STT (Speech To Text) — это подсистема распознавания устной речи, которая в системе «Речевой аналитики» компании BSS отвечает за получение текстовой расшифровки телефонного разговора или диалога, записанного на микрофон в офисе обслуживания.

В основе STT лежит специальная нейросеть, которая переводит аудиозаписи в текст. Как и любая технология на базе нейросетей, STT очень требовательна к вычислительным мощностям. Например, в системе «Речевой аналитики», развернутой на 200 операторов, около 95% серверных мощностей будут обслуживать именно STT.

Соответственно, оптимизация и ускорение STT позволят сократить издержки и оптимизировать внедрение и использование речевой аналитики. RND-команда BSS активно прорабатывала этот вопрос, опираясь на собственные передовые разработки и мировой научно-исследовательский опыт.

В итоге удалось найти и реализовать «рецепт» нейросети, который позволил ускорить работу STT сразу в пять раз. Это значит, что серверных мощностей при том же объеме нагрузки потребуется в пять раз меньше. В денежном выражении выгода будет составлять порядка 1 млн рублей экономии на закупке серверов или около 520 тыс. рублей в год на аренде серверов из расчета на каждые 100 операторов.

«Ускорение в пять раз — это осторожная, «гарантированная» оценка. В некоторых случаях мы выходим на ускорение в 13 раз. Причем наша конфигурация не требует GPU. Это важно, т.к. часто у заказчиков просто нет серверов с GPU, а закупка таких серверов может занимать недели и месяцы», — прокомментировал директор департамента голосовых цифровых технологий компании BSS Александр Крушинский.

Он также отметил, что на текущий момент не знает вендоров с соизмеримым сайзингом.

Речевая аналитика BSS помогает глубоко и полно анализировать взаимодействие с клиентами в контакт-центре компании и в офисах продаж. Использование решения позволяет увеличивать продажи и сокращать расходы, выявлять эффективные стратегии продвижения, повышать удовлетворенность клиентов, совершенствовать клиентский путь.

Источник: BSS