Что такое автоматическое распознавание речи?

Автоматическое распознавание речи

Автоматическое распознавание речи (ASR) — это технология, которая преобразует устную речь в текст.

Автоматическое распознавание речи, или ASR, — это технология, основанная на искусственном интеллекте, которая позволяет компьютерам понимать и обрабатывать человеческую речь. Это краеугольный камень систем голосового управления, позволяющий устройствам реагировать на устные команды и запросы. Эта технология использует сложные алгоритмы для анализа звуковых волн речи, разбивая их на фонемы (мельчайшие звуковые единицы языка) и сопоставляя их с заранее определенной базой данных слов и фраз. Точность систем ASR с годами значительно улучшилась благодаря достижениям в области машинного обучения и обработки естественного языка (NLP), что сделало их более надежными для повседневного использования.

В маркетинге технология ASR открыла новые возможности взаимодействия с клиентами. Например, оптимизация голосового поиска становится все более важной, поскольку все больше людей используют голосовых помощников, таких как Siri, Alexa и Google Assistant, для поиска в Интернете. Это означает, что маркетологам необходимо адаптировать свои стратегии SEO, включив в них разговорные ключевые слова и фразы, которые могут использоваться в устных запросах. Кроме того, ASR используется в приложениях обслуживания клиентов, таких как автоматизированные системы обработки вызовов, которые могут понимать запросы клиентов без необходимости ввода с клавиатуры, что улучшает качество обслуживания клиентов, делая взаимодействие более естественным и эффективным.

• Оптимизируйте контент своего веб-сайта для голосового поиска, включив ключевые слова с длинным хвостом, имитирующие естественные речевые шаблоны.
• Разместите на своем сайте часто задаваемые вопросы, которые отвечают на распространенные вопросы в разговорной форме и соответствуют запросам голосового поиска.
• Рассмотрите возможность использования технологии ASR в ваших каналах обслуживания клиентов, чтобы оптимизировать работу колл-центра и улучшить качество обслуживания пользователей.

Автоматическое распознавание речи (ASR) — это технология, которая преобразует устную речь в текст.

Автоматическое распознавание речи, или ASR, — это технология, основанная на искусственном интеллекте, которая позволяет компьютерам понимать и обрабатывать человеческую речь. Это краеугольный камень систем голосового управления, позволяющий устройствам реагировать на устные команды и запросы. Эта технология использует сложные алгоритмы для анализа звуковых волн речи, разбивая их на фонемы (мельчайшие звуковые единицы языка) и сопоставляя их с заранее определенной базой данных слов и фраз. Точность систем ASR с годами значительно улучшилась благодаря достижениям в области машинного обучения и обработки естественного языка (NLP), что сделало их более надежными для повседневного использования.

В маркетинге технология ASR открыла новые возможности взаимодействия с клиентами. Например, оптимизация голосового поиска становится все более важной, поскольку все больше людей используют голосовых помощников, таких как Siri, Alexa и Google Assistant, для поиска в Интернете. Это означает, что маркетологам необходимо адаптировать свои стратегии SEO, включив в них разговорные ключевые слова и фразы, которые могут использоваться в устных запросах. Кроме того, ASR используется в приложениях обслуживания клиентов, таких как автоматизированные системы обработки вызовов, которые могут понимать запросы клиентов без необходимости ввода с клавиатуры, что улучшает качество обслуживания клиентов, делая взаимодействие более естественным и эффективным.

• Оптимизируйте контент своего веб-сайта для голосового поиска, включив ключевые слова с длинным хвостом, имитирующие естественные речевые шаблоны.
• Разместите на своем сайте часто задаваемые вопросы, которые отвечают на распространенные вопросы в разговорной форме и соответствуют запросам голосового поиска.
• Рассмотрите возможность использования технологии ASR в ваших каналах обслуживания клиентов, чтобы оптимизировать работу колл-центра и улучшить качество обслуживания пользователей.