Voice recognition – potencjalne zastosowania w przedsiębiorstwach
Technologia voice recognition (rozpoznawanie głosu) coraz bardziej zaznacza swoją obecność w codziennym życiu i już od dawna nie jest domeną science fiction. Dzięki rozwojowi voice recognition potencjalne zastosowania w przedsiębiorstwach poszerzają się z każdym rokiem. Systemy rozpoznawania głosu i mowy stosowane są w coraz większej liczbie branż.
Voice recognition – jak może wpłynąć na Twoje przedsiębiorstwo?
Z rozpoznawania głosu i mowy korzystamy na co dzień, używając np. smartfonów. Posiadają one wbudowane oprogramowanie, które może przetwarzać wypowiadane słowa na tekst. Nie jest to jednak jedyne zastosowanie voice recognition. Poszerza się ono, co widać szczególnie w obszarach IT i automatyzacji.
Rozpoznawanie mowy oraz głosu pozwala przyspieszyć i zautomatyzować wiele procesów w przedsiębiorstwach. Dla przykładu, w przypadku magazynów użycie interfejsu głosowego uwalnia ręce pracowników, którzy za pomocą komend głosowych mogą sterować maszynami. Voice recognition stosowane jest także w cRPA – kognitywnej robotyzacji procesów biznesowych. W połączeniu z innymi technologiami (takimi jak np. SI) procesy są automatyzowane oraz mogą się same udoskonalać, co przekłada się na lepszą efektywność i większe zyski.
Jak działa technologia rozpoznawania głosu?
Na początku należy zauważyć, że rozpoznawanie głosu i rozpoznawanie mowy nie są ze sobą tożsame. W pierwszym wypadku mowa jest o technologii, która analizuje barwę głosu danej osoby, żeby np. reagować na zdanie wypowiadane tylko przez nią. W przypadku rozpoznawania mowy oprogramowanie nie zwraca uwagi na tembr głosu czy akcent, a identyfikuje i analizuje słowa.
Jak działa voice recognition? Analizuje ono tembr głosu danej osoby, porównując usłyszany komunikat z posiadanymi próbkami. Aby zapobiec uruchomieniu przez innych, urządzenia do rozpoznawania głosu najczęściej aktywują się po wypowiedzeniu konkretnej frazy, czego najlepszym przykładem są inteligentne głośniki np. Amazona czy Google.
Rozpoznawanie głosu wykorzystywane jest w oprogramowaniu służącym do rozpoznawania mowy. Największym wyzwaniem jest stworzenie systemu, który będzie nie tylko identyfikował głos konkretnej osoby, ale również rozumiał wypowiadane przez nią słowa. Współcześnie stosowane systemy rozpoznawania mowy łączą w sobie osiągnięcia informatyki, lingwistyki i inżynierii. Oprogramowanie voice recognition ekstrahuje cechy mowy, określa ich wektory, po czym dekoduje je i przekształca w słowa. Do ich przetworzenia stosowane są różnorodne algorytmy takie jak:
- przetwarzanie języka naturalnego, które opiera się na interakcjach między ludźmi a maszynami; przekształcają one słowa na formalne symbole, które są identyfikowane przez oprogramowanie;
- N-gramy, które określają prawdopodobieństwo wystąpienia słów lub fraz; N-gram to sekwencja n-słów, np. zdanie „użyjmy voice recognition” jest 3-gramem; połączenie gramatyki i prawdopodobieństwa pozwala rozpoznawać sekwencje słów i zdań;
- ukryte modele Markowa, które również bazują na prawdopodobieństwie i zakładają, że jest ono zależne od obecnego stanu; używa się ich do tworzenia modeli etykietowania poszczególnych części mowy, które są mapowane, co pozwala określić prawdopodobieństwo wystąpienia poszczególnych słów i zdań;
- sieci neuronowe, które łączone są z innymi rodzajami algorytmów; działają one podobnie do ludzkich mózgów i korzystają z danych wejściowych i wyjściowych oraz wag i progów, żeby uczyć się ludzkiej mowy.
Cyfryzacja, automatyzacja i przyśpieszenie kontaktu z klientami
Voice recogniton upowszechnia się w wielu firmach. Przedsiębiorstwa cyfryzują środowiska pracy, co często dzieje się w duchu hiperautomatyzacji. Jest to strategia, której celem jest automatyzacja wszystkich możliwych procesów oraz przekształcenie przedsiębiorstwa w zoptymalizowane i wydajne. W automatyzacji firm rozpoznawanie mowy i głosu znajduje szerokie zastosowanie. Jednym z przykładów jego zastosowania są voiceboty, które już teraz potrafią skutecznie zastępować konsultantów. W tym wypadku użycie rozpoznawania głosu często łączy w sobie cechy AI i IA – odpowiednio sztucznej inteligencji oraz inteligentnych systemów wspomagania.
Voice recognition często jest składnikiem cRPA – oprogramowanie do rozpoznawania mowy jest w stanie nie tylko zająć się bieżącą obsługą klienta, ale również może proponować nowe rozwiązania. Połączenie sztucznej inteligencji voice i chatbotów, które mogą uczyć się zachowań, a w konsekwencji także przewidywać, może przyspieszyć proces obsługi klienta w przedsiębiorstwie, co pozwoli także na lepsze dopasowanie oferty. Technologia rozpoznawania mowy już teraz stosowana jest w bankach czy e-commerce.
Korzyści wynikające z wdrożenia technologii voice recognition w biznesie
Wdrożenie technologii rozpoznawania głosu może poprawić efektywność firmy. Najbardziej widoczną przewagą voice recognition jest możliwość uwolnienia potencjału pracowników. Oddanie obsługi klienta w ręce voicebotów i oddelegowanie dotychczas odpowiedzialnych za nią pracowników do innych zadań pozwala, po pierwsze, zwiększyć efektywność (maszyny się nie męczą), po drugie, poprawia morale i zwiększa kreatywność.
Kolejną korzyścią jest poprawa poziomu bezpieczeństwa. Dobrze wytrenowana maszyna, która będzie reagować tylko na głos konkretnych osób, jest w stanie ochronić zasoby firmy przed naruszeniami. Dodatkową zaletą oprogramowania do rozpoznawania mowy jest możliwość szybszej transkrypcji mowy na tekst, jako że programy zawsze będą w stanie robić to szybciej niż człowiek jest w stanie pisać.
Programy do rozpoznawania mowy stosuje się także w medycynie czy wojsku. Komendy głosowe wydawane przez specjalistów są interpretowane przez interfejs głosowy szybciej i sprawniej niż byłoby to możliwe za pomocą wpisywania komend, co w obu przypadkach może mieć znaczenie dla życia. Voice recognition używa się także w edukacji, głównie w nauce języków. Może to znaleźć odzwierciedlenie także w biznesie, gdzie może służyć do poprawy umiejętności językowych pracowników.
Największe wyzwania technologii voice recognition
Choć współcześnie stosowane systemy rozpoznawania mowy stają się coraz lepsze, nie są one idealne. Stosunkowo najlepiej działają programy do rozpoznawania głosu w języku angielskim. Rynkowi monopoliści w tym obszarze pracują głównie na tym języku, co zapewnia dużą bazę danych. Wpływ ma także struktura angielskiego, co może być problematyczne w przypadku innych. Dla przykładu, w językach słowiańskich deklinację i składnię można przekształcać swobodniej, przez co budowa słowników może wykraczać poza możliwości systemu.
Kolejnym problemem jest rozumienie mowy i kontekstów wypowiedzi. Choć stosowanie coraz bardziej skomplikowanych algorytmów umożliwia lepsze zrozumienie mowy, systemy rozpoznawania głosu mogą mieć problem z różnymi akcentami, tempem wypowiedzi czy jej zabarwieniem emocjonalnym. Trudnością jest także środowisko akustyczne. Jeśli będzie ono pełne szumów i zakłóceń sygnału w postaci np. wad mikrofonów, urządzenia do rozpoznawania głosu mogą mieć obniżoną skuteczność.
Wyzwaniem jest także stosunkowo niskie zaufanie do tego typu technologii. Jak donosi raport PWC jedna trzecia respondentów obawia się stosowania oprogramowania do rozpoznawania mowy[1]. Z kolei z biznesowego punktu widzenia przeszkodą są także stosunkowo wysokie koszty implementacji, ale przewiduje się, że będą one maleć z każdym kolejnym rokiem.
[1] https://www.pwc.com/us/en/services/consulting/library/consumer-intelligence-series/voice-assistants.html
Porozmawiajmy!
a my pomożemy Ci wdrożyć najnowsze rozwiązania!
Podobne wpisy:
Automatyzacja powinna być świadoma
Dlaczego istotne jest stworzenie mapy procesów i optymalizacja przed rozpoczęciem automatyzacji?
Automatyzacja Procesów Biznesowych (BPA). BPA a RPA – 5 istotnych zalet RPA dla biznesu
Fauxtomation – jak rozpoznać fałszywą automatyzację i nie wpaść w złe wnioski?