Нейросеть на смене, или как мы избавили супервайзеров от ручной прослушки и автоматизировали контроль качества звонков
Мы построили систему речевой аналитики на базе искусственного интеллекта. Она распознаёт речь, выделяет проблемные диалоги и автоматически оценивает качество звонков. Рассказываю, как мы выстраивали пайплайн распознавания и анализа речи, боролись с искажениями моделей и добивались того, чтобы ИИ понимал разговорную речь не хуже человека.Исходные условия, или как зародился проект
Голос клиента на автомате: разбираем, как анализировать звонки с помощью речевой аналитики и LLM
Привет, Хабр! Это Катя Саяпина, менеджер продукта МТС Exolve.Самую честную обратную связь бизнес получает не из опросов, а из живых разговоров — когда клиент сам звонит и рассказывает, что его раздражает, что не работает или чего не хватает. Мы хотим извлекать эту ценность автоматически.Сегодня покажу, как собрать простую систему фонового анализа звонков. Она забирает расшифровки разговоров через API МТС Exolve, отправляет их в GigaChat для обработки, а результаты сохраняет в базу SQLite.Архитектура и точка входа
