оценка качества, поиск жалоб, скрипты успешных
продаж.
Медицина: помощь в диагностике депрессии, неврологических
заболеваний по голосу.
Безопасность: обнаружение мошеннических звонков по стрессу и
ключевым фразам.
Разработка персонализированных подходов для улучшения
клиентского опыта в кол-центрах.
Анализ голосовых паттернов для более точной диагностики и
мониторинга состояния пациентов.

4.

Технологический пазл речевой аналитики
Три кита речевой аналитики:
• автоматическое распознавание речи (ASR),
• обработка естественного языка (NLP),
• анализ голоса (paralinguistics).
Они позволяют преобразовывать аудиозаписи в текстовый формат, извлекать
смысл и эмоции из речи, что делает возможным глубокое понимание
коммуникационных процессов.
Комплексный анализ обеспечивает высокую точность и эффективность в
обработке больших объёмов речевых данных.

5.

Автоматическое распознавание речи (ASR)
Преобразует звуковой сигнал в последовательность слов.
Основные вызовы: акценты и диалекты, фоновые шумы,
омонимы, отсутствие пунктуации.
Пример:
«покажидетькалошамиф»
vs
«покажи детские лашами ф».
Для повышения точности распознавания применяются
алгоритмы машинного обучения, которые учитывают контекст и
статистические закономерности языка.
Несмотря на прогресс, сложные случаи требуют
дополнительной обработки и коррекции со стороны человека.

6.

Обработка естественного языка (NLP)
Анализирует текст, полученный от
ASR.
Ключевые задачи NLP в речевой
аналитике:
• извлечение сущностей (NER),
• анализ тональности (sentiment
analysis),
• классификация интентов (intent
classification).
Определение контекста
взаимодействия помогает в
построении диалоговых систем, а
распознавание именованных
сущностей (entity linking)
способствует более глубокому
пониманию содержания разговора.
Построение семантических связей
между элементами текста улучшает
качество анализа и обработки
естественного языка.

7.

Анализ голоса (paralinguistics)
Анализирует сам аудиосигнал, минуя текст.
Ключевые параметры:
темп речи,
тон и высота голоса (pitch),
паузы и заполнители («э-э», «ммм»),
энергия
громкость.
Позволяет выявлять эмоциональные состояния говорящего,
такие как уверенность или неуверенность.
Определяет структуру речи, включая синтаксические и
ритмические особенности.

8.

Практикум по речевой аналитике
Практическое задание (35 минут).
Пример:
«Сценарий: клиент звонит в банк, чтобы
сообщить о потере карты. Разговор
начинается напряжённо, клиент говорит
быстро и сбивчиво. Оператор спокоен и
вежлив.»
Ваши задачи:
• ASR — создайте транскрипцию,
• NLP — найдите сущности, тональность,
намерения,
• анализ голоса — опишите паралингвистику,
• синтез — сформулируйте итоговый инсайт.
Определите ключевые фразы, которые помогут
улучшить обслуживание клиентов в подобных
ситуациях в будущем.

9.

Архитектура речевой аналитики
Ключевые компоненты:
Вход: голосовой сигнал.
Блок 1: ASR (automatic speech recognition). Функция: преобразование
«Речь -> Текст».
Выход: сырая текстовая транскрипция.
Блок 2: NLP (natural language processing). Функция: анализ текста.
Подкомпоненты: NER (извлечение сущностей), sentiment analysis (анализ
тональности), intent classification (классификация намерений).
Блок 3: анализ голоса (voice analysis). Функция: анализ аудио.
Подкомпоненты: темп, тон, паузы, эмоции по акустике.
Выход: структурированные данные, инсайты, отчёты, триггеры действий.