Каковы основные компоненты транскрипции в реальном времени?

[jahid12]

Скидки на Киберпонедельник и Черную Мобильная база данных Греции пятницу 2023: маркетинговые инструменты
Скидки на «Черную пятницу» 2023 года: маркетинг, электронная коммерция и многое другое
Вы готовы к суматохе распродаж в Черную пятницу? Мы готовы и хотим показать вам потрясающие предложения от наших партнеров по всему миру! Не торопитесь и выбирайте лучшие предложения на Черную пятницу и
В этом году Черная пятница приходится на 24 ноября. Киберпонедельник — на 27 ноября. Более подробную информацию о SMS-маркетинге во время Черной пятницы можно найти в статье ниже.




1. Аудиозапись
2. Механизм автоматического распознавания речи (ASR)
3. Большая языковая модель (LLM)
4. Форматирование текста и пунктуация
5. Составление списка докладчиков

1. Аудиозапись
Это отправная точка. Транскрипция в реальном времени начинается с захвата произнесенных слов через микрофоны, гарнитуры или телефонные системы. Качество аудиовхода, включая четкость, громкость и фоновый шум, оказывает значительное влияние на точность транскрипции. В голосовых вызовах это часто подразумевает одновременный захват аудиопотоков клиента и агента.

2. Механизм автоматического распознавания речи (ASR)
В основе транскрипции в реальном времени лежит механизм ASR, который слушает аудио и переводит его в текст. Он использует модели глубокого обучения, обученные на массивных наборах данных речи и языка, для распознавания слов и фраз. ASR непрерывно обрабатывает входящий аудиосигнал в реальном времени, принимая практически мгновенные решения о том, что говорится.

3. Большая языковая модель (LLM)
Большие языковые модели помогают движку ASR понимать контекст и грамматику. Например, он помогает определить, сказал ли говорящий «there» или «their» на основе структуры предложения. Эти модели улучшают беглость и связность транскрипции, особенно в отраслевых разговорах, которые могут включать жаргон или технические термины.

4. Форматирование текста и пунктуация
Чтобы сделать транскрипты удобными для чтения и полезными в режиме реального времени, системы транскрипции включают функции автоматического форматирования. Это включает в себя вставку знаков препинания, заглавные буквы в именах собственных и разбиение текста на читаемые сегменты. Эти уточнения происходят на лету, улучшая читаемость и облегчая агентам и супервайзерам следить за текстом.

5. Составление списка докладчиков
В разговорах с несколькими участниками, например, при голосовом звонке между агентом и клиентом, диаризация говорящего определяет и различает, кто говорит. Это критически важно для сред обслуживания клиентов, где понимание того, кто что сказал, может повлиять на то, как случаи документируются, анализируются или передаются на более высокий уровень.



Как RTT интегрирует и улучшает ServiceNow?

В сфере обслуживания клиентов и управления ИТ-услугами транскрипция в реальном времени не просто фиксирует разговоры, она повышает эффективность агентов, улучшает качество обслуживания клиентов и оптимизирует операции. Истинная ценность проявляется, когда RTT интегрируется с ServiceNow, создавая бесшовный, управляемый данными опыт. Давайте рассмотрим некоторые из основных вариантов использования:

Плавный переход от голосового бота к живому агенту
Когда голосовой бот переводит клиента на живого агента, переход может ощущаться фрагментарным, особенно если клиенту приходится повторять то, что он уже сказал. Транскрипция в реальном времени (RTT) решает эту проблему, фиксируя полное виртуальное взаимодействие и превращая его в живую транскрипцию. С Now Assist в ServiceNow краткое, контекстно-обогащенное резюме мгновенно генерируется и передается агенту, а поля кейса автоматически заполняются. Результатом является плавная и эффективная передача, которая экономит время, сокращает повторения и улучшает общее качество обслуживания клиентов.