В нашем современном, насыщенном событиями мире, скорость работы с информацией является одним из краеугольных камней достижения успеха. От того как насколько быстро мы получаем, создаём, перерабатываем информацию зависит наша рабочая производительность и продуктивность, а значит и наш непосредственный материальный достаток. Среди инструментов, способных повысить наши рабочие возможности, важное место занимают программы для перевода речи в текст, позволяющие существенно увеличить скорость набора нужных нам текстов. В данном материале я расскажу, какие существуют популярные программы для перевода аудио голоса в текст, и каковы их особенности.
Большинство ныне существующих программ для перевода голоса в текст имеют платный характер, предъявляя ряд требований к микрофону (в случае, когда программа предназначена для компьютера). Крайне не рекомендуется работать с микрофоном, встроенным в веб-камеру, а также размещённым в корпусе стандартного ноутбука (качество распознавания речи с таких устройств находится на довольно низком уровне). Кроме того, довольно важно иметь тихую окружающую обстановку, без лишних шумов, способных напрямую повлиять на уровень распознавания вашей речи.
При этом большинство таких программ способны не только трансформировать речь в текст на экране компьютера, но и использовать голосовые команды для управления вашим компьютером (запуск программ и их закрытие, приём и отправление электронной почты, открытие и закрытие сайтов и так далее).
Программа преобразования речи в текст
Перейдём к непосредственному описанию программ, способных помочь в переводе речи в текст.
Программа «Laitis»
Бесплатная русскоязычная программа для распознавания голоса «Laitis » обладает хорошим качеством понимания речи, и, по мнению её создателей, способна практически полностью заменить пользователю привычную клавиатуру. Программа хорошо работает и с голосовыми командами, позволяя с их помощью выполнять множество действий по управлению компьютером.
Для своей работы программа требует обязательного наличия на ПК скоростного интернета (в работе программы используются сетевые сервисы распознавания голоса от «Google» и «Yandex»). Возможности программы позволяют, также, управлять с помощью голосовых команд и вашим браузером, для чего необходима установка на веб-навигатор специального расширения от «Laitis» (Chrome, Mozilla, Opera).
«Dragon Professional» — расшифровка аудиозаписей в текст
На момент написания данного материала цифровой англоязычный продукт « Dragon Professional Individual » является одним из мировых лидеров по качеству распознаваемых текстов. Программа понимает семь языков (с русским пока работает лишь мобильное приложение «Dragon Anywhere» на и ), обладает высоким качеством распознавания голоса, умеет выполнять ряд голосовых команд. При этом данный продукт имеет исключительно платный характер (цена за основную программу составляет 300 долларов США, а за «домашнюю» версия продукта «Dragon Home » покупателю придётся выложить 75 американских долларов).
Для своей работы данный продукт от «Nuance Communications» требует создания своего профиля, который призван адаптировать возможности программы под специфику вашего голоса. Кроме непосредственной диктовки текста, вы можете обучить программу выполнять ряд команд, тем самым делая своё взаимодействие с компьютером ещё более конгруэнтным и удобным.
«RealSpeaker» — сверхточный распознаватель речи
Программа для трансформации голоса в текст «RealSpeaker » кроме стандартных для программ такого рода функций, позволяет задействовать возможности веб-камеры вашего ПК. Теперь программа не только считывает аудио составляющую звука, но и фиксирует движение уголков губ говорящего, тем самым более корректно распознавая выговариваемые им слова.
«RealSpeaker» считывает не только аудио, но и визуальную составляющую процесса речи
Приложение поддерживает более десяти языков (в том числе и русский), позволяет распознавать речь с учётом акцентов и диалектов, позволяет транскрибировать аудио и видео, даёт доступ к облаку и многое другое. Программа условно бесплатна, за платную версию придётся заплатить вполне реальные деньги.
«Voco» — программа быстро переведёт голос в текстовый документ
Ещё один преобразователь голоса в текст – это платный цифровой продукт «Voco », цена «домашней» версии которого ныне составляет около 1700 рублей. Более продвинутые и дорогие варианты данной программы – «Voco.Professional» и «Voco.Enterprise» имеют ряд дополнительных возможностей, одной из которых является распознавание речи из имеющихся у пользователя аудиозаписей.
Среди особенностей «Voco» отмечу возможность дополнения словарного запаса программы (ныне словарный запас программы включает более 85 тысяч слов), а также её автономную работу от сети, позволяющую не зависеть от вашего подключения к Интернету.
Среди плюсов «Voco» — высокая обучаемость программы
Приложение включается довольно просто — достаточно дважды нажать на клавишу «Ctrl».Приложение абсолютно бесплатно, поддерживает несколько десятков языков, среди которых и русский.
Заключение
Выше мной были перечислены программы для перевода вашей аудио записи голоса в текст, описан их общий функционал и характерные особенности. Большинство подобных продуктов обычно имеет платный характер, при этом ассортимент и качество русскоязычных программ качественно уступает англоязычным аналогам. Особое внимание при работе с подобными приложениями рекомендую уделить вашему микрофону и его настройкам – это имеет важное значение в процессе распознавания речи, ведь плохой микрофон может свести на нет даже самый качественный софт рассмотренного мной типа.
Ни одна программа не сможет полностью заменить ручную работу по расшифровке записанной речи. Однако существуют решения, которые позволяют существенно ускорить и облегчить перевод речи в текст, то есть, упростить транскрибацию.
Транскрибация – это запись аудио или видео-файла в текстовом виде. Есть в интернете оплачиваемые платные задания, когда за транскрибацию текста исполнителю выплачивается некоторая сумма денег.
Перевод речи в текст полезен
- студентам для перевода записанных аудио- или видео-лекций в текст,
- блогерам, ведущим сайты и блоги,
- писателям, журналистам для написания книг и текстов,
- инфобизнесменам, которым нужен текст после проведенного ими вебинара, выступления и т.д.,
- людям, которым сложно печатать – они могут надиктовать письмо и послать его родным или близким,
- другие варианты.
Опишем наиболее эффективные инструменты, доступные на ПК, мобильные приложения и онлайн-сервисы.
1 Сайт speechpad.ru
Это онлайн-сервис, который позволяет через браузер Google Chrome переводить речь в текст. Сервис работает с микрофоном и с готовыми файлами. Конечно, качество будет значительно выше, если использовать внешний микрофон и диктовать самому. Однако сервис неплохо справляется даже с видеороликами на YouTube.
Нажимаем «Включить запись», отвечаем на вопрос про «Использование микрофона» – для этого кликаем «Разрешить».
Длинную инструкцию про использование сервиса можно свернуть, нажав на кнопку 1 на рис. 3. От рекламы можно избавиться, пройдя несложную регистрацию.
Рис. 3. Сервис speechpad
Готовый результат легко редактируется. Для этого нужно либо вручную исправить выделенное слово, либо надиктовать его заново. Результаты работы сохраняются в личном кабинете, их также можно скачать на свой компьютер.
Список видео-уроков по работе с speechpad:
Можно транскрибировать видео с Youtube или со своего компьютера, правда, понадобится микшер, подробнее:
Видео «транскрибирование аудио»
Работает сервис с семью языками. Есть небольшой минус. Он заключается в том, что если нужно транскрибировать готовый аудио-файл, то его звучание раздаётся в колонки, что создает дополнительные помехи в виде эха.
2 Сервис dictation.io
Замечательный онлайн-сервис, который позволит бесплатно и легко переводить речь в текст.
Рис. 4. Сервис dictation.io
1 на рис. 4 – русский язык можно выбрать в конце страницы. В браузере Google Chrome язык выбирается, а в Мозилле почему-то нет такой возможности.
Примечательно то, что реализована возможность автосохранять готовый результат. Это убережет от случайного удаления в результате закрытия вкладки или браузера. Готовые файлы этот сервис не распознает. Работает с микрофоном. Нужно называть знаки препинания, когда производите диктовку.
Текст распознается достаточно корректно, орфографических ошибок нет. Можно самостоятельно вставлять знаки препинания с клавиатуры. Готовый результат можно сохранить на своем компьютере.
3 RealSpeaker
Эта программа позволяет легко переводить человеческую речь в текст. Она предназначена для работы в разных системах: Windows, Android, Linux, Mac. С ее помощью можно преобразовывать речь, звучащую в микрофон (например, он может быть встроен в ноутбук), а также записанную в аудиофайлы.
Может воспринимать 13 языков мира. Существует бета-версия программы, которая работает в режиме онлайн-сервиса:
Нужно перейти по указанной выше ссылке, выбрать русский язык, загрузить на онлайн-сервис свой аудио- или видео-файл и оплатить его транскрибацию. После транскрибации можно будет скопировать полученный текст. Чем больше файл для транскрибации, чем больше времени понадобится на его обработку, подробнее:
В 2017-ом году был бесплатный вариант транскрибации с помощью RealSpeaker, в 2018-ом году такой возможности нет. Сильно смущает тот момент, что транскрибированный файл доступен всем пользователям для скачивания, возможно это будет доработано.
Контакты разработчика (ВКонтакте, Facebook, Youtube, Твиттер, электронная почта, телефон) программы можно найти на странице его сайта (точнее, в подвале сайта):
4 Speechlogger
Альтернатива предыдущему приложению для мобильных устройств, работающих на Android. Доступно бесплатно в магазине приложений:
Текст редактируется автоматически, в нем расставляются знаки препинания. Очень удобно для того, чтобы надиктовывать себе заметки или составлять списки. В результате текст получится весьма достойного качества.
5 Dragon Dictation
Это приложение, которое распространяется бесплатно для мобильных устройств от компании Apple.
Программа может работать с 15 языками. Она позволяет редактировать результат, выбирать из списка нужные слова. Нужно четко проговаривать все звуки, не делать лишних пауз и избегать интонации. Иногда возникают ошибки в окончаниях слов.
Приложение Dragon Dictation используют обладатели , например, чтобы, перемещаясь по квартире, надиктовать список покупок в магазине. Приду туда, можно будет посмотреть на текст в заметке, и не надо слушать.
Какую бы программу Вы ни использовали в своей практике, будьте готовы перепроверять результат и вносить определенные коррективы. Только так можно получить безукоризненный текст без ошибок.
Также полезные сервисы:
Получайте актуальные статьи по компьютерной грамотности прямо на ваш почтовый ящик
.
Уже более 3.000 подписчиков
- Tutorial
В этой статье я хочу рассмотреть основы такой интереснейшей области разработки ПО как Распознавание Речи. Экспертом в данной теме я, естественно, не являюсь, поэтому мой рассказ будет изобиловать неточностями, ошибками и разочарованиями. Тем не менее, главной целью моего «труда», как можно понять из названия, является не профессиональный разбор проблемы, а описание базовых понятий, проблем и их решений. В общем, прошу всех заинтересовавшихся пожаловать под кат!
Пролог
Начнём с того, что наша речь - это последовательность звуков. Звук в свою очередь - это суперпозиция (наложение) звуковых колебаний (волн) различных частот. Волна же, как нам известно из физики, характеризуются двумя атрибутами - амплитудой и частотой.
Таким вот образом механические колебания превращаются в набор чисел, пригодный для обработки на современных ЭВМ.
Отсюда следует, что задача распознавания речи сводится к «сопоставлению» множества численных значений (цифрового сигнала) и слов из некоторого словаря (русского языка, например).
Давайте разберемся, как, собственно, это самое «сопоставление» может быть реализовано.
Входные данные
Допустим у нас есть некоторый файл/поток с аудиоданными. Прежде всего нам нужно понять, как он устроен и как его прочесть. Давайте рассмотрим самый простой вариант - WAV файл.
Формат подразумевает наличие в файле двух блоков. Первый блок - это заголовка с информацией об аудиопотоке: битрейте, частоте, количестве каналов, длине файла и т.д. Второй блок состоит из «сырых» данных - того самого цифрового сигнала, набора значений амплитуд.
Логика чтения данных в этом случае довольно проста. Считываем заголовок, проверяем некоторые ограничения (отсутствие сжатия, например), сохраняем данные в специально выделенный массив.
Распознавание
Чисто теоретически, теперь мы можем сравнить (поэлементно) имеющийся у нас образец с каким-нибудь другим, текст которого нам уже известен. То есть попробовать «распознать» речь… Но лучше этого не делать:)
Наш подход должен быть устойчив (ну хотя бы чуть-чуть) к изменению тембра голоса (человека, произносящего слово), громкости и скорости произношения. Поэлементным сравнением двух аудиосигналов этого, естественно, добиться нельзя.
Поэтому мы пойдем несколько иным путём.
Фреймы
Первым делом разобьём наши данные по небольшим временным промежуткам - фреймам. Причём фреймы должны идти не строго друг за другом, а “внахлёст”. Т.е. конец одного фрейма должен пересекаться с началом другого.
Фреймы являются более подходящей единицей анализа данных, чем конкретные значения сигнала, так как анализировать волны намного удобней на некотором промежутке, чем в конкретных точках. Расположение же фреймов “внахлёст” позволяет сгладить результаты анализа фреймов, превращая идею фреймов в некоторое “окно”, движущееся вдоль исходной функции (значений сигнала).
Опытным путём установлено, что оптимальная длина фрейма должна соответствовать промежутку в 10мс, «нахлёст» - 50%. С учётом того, что средняя длина слова (по крайней мере в моих экспериментах) составляет 500мс - такой шаг даст нам примерно 500 / (10 * 0.5) = 100 фреймов на слово.
Разбиение слов
Первой задачей, которую приходится решать при распознавании речи, является разбиение этой самой речи на отдельные слова. Для простоты предположим, что в нашем случае речь содержит в себе некоторые паузы (промежутки тишины), которые можно считать “разделителями” слов.
В таком случае нам нужно найти некоторое значение, порог - значения выше которого являются словом, ниже - тишиной. Вариантов тут может быть несколько:
- задать константой (сработает, если исходный сигнал всегда генерируется при одних и тех же условиях, одним и тем же способом);
- кластеризовать значения сигнала, явно выделив множество значений соответствующих тишине (сработает только если тишина занимает значительную часть исходного сигнала);
- проанализировать энтропию;
Как вы уже догадались, речь сейчас пойдёт о последнем пункте:) Начнём с того, что энтропия - это мера беспорядка, “мера неопределённости какого-либо опыта” (с). В нашем случае энтропия означает то, как сильно “колеблется” наш сигнал в рамках заданного фрейма.
- предположим, что наш сигнал пронормирован и все его значения лежат в диапазоне [-1;1];
- построим гистограмму (плотность распределения) значений сигнала фрейма:
;И так, мы получили значение энтропии. Но это всего лишь ещё одна характеристика фрейма, и для того, что бы отделить звук от тишины, нам по прежнему нужно её с чем-то сравнивать. В некоторых статьях рекомендуют брать порог энтропии равным среднему между её максимальным и минимальным значениями (среди всех фреймов). Однако, в моём случае такой подход не дал сколь либо хороших результатов.
К счастью, энтропия (в отличие от того же среднего квадрата значений) - величина относительно самостоятельная. Что позволило мне подобрать значение её порога в виде константы (0.1).
Тем не менее проблемы на этом не заканчиваются:(Энтропия может проседать по середине слова (на гласных), а может внезапно вскакивать из-за небольшого шума. Для того, что бы бороться с первой проблемой, приходится вводить понятие “минимально расстояния между словами” и “склеивать” близ лежачие наборы фреймов, разделённые из-за проседания. Вторая проблема решается использованием “минимальной длины слова” и отсечением всех кандидатов, не прошедших отбор (и не использованных в первом пункте).
Если же речь в принципе не является “членораздельной”, можно попробовать разбить исходный набор фреймов на определённым образом подготовленные подпоследовательности, каждая из которых будет подвергнута процедуре распознавания. Но это уже совсем другая история:)
И так, мы у нас есть набор фреймов, соответствующих определённому слову. Мы можем пойти по пути наименьшего сопротивления и в качестве численной характеристики фрейма использовать средний квадрат всех его значений (Root Mean Square). Однако, такая метрика несёт в себе крайне мало пригодной для дальнейшего анализа информации.
Вот тут в игру и вступают Мел-частотные кепстральные коэффициенты (Mel-frequency cepstral coefficients). Согласно Википедии (которая, как известно, не врёт) MFCC - это своеобразное представление энергии спектра сигнала. Плюсы его использования заключаются в следующем:
- Используется спектр сигнала (то есть разложение по базису ортогональных [ко]синусоидальных функций), что позволяет учитывать волновую “природу” сигнала при дальнейшем анализе;
- Спектр проецируется на специальную mel-шкалу , позволяя выделить наиболее значимые для восприятия человеком частоты;
- Количество вычисляемых коэффициентов может быть ограничено любым значением (например, 12), что позволяет “сжать” фрейм и, как следствие, количество обрабатываемой информации;
Давайте рассмотрим процесс вычисления MFCC коэффициентов для некоторого фрейма.
Представим наш фрейм в виде вектора , где N - размер фрейма.
Разложение в ряд Фурье
Первым делом рассчитываем спектр сигнала с помощью дискретного преобразования Фурье (желательно его “быстрой” FFT реализацией).
То есть результатом будет вектор следующего вида:
Важно понимать, что после этого преобразования по оси Х мы имеем частоту (hz) сигнала, а по оси Y - магнитуду (как способ уйти от комплексных значений):
Расчёт mel-фильтров
Начнём с того, что такое mel. Опять же согласно Википедии, mel - это “психофизическая единица высоты звука”, основанная на субъективном восприятии среднестатистическими людьми. Зависит в первую очередь от частоты звука (а так же от громкости и тембра). Другими словами, эта величина, показывающая, на сколько звук определённой частоты “значим” для нас.
Преобразовать частоту в мел можно по следующей формуле (запомним её как «формула-1»):
Обратное преобразование выглядит так (запомним её как «формула-2»):
График зависимости mel / частота:
Но вернёмся к нашей задаче. Допустим у нас есть фрейм размером 256 элементов. Мы знаем (из данных об аудиоформате), что частота звука в данной фрейме 16000hz. Предположим, что человеческая речь лежит в диапазоне от hz. Количество искомых мел-коэффициентов положим M = 10 (рекомендуемое значение).
Для того, что бы разложить полученный выше спектр по mel-шкале, нам потребуется создать “гребёнку” фильтров. По сути, каждый mel-фильтр это треугольная оконная функция , которая позволяет просуммировать количество энергии на определённом диапазоне частот и тем самым получить mel-коэффициент. Зная количество мел-коэффициентов и анализируемый диапазон частот мы можем построить набор таких вот фильтров:
Обратите внимание, что чем больше порядковый номер мел-коэффициента, тем шире основание фильтра. Это связано с тем, что разбиение интересующего нас диапазона частот на обрабатываемые фильтрами диапазоны происходит на шкале мелов.
Но мы опять отвлеклись. И так для нашего случая диапазон интересующих нас частот равен . Согласно формуле-1 в на мел-шкале этот диапазон превращается в .
m[i] =
Обратите внимание, что на мел-шкале точки расположены равномерно. Переведём шкалу обратно в герцы с помощью формулы-2:
h[i] =
Как видите теперь шкала стала постепенно растягиваться, выравнивая тем самым динамику роста “значимости” на низких и высоких частотах.
Теперь нам нужно наложить полученную шкалу на спектр нашего фрейма. Как мы помним, по оси Х у нас находится частота. Длина спектра 256 - элементов, при этом в него умещается 16000hz. Решив нехитрую пропорцию можно получить следующую формулу:
f(i) = floor((frameSize+1) * h(i) / sampleRate)
Что в нашем случае эквивалентно
f(i) = 4, 8, 12, 17, 23, 31, 40, 52, 66, 82, 103, 128
Вот и всё! Зная опорные точки на оси Х нашего спектра, легко построить необходимые нам фильтры по следующей формуле:
Применение фильтров, логарифмирование энергии спектра
Применение фильтра заключается в попарном перемножении его значений со значениями спектра. Результатом этой операции является mel-коэффициент. Поскольку фильтров у нас M, коэффициентов будет столько же.
Однако, нам нужно применить mel-фильтры не к значениям спектра, а к его энергии. После чего прологарифмировать полученные результаты. Считается, что таким образом понижается чувствительность коэффициентов к шумам.
Косинусное преобразование
Дискретное косинусное преобразование (DCT) используется для того, что бы получить те самые “кепстральные” коэффициенты. Смысл его в том, что бы “сжать” полученные результаты, повысив значимость первых коэффициентов и уменьшив значимость последних.
В данном случае используется DCTII без каких-либо домножений на (scale factor).
Теперь для каждого фрейма мы имеем набор из M mfcc-коэффициентов, которые могут быть использованы для дальнейшего анализа.
Примеры код для вышележащих методов можно найти .
Алгоритм распознавания
Вот тут, дорогой читатель, тебя и ждёт главное разочарование. В интернетах мне довелось увидеть множество высокоинтеллектуальных (и не очень) споров о том, какой же способ распознавания лучше. Кто-то ратует за Скрытые Марковские Модели, кто-то - за нейронные сети, чьи-то мысли в принципе невозможно понять:)
В любом случае немало предпочтений отдаётся именно СММ , и именно их реализацию я собираюсь добавить в свой код… в будущем:)
На данный момент, предлагаю остановится на гораздо менее эффективном, но в разы более простом способе.
И так, вспомним, что наша задача заключается в распознавании слова из некоторого словаря. Для простоты, будем распознавать называния первых десять цифр: “один“, “два“, “три“, “четыре“, “пять“, “шесть“, “семь“, “восемь“, “девять“, “десять“.
Теперь возьмем в руки айфон/андроид и пройдёмся по L коллегам с просьбой продиктовать эти слова под запись. Далее поставим в соответствие (в какой-нибудь локальной БД или простом файле) каждому слову L наборов mfcc-коэффициентов соответствующих записей.
Это соответствие мы назовём “Модель”, а сам процесс - Machine Learning! На самом деле простое добавление новых образцов в базу имеет крайне слабую связь с машинным обучением… Но уж больно термин модный:)
Теперь наша задача сводится к подбору наиболее “близкой” модели для некоторого набора mfcc-коэффициентов (распознаваемого слова). На первый взгляд задачу можно решить довольно просто:
- для каждой модели находим среднее (евклидово) расстояние между идентифицируемым mfcc-вектором и векторами модели;
- выбираем в качестве верной ту модель, среднее расстояние до которой будет наименьшим;
Однако, одно и тоже слово может произносится как Андреем Малаховым, так и каким-нибудь его эстонским коллегой. Другими словами размер mfcc-вектора для одного и того же слова может быть разный.
К счастью, задача сравнения последовательностей разной длины уже решена в виде Dynamic Time Warping алгоритма. Этот алгоритм динамическо программирования прекрасно расписан как в буржуйской Wiki , так и на православном Хабре .
Единственное изменение, которое в него стоит внести - это способ нахождения дистанции. Мы должны помнить, что mfcc-вектор модели - на самом деле последовательность mfcc-“подвекторов” размерности M, полученных из фреймов. Так вот, DTW алгоритм должен находить дистанцию между последовательностями эти самых “подвекторов” размерности M. То есть в качестве значений матрицы расстояний должны использовать расстояния (евклидовы) между mfcc-“подвекторами” фреймов.
Эксперименты
У меня не было возможности проверить работу данного подхода на большой “обучающей” выборке. Результаты же тестов на выборке из 3х экземпляров для каждого слова в несинтетических условиях показали мягко говоря нелучший результат - 65% верных распознаваний.
Тем не менее моей задачей было создание максимального простого приложения для распознавания речи. Так сказать “proof of concept” :) Добавить метки
«Хотелось бы сразу сказать, что с сервисами распознавания имею дело впервые. И поэтому расскажу о сервисах, с обывательской точки зрения» - отметил наш эксперт – «для тестирования распознавания я использовал пользовался тремя инструкциями: Google, Yandex и Azure».
Небезызвестная IT-корпорация предлагает протестировать свой продукт Google Cloud Platform в режиме онлайн. Опробовать работу сервиса может бесплатно любой желающий. Сам продукт удобен и понятен в работе.
Плюсы:
- поддержка более чем 80 языков;
- быстрая обработка имен;
- качественное распознавание в условиях плохой связи и при наличии посторонних звуков.
Минусы :
- есть трудности при распознавании сообщений с акцентом и плохим произношением, что делает систему трудной в использовании кем-то кроме носителей языка;
- отсутствие внятной технической поддержки сервиса.
Yandex
Распознавание речи от Yandex предоставляется в нескольких вариантах:
- Облако
- Библиотека для доступа с мобильных приложений
- «Коробочная» версия
- JavaScript API
Но будем объективными. Нас, в первую очередь, интересует не разнообразие возможностей использования, а качество распознавания речи. Поэтому, мы воспользовались пробной версией SpeechKit .
Плюсы:
- простота в использовании и настройке;
- хорошее распознавание текста на Русском языке;
- система выдаёт несколько вариантов ответов и через нейронные сети пытается найти самый похожий на правду вариант.
Минусы:
- при потоковой обработке некоторые слова могут определяться некорректно.
Azure
Система Azure разработана компанией Microsoft. На фоне аналогов она сильно выделяется за счёт цены. Но, будьте готовы столкнуться с некоторыми трудностями. Инструкция, представленная на официальном сайте то ли неполная, то ли устаревшая. Адекватно запустить сервис нам так и не удалось, поэтому пришлось воспользоваться сторонним окном запуска. Однако, даже здесь для тестирования вам понадобится ключ от сервиса Azure.
Плюсы:
- относительно других сервисов, Azure очень быстро обрабатывает сообщения в режиме реального времени.
Минусы:
- система очень чувствительна к акценту, с трудом распознает речь не от носителей языка;
- система работает только на английском языке.
Итоги обзора:
Взвесив все плюсы и минусы мы остановились на Яндексе. SpeechKit дороже чем Azure, но дешевле чем Google Cloud Platform. В программе от Google было замечено постоянное улучшение качества и точности распознавания. Сервис самосовершенствуется за счет технологий машинного обучения. Однако, распознавание русскоязычных слов и фраз у Яндекса на уровень выше.
Как использовать распознавание голоса в бизнесе?
Вариантов использования распознавания масса, но мы остановим ваше внимание на том, который, в первую очередь, повлияет на продажи вашей компании. Для наглядности разберём процесс работы распознавания на реальном примере.
Не так давно, нашим клиентом стал один, известный всем SaaS сервис (по просьбе компании, имя сервиса не разглашается). С помощью F1Golos они записали два аудиоролика, один из которых был нацелен на продление жизни тёплых клиентов, другой – на обработку запросов клиентов.
Как продлить жизнь клиентов с помощью распознавания голоса?
Зачастую, SaaS сервисы работают по ежемесячной абонентской плате. Рано или поздно, период пробного пользования или оплаченного трафика - заканчивается. Тогда появляется необходимость продления услуги. Компанией было принято решение предупреждать пользователей об окончании трафика за 2 дня до истечения срока пользования. Оповещение пользователей происходило через голосовую рассылку. Ролик звучал так: «Добрый день, напоминаем, что у вас заканчивается период оплаченного пользования сервисом ХХХ. Для продления работы сервиса скажите - да, для отказа от предоставляемых услуг скажите нет».
Звонки пользователей, которые произнесли кодовые слова: ДА, ПРОДЛИТЬ, ХОЧУ, ПОДРОБНЕЕ; были автоматически переведены на операторов компании. Так, порядка 18% пользователей продлили регистрацию благодаря лишь одному звонку.
Как упростить систему обработки данных с помощью распознавание речи?
Второй аудиоролик, запущенный той же компанией, носил другой характер. Они использовали голосовую рассылку для того, чтобы снизить издержки на верификацию номеров телефона. Ранее они проверяли номера пользователей с помощью звонка-роботом. Робот просил пользователей нажать определенные клавиши на телефоне. Однако с появлением технологий распознавания, компания сменила тактику. Текст нового ролика звучал следующим образом: «Вы зарегистрировались на портале ХХХ, если вы подтверждаете свою регистрацию, скажите да. Если вы не направляли запрос на регистрацию, скажите нет». Если клиент произносил слова: ДА, ПОДТВЕРЖДАЮ, АГА или КОНЕЧНО, данные об этом моментально переводились в CRM-систему компании. И запрос на регистрацию подтверждался автоматически за пару минут. Внедрение технологий распознавания снизило время одного звонка с 30 до 17 секунд. Тем самым, компания снизила издержки почти в 2 раза.
Если вам интересны другие способы использования распознавания голоса, или вы хотите узнать подробнее о голосовых рассылках, переходите по ссылке. На F1Golos вы сможете оформить первую рассылку бесплатно и узнать на себе, как работают новые технологии распознавания.
Сервис SendPulse – это маркетинговый инструмент для создания подписной базы и перевода случайных посетителей вашего сайта в разряд постоянных. SendPulse объединяет на одной платформе важнейшие функции для привлечения и удержания клиентов:
● e-mail-рассылки,
● web-push,
● SMS рассылки,
● SMTP,
● рассылки в Viber,
● отправка сообщений в facebook messenger.
Рассылки email
Вы можете воспользоваться различными тарифами для ведения e-mail-рассылки, в том числе и бесплатным. Бесплатный тариф имеет ограничения: подписная база не более 2500.Первое, с чего нужно начать, при работе с сервисом e-mail рассыл ок , – это создать свою адресную книгу . Задайте заголовок и загрузите список e-mail адресов.
На SendPulse удобно создавать формы подписки в виде всплывающего окна, встроенные формы, плавающие и фиксированные в определенной части экрана. С помощью форм подписки вы соберете базу подписчиков с нуля или дополните новыми адресами свою базу.
В конструкторе форм вы можете создать именно ту форму подписки, которая наиболее полно отвечает вашим нуждам, а подсказки сервиса помогут вам справится с этой задачей. Так же возможно использование одной из доступных готовых форм.
При создании форм подписки обязательно использование e-mail с корпоративным доменом. Читайте, как .
Шаблоны сообщений помогут красиво оформить ваши письма подписчикам. Собственный шаблон писем вы можете создать в специальном конструкторе.
Авторассылки . Контент-менеджеры активно используют автоматическую рассылку . Это помогает автоматизировать процесс работы с клиентами. Создать авторассылку можно несколькими способами:
● Последовательная серия писем . Это самый простой вариант, когда вне зависимости от условий пишутся несколько писем, которые будут разосланы получателям в определенном порядке. Здесь могут быть свои варианты – серия сообщений (простая цепочка сообщений), особая дата (письма приурочены к определенным датам), триггерное письмо – письмо отправляется в зависимости от действий подписчика (открытия сообщения и пр).
● Automation360 – рассылка с определенными фильтрами и условиями, а также с учетом конверсий.
● Готовые цепочки по шаблону. Вы можете создать серию писем по заданному шаблону или видоизменить шаблон и подстроить его под свои нужды.
А/B тестирование поможет провести эксперимент по различным вариантам отправки серии писем и определить наилучший вариант по открытиям или переходам.
Отправка Push уведомлений
Push-рассылки – это подписка в окне браузера, это своего рода замена rss-подпискам. Технологии web-push стремительно вошли в нашу жизнь, и уже сложно найти сайт, который не использует для привлечения и удержания клиентов пуш-рассылки. Скрипт запроса на , вы можете отправлять письма, как вручную, так и создать авторассылки, создав серию писем или собрав данные с RSS. Второй вариант подразумевает, что после появления новой статьи на вашем сайте, автоматически будет рассылаться уведомление об этом вашим подписчикам с кратким анонсом.
Новинка от Send Pulse – теперь вы можете монетизировать сайт с помощью Push-уведомлений, встраивая в них рекламные объявления. По достижении 10$ каждый понедельник осуществляются выплаты на одну из платежных систем – Visa/mastercard, PayPal или Webmoney.
Push -сообщения на сервисе абсолютно бесплатны. Оплата берется только за White Label – рассылки без упоминания сервиса SendPulse, но если вам не мешает логотип сервиса, то вы можете пользоваться пушами бесплатно без ограничений.