Возможно ли узнать о чем аудиозапись, не просушивая её?
Сегодня поделимся опытом использования инструмента машинного обучения для распознавания речи.

Аудиторская деятельность год от года требует все более совершенных технологичных решений. В почете Digital Audit. Растет потребность в обработке естественного языка с помощью методов машинного обучения (nlp). Сегодня мы покажем, как с помощью инструмента DeepPavlov обучить классификатор для определения наличия «эмоциональности» в обращениях клиентов.

Внутренняя информация компании может передаваться в телефонных разговорах. Как проследить, разглашаются ли личные/закрытые данные, и предотвратить репутационные риски? Если аудитор будет слушать все записи разговоров, то на это уйдет больше 2 месяцев. Используя нейросети и NLP, мы можем преобразовать голос человека в текст и проанализировать его на наличие недопустимых слов

Качественный сервис влияет на лояльность клиентов и на решение о приобретении услуги.
Искусственный интеллект позволяет анализировать зоны роста как в уровне сервиса, так и в качестве продуктов, а значит, повышает прибыль компаний.

Мы уже говорили о том, что базовый Python и гугл творят чудеса — ничего не изменилось! Вам хочется обработок аудио? Серьезные парни для этого юзают FFmpeg (например, YouTube). FFmpeg — набор свободных библиотек с открытым исходным кодом. Позволяет записывать, конвертировать и передавать цифровые аудио- и видеозаписи в различных форматах.

Владение языком — важнейшая человеческая способность, которая отличает его от обезьяны. Способность понимать человеческий язык является одной из главных составляющих искусственного интеллекта. За последние несколько лет, мы наблюдаем стремительный рост технологий, связанных с машинной обработкой естественного языка. Google, Microsoft и Яндекс являются лидерами в данной области. Обладая базовым уровнем знаний Python, возможно реализовать проект по машинной обработке речи.