Про продукт

Voice2AI – це інноваційний проект, що спеціалізується на розробці та впровадженні штучного інтелекту (ШІ) та голосових технологій. Головна мета компанії – створення рішень, що допомагають автоматизувати процеси, покращувати взаємодію з клієнтами та підвищувати ефективність бізнесу. Ці рішення включають розпізнавання мовлення (ASR), синтез мовлення (TTS), а також системи розуміння та аналізу природної мови (NLU/NLP).

Ключові продукти компанії:

Voice AI: VoIP Call 2.0 — хмарне SaaS-рішення, яке надає сповіщення через Telegram або WhatsApp про вхідні дзвінки, що містять певні ключові слова або фрази, а також сповіщення про дзвінки, де ці ключові слова відсутні.

Voice AI: My Office — програмний пакет, який інтегрується з розумними колонками, такими як Siri, Google Assistant та Alexa. Ваш ШІ-помічник аналізує всі розмови в офісі, торговому залі чи майстерні та негайно повідомляє про конфліктні ситуації, скарги, грубу поведінку співробітників або, навпаки, успішні угоди, позитивні емоції клієнтів та висловлення подяки. Він має гнучку систему фільтрації на основі ключових слів та параметрів.

Voice AI: My Home — інтеграція з розумними колонками, такими як Siri, Google Assistant та Alexa. Ваш помічник на основі штучного інтелекту відстежує всі звуки в квартирі чи заміському будинку та оперативно попереджає вас про появу незнайомих голосів, тригерних слів чи фраз, суперечок тощо. Він може розпочати аудіозапис за вашою командою. Система також пропонує налаштовувані фільтри на основі ключових слів та параметрів.

Технології, що використовуються Voice AI. Технологічні рішення для розпізнавання мовлення та аналізу розмов включають кілька ключових компонентів та методів, які дозволяють перетворювати розмовну мову на текст, а потім знаходити в ній певні слова чи фрази. Основні технології включають:

Автоматичне розпізнавання мовлення (ASR): Ця технологія перетворює аудіосигнали на текст. Сучасні системи ASR використовують глибокі нейронні мережі, такі як рекурентні нейронні мережі (RNN), трансформатори або їх комбінації, для точної інтерпретації мовлення навіть у шумному середовищі. Вони навчаються на величезних наборах даних для досягнення високої точності розпізнавання.

Обробка природної мови (NLP): Після перетворення мовлення на текст використовуються методи NLP для розуміння значення та структури тексту. Це включає розбір речень, вилучення ключових слів та визначення контексту.

Пошук і фільтрація ключових слів і фраз: Під час аналізу тексту алгоритми шукають шаблони або певні ключові слова, використовуючи регулярні вирази, морфологічний аналіз (з урахуванням форм слів) або більш просунуті моделі машинного навчання для визначення відповідних фраз або емоційних тонів.

Класифікація та моделі машинного навчання: Для оцінки важливості або категорії тверджень, таких як скарги, вдячність, конфлікти, використовуються класифікатори машинного навчання, такі як моделі на основі нейронних мереж або алгоритми градієнтного підвищення. Вони допомагають автоматично виділяти важливі фрази або ситуації.

Інтеграція із системами сповіщень: Оброблений текст може запускати автоматичні сповіщення або дії, наприклад, коли виявлено певну фразу, система може повідомити менеджера або зареєструвати подію в журналі.

Ці технологічні рішення дозволяють не тільки точно перетворювати мовлення на текст, але й ефективно ідентифікувати ключові слова та фрази в розмовах для подальшого аналізу або автоматичних відповідей.