О продукте

Компания Voice2AI представляет собой инновационный проект, специализирующийся на разработке и внедрении искусственного интеллекта (ИИ) и голосовых технологий. Основной целью компании является создание решений, которые помогают автоматизировать процессы, улучшать взаимодействие с клиентами и повышать эффективность бизнеса, что включает в себя распознавание речи (ASR), синтез речи (TTS), а также системы анализа и понимания естественного языка (NLU/NLP).

Флагманские продукты компании:

Voice Al: VoIP call 2.0 – облачное SAAS решение, которое позволяет получать уведомления в Телеграмм или Ватсап о звонках, в которых прозвучало то или иное ключевое слово или же уведомления о звонках, в которых отсутствует заданное ключевое слово или фраза.

Voice Al: My office – программный комплекс, который позволяет интегрироваться с умными колонками Siri, Google Assistant, Alexa. Ваш Al ассистент анализирует все разговоры в офисе, торговом зале, мастерской и незамедлительно сообщает вам о конфликтных ситуациях, жалобах, грубом общении сотрудников или же наоборот успешных сделках, положительных эмоциях клиентов, благодарственных диалогах. Гибкая система фильтров по ключевым словам и параметрам.

Voice Al: My home – интеграция с умными колонками Siri, Google Assistant, Alexa. Ваш Al ассистент анализирует все звуки в квартире или загородном доме и незамедлительно сообщает о появлении посторонних голосов, контрольных словах или фразах, ссорах и многое другое. Начинает аудиозапись по вашей команде. Гибкая система фильтров по ключевым словам и параметрам.

Какие технологии применяет Voice AI.

Технологические решения для распознавания речи и анализа разговоров включают в себя несколько ключевых компонентов и методов, которые позволяют преобразовать устную речь в текст, а затем находить в нем нужные слова или фразы. Основные из них: 

Распознавание речи (Automatic Speech Recognition, ASR) – это технология, которая преобразует звуковой сигнал в текст. Современные системы используют глубокие нейронные сети, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN), трансформеры или их комбинации, чтобы точно интерпретировать речь даже в шумных условиях. Они обучаются на огромных объемах данных и способны распознавать речь с высокой точностью. 

Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) – после преобразования речи в текст, системы используют методы NLP для понимания смысла и структуры текста. Это включает разбор предложений, выделение ключевых слов и определение контекста. 

Поиск и фильтрация по ключевым словам и фразам – на этапе анализа текста реализуются алгоритмы поиска по шаблонам или ключевым словам. Используются регулярные выражения, алгоритмы поиска с учетом морфологии (например, морфологический анализ), а также более сложные модели машинного обучения для определения релевантных фраз или эмоциональной окраски. 

Модели классификации и обучения – для определения важности или категории высказываний применяются модели машинного обучения — например, классификаторы на базе нейросетей или градиентных бустинговых алгоритмов. Они помогают автоматически выделять значимые фразы или ситуации (например, жалобы, благодарности, конфликты). 

Интеграция с системами уведомлений – обработанный текст можно использовать для автоматической отправки уведомлений или триггеров — например, при обнаружении определенной фразы система может автоматически оповестить менеджера или записать событие в журнал. Эти технологические решения позволяют не только точно распознавать речь и переводить ее в текст, но и эффективно находить нужные слова и фразы внутри разговоров для дальнейшего анализа или автоматического реагирования.