Améliorez l’expérience client avec la reconnaissance vocale
La reconnaissance vocale a changé la façon d’interagir avec les machines pour convertir l’audio en texte. Dans cet article, nous présenterons Speech to text, une solution basée sur le Machine Learning pour transcrire rapidement et précisément l’audio en texte. Nous aborderons également ses avantages, cas d’utilisation et le modèle open source Whisper d’OpenAI.
Synthèse vocale :
Speech to text est une solution de reconnaissance vocale basée sur la technologie de Machine Learning. Elle permet de convertir de l’audio en texte grâce à des modèles de réseaux de neurones artificiels. Cette solution peut traiter à la fois l’audio préenregistré et l’audio streamé en temps réel. Elle peut être utilisée pour la transcription de conférences, de réunions, d’appels téléphoniques, etc.
Les avantages du Speech to text :
Les avantages du Speech to text sont nombreux. La solution permet de transcrire rapidement et précisément des contenus audio en texte. Elle est disponible dans plus de 120 langues et variantes pour s’adapter à différents contextes. La personnalisation de la solution est également possible pour améliorer la précision en fonction des termes spécifiques à un domaine d’activité. De plus, le déploiement est facile grâce à une API flexible que ce soit dans le cloud ou en local.
Le langage de programmation intégré facilite les actions sur le texte transcrit pour une meilleure productivité. La fonctionnalité de recherche ou d’analyse du texte transcrit permet d’exploiter davantage le contenu et d’obtenir des informations précieuses. Enfin, le Speech to text permet de réduire les coûts liés à la transcription manuelle et améliore la productivité des entreprises. En effet, il réduit considérablement le temps nécessaire pour transcrire les contenus audio en texte.
Cas d’utilisation du Speech to text :
Un cas d’utilisation concret du Speech to text est d’améliorer la satisfaction client dans les centres d’appels. En intégrant la technologie de reconnaissance vocale aux messages enregistrés, les clients peuvent utiliser leur propre voix pour indiquer le motif de leur appel ou le service souhaité. Cela permet au système de :
- répondre plus précisément aux besoins du client,
- réduire le temps d’attente
- transférer l’appel directement à un représentant du service clientèle compétent.
En somme, cela permet également à la personne de disposer d’un résumé de la demande du client avant même de répondre à l’appel, favorisant ainsi un traitement plus rapide et efficace de la demande.
Whisper, un modèle en open source :
Whisper est une application de reconnaissance vocale développée par OpenAI. Ce modèle utilise un vaste ensemble de données supervisées multilingues et multitâches pour améliorer sa capacité à gérer les accents, le bruit de fond et le langage technique.
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