Workflow d'analyse vocale : améliorez l'analyse de vos données grâce à une transcription avancée pilotée par l'IA

Qu'est-ce que Analyse vocale?

Analyse de la parole ou analyse de la synthèse vocale peut transcrire votre contenu oral en texte structuré avancé sans perdre son contexte ni son intention initiale.

Ceci est réalisé en utilisant diverses méthodes d'IA à grande échelle, notamment la synthèse vocale, la détection et la traduction de la langue, ainsi que l'analyse des sentiments pour garantir l'exactitude de la transcription et sa pertinence par rapport à l'audio d'origine.

Un discours fiable Le système d'analyse peut gérer efficacement le contexte, comprendre des termes spécialisés et fournir et fournir des textes fiables et cohérents en fonction de la signification de l'entrée audio.

Discours L'analytique est bien plus qu'une simple transcription ; elle traduit l'audio en informations puissantes qui alimentent vos prises de décisions, vos analyses et vos rapports.
‍

Demande accrue d'analyse vocale dans les entreprises

Alors que le contenu audio prend de plus en plus d'importance dans les opérations commerciales, les gens ressentent le besoin d'outils qui permettraient une interprétation possible de la valeur à partir de la langue parlée.

Les organisations sont sur la bonne voie pour déchiffrer et comprendre de volumineuses quantités d'informations audio, qu'il s'agisse de conversations avec le service client, d'entretiens ou de webinaires.

Dans un tel contexte, avec des entreprises du monde entier, les attentes vis-à-vis d'un système audio vont bien au-delà de la simple transcription ; ces systèmes devraient idéalement être capables d'analyser et d'interpréter de manière critique les données audio dans des domaines opérationnels clés tels que le service client, la conformité et les études de marché.

Alors que de plus en plus d'entreprises commencent à considérer l'audio comme un moyen de communication essentiel, la valeur de l'analyse de la synthèse vocale augmente et est liée à des avantages considérables en termes d'efficacité, de précision et d'évolutivité.

‍

Les défis de l'analyse vocale : précision, pertinence et exhaustivité

Une analyse parole-texte efficace implique de relever plusieurs défis clés pour garantir une analyse précise et perspicace :

‍

Principaux défis liés à l'analyse vocale :

1. Précision et qualité : La qualité et la précision de la transcription des mots prononcés sont extrêmement cruciales et, en même temps, difficiles en raison des différences d'accents, de clarté vocale et même de bruits de fond. Plus la qualité de la transcription est bonne, meilleure est l'analyse.
2. Identification des sentiments : L'analyse du ton émotionnel et de l'intention qui sous-tendent le contenu parlé nécessite un traitement spécialisé du langage naturel pour garantir une interprétation correcte des sentiments.‍
3. Langage et terminologie techniques: Certains secteurs tels que les domaines juridiques ou médicaux ont des terminologies ou un jargon industriels spécifiques qui sont couramment utilisés. Ces termes peuvent ne pas être identifiés et traités efficacement.

‍

Préoccupations des utilisateurs/clients :

1. Pertinence contextuelle : Il est essentiel de s'assurer que le texte transcrit conserve le contexte et la signification du contenu oral original pour une analyse et des rapports précis.
2. Confidentialité des données : Le traitement des informations sensibles ou personnelles provenant de contenus audio nécessite des mesures de confidentialité strictes pour protéger les données des utilisateurs et se conformer à la réglementation.
3. Intégration et évolutivité : La mise en œuvre d'un flux de travail d'analyse vocale qui s'intègre parfaitement aux systèmes existants et qui s'adapte à des volumes de données croissants est essentielle pour des opérations efficaces.
   ‍‍

Cas d'utilisation de l'analyse vocale

• Gestion des réunions pour Équipes de vente: Speech Analytics Workflow simplifie la gestion des réunions en transcrivant avec précision les discussions, en identifiant les sujets clés et en analysant les sentiments des participants. Cela permet aux équipes de saisir les mesures à prendre, de suivre les décisions et de s'assurer qu'aucun détail critique n'est négligé, ce qui favorise une meilleure collaboration et une meilleure productivité.
• Analyse du service client : Transcrivez et analysez les appels du service client pour améliorer la qualité du service en évaluant les sentiments et en identifiant les principaux problèmes.
• Étude de marché : Tirez parti des discussions de groupe ou des entretiens en analysant les sentiments, les tendances et les sujets clés pour éclairer les stratégies commerciales.
• Création de contenu : Convertissez des épisodes de podcast, des webinaires ou des discours en texte détaillé et pertinent au contexte pour les réutiliser et distribuer le contenu.
• Conformité et surveillance : Surveillez les conversations enregistrées pour vérifier la conformité réglementaire, en garantissant le respect des politiques en identifiant les entités et les sentiments clés.
• Informations sur la marque : Suivez les mentions des marques et les tendances du marché pour mieux comprendre les opinions et les préférences des consommateurs.
  ‍

La solution : Flux de travail d'analyse vocale Utilisation d'Eden AI

Un discours idéal Analytics ou synthèse vocale Le système d'analyse répond aux défis ci-dessus en fournissant une analyse précise, pertinente et complète des données audio.

Le flux de travail Speech Analytics d'Eden AI offre une solution complète qui traite l'audio via plusieurs modules alimentés par l'IA, allant de la reconnaissance vocale à la détection de la langue, en passant par la traduction et l'analyse des sentiments.

Le flux de travail Speech Analytics est conçu pour traiter les entrées audio via une série de nœuds alimentés par l'IA, les convertissant en texte significatif. Ce flux de travail comprend plusieurs étapes (reconnaissance vocale, détection de la langue et traduction, analyse des sentiments et génération de texte) afin de garantir que chaque aspect de l'audio est fidèlement représenté et utile.

En intégrant des modèles d'IA avancés, le Speech Analytics Workflow fournit une analyse complète des données audio, ce qui permet d'obtenir des informations précieuses et d'améliorer la prise de décision.

‍

‍

1. Nœud 1 : API de synthèse vocale: Également appelée reconnaissance automatique de la parole (ASR), cette API convertit automatiquement la langue parlée en texte écrit. Approuvé par divers fournisseurs tels que IBM, Symbole, Gladia, Espace neuronal, Assemblage AI, DeepGram, Google Cloud, Speechmatique, Réverend, Microsoft, AWS, et IA ouverte, il répond à de multiples objectifs, notamment le sous-titrage de vidéos, la transcription de conversations téléphoniques ou la transformation de dialogues enregistrés en formats compréhensibles, améliorant ainsi l'accessibilité et la documentation.
‍

2. Nœud 2 : API de détection de langue: L'API de détection de langue sera utilisée pour déterminer le langage naturel d'un contenu donné afin de l'intégrer facilement aux services de traduction. Soutenu par tous les principaux fournisseurs tels que Google Cloud, Espace neuronal, MT moderne, IBM, Microsoft, AWS, et IA ouverte, cette API joue un rôle clé dans une application utilisant de nombreuses langues, la localisation du contenu et la fourniture d'une meilleure expérience utilisateur grâce à une identification correcte de la langue avant tout traitement ultérieur.
‍

3. Si/Sinon : Sur la base des résultats du processus de détection de la langue, le flux de travail vérifie une condition (par exemple, si le texte est dans une certaine langue). Si la condition est remplie (par exemple, le texte n'est pas dans la langue attendue), le flux de travail suit le chemin « Vrai ». Faux chemin : si la condition n'est pas remplie (par exemple, les détails n'ont pas été extraits), le flux de travail suit le chemin « Faux ».
‍

4. Nœud 3 : API de traduction automatique: C'est l'API qui convertit le texte dans une autre langue à l'aide d'algorithmes basés sur des règles, d'algorithmes statistiques ou d'apprentissage automatique. Elle est principalement réalisée par des fournisseurs clés, notamment Google Cloud, IBM, Microsoft, AWS, Espace neuronal, MT moderne, Phédone, Deep L, et IA ouverte, qui jouent un rôle clé pour surmonter la barrière de la langue et garantir la disponibilité du contenu dans plusieurs langues.
‍

5. Nœud 4 : API d'analyse des sentiments: L'API d'analyse des sentiments utilise la PNL pour analyser et détecter les émotions, les opinions et les sentiments d'un texte donné. Fourni par des fournisseurs tels que Jeune arbre, Google Cloud, Microsoft, AWS, Emvista, Tentes à louer, Connexun, Lettonie, IBM, Nuage NLP, et IA ouverte, cette API détecte les données subjectives et est donc particulièrement adaptée à l'analyse des commentaires des clients, à la surveillance des réseaux sociaux et à l'amélioration de l'engagement des utilisateurs en fournissant des informations contextuelles.
‍‍

6. Nœud 5 : API de génération de texte: Cette API utilise des méthodologies sophistiquées et gourmandes en calculs pour générer son propre nouveau texte, en fonction des entrées fournies. Une fois que les différents aspects de l'entrée audio ont été analysés, cette API génère des informations textuelles significatives sur la base de l'analyse. Soutenu par des fournisseurs de services tels que Mistral, Perplexité, IA ouverte, Anthropique, Méta-IA, Cohère, et Google Cloud, cette API est utilisée pour de nombreux usages, tels que la modélisation du langage, la création de contenu, les chatbots et la messagerie personnalisée afin de garantir la cohérence et la pertinence contextuelle dans un large éventail d'utilisations.

‍

Remarque : vous pouvez également intégrer des API supplémentaires telles que Extraction de sujets, Détection des émotions, et Reconnaissance d'entités nommées (NER).

Ces API ne sont pas intégrées au flux de travail mais peuvent être ajoutées manuellement, en un clic, pour améliorer les performances, la cohérence et la personnalisation en fonction des besoins de l'utilisateur. Cette flexibilité permet aux développeurs de créer une solution plus personnalisée et mieux intégrée, en utilisant une série d'outils NLP avancés pour obtenir les meilleurs résultats en matière de catégorisation du contenu, d'analyse des sentiments et d'extraction d'informations.

‍

Accédez à Eden AI Flux de travail d'analyse vocale Modèle

Le flux de travail d'analyse vocale d'Eden AI est une puissante solution pilotée par l'IA visant à transformer l'audio en texte structuré et pertinent. Grâce à des fonctionnalités automatisées et personnalisables, il permet aux entreprises et aux professionnels d'extraire des informations précieuses du contenu oral, garantissant une analyse précise et une prise de décision améliorée adaptée à leurs besoins spécifiques.

Eden AI simplifie ce processus grâce à un modèle prédéfini qui consolide toutes ces technologies d'IA en un seul flux de travail.

Voici comment commencer :

‍

‍1. Créez un compte

Commencez par création d'un compte gratuit sur Eden AI.

‍

2. Accédez au modèle

Accédez directement au modèle de flux de travail Speech Analytics prédéfini en cliquant ici. Enregistrez le fichier pour commencer à le personnaliser.

‍

3. Personnalisez le flux de travail

Ouvrez le modèle et ajustez les paramètres en fonction de vos besoins. Cela inclut la sélection des fournisseurs, l'optimisation des invites, la définition de critères d'évaluation et d'autres configurations spécifiques.

‍

4. Intégrer à l'API

Utilisez l'API d'Eden AI pour intégrer le flux de travail personnalisé dans votre application. Lancez des exécutions de flux de travail et récupérez les résultats par programmation pour les adapter à vos systèmes existants.

‍

5. Collaborez et partagez

Utilisez la fonctionnalité de collaboration pour partager votre flux de travail avec d'autres personnes. Vous pouvez gérer les autorisations, en permettant aux membres de l'équipe de consulter ou de modifier le flux de travail selon les besoins.

‍

‍

L'avenir de Analyse vocale et extraction d'informations pilotée par l'IA

Compte tenu des changements continus qui se produisent dans l'environnement numérique, la capacité des systèmes d'analyse vocale ou d'analyse de la parole en texte à transformer la matière parlée en informations exploitables devient de plus en plus importante. Des solutions telles que le flux de travail Eden Speech Analytics peuvent répondre à des problèmes spécifiques de précision de transcription, de pertinence contextuelle et de confidentialité des données pour une solution commerciale complète ciblée sur les divers besoins des entreprises et des professionnels.

Conçue pour traduire l'audio en texte contextuel de haute qualité, cette technologie amplifie l'analyse des données et la prise de décision tout en préservant la fiabilité et la pertinence des informations. En fait, dans les temps à venir également, l'utilisation d'outils pilotés par l'IA accélérera la prochaine vague d'innovation en matière d'analyse de contenu audio et d'extraction d'informations.