Телефонные разговоры как источник данных: создаем STT+LLM пайплайн на Python

Преобразование речи в текст с помощью Speech-to-Text

Ежедневно российские компании совершают миллионы телефонных разговоров, которые остаются неструктурированными данными. После звонка менеджер обычно фиксирует лишь краткую информацию о разговоре, теряя до 80% его содержимого.

Для решения этой проблемы можно использовать технологии преобразования речи в текст (STT). Современные библиотеки позволяют автоматически транскрибировать аудиозаписи телефонных переговоров в текстовый формат, что открывает доступ ко всей полезной информации.

Обработка текста с использованием языковых моделей

Полученный текст можно дополнительно обработать с помощью больших языковых моделей (LLM), чтобы извлечь ключевые моменты, классифицировать звонки или даже генерировать ответы на часто задаваемые вопросы клиентов.

Пример реализации на Python

Пример простого пайплайна на Python может выглядеть следующим образом:

import speech_recognition as sr
from transformers import pipeline

# Инициализация распознавателя речи
r = sr.Recognizer()
with sr.AudioFile('call.wav') as source:
    audio_data = r.record(source)
text = r.recognize_google(audio_data)

# Использование языковой модели для обработки текста
summarizer = pipeline("summarization", model="t5-base")
summary = summarizer(text)[0]['summary_text']
print(summary)

Этот код демонстрирует базовую реализацию пайплайна, включающего преобразование аудио в текст и последующее суммирование текста с помощью трансформера T5.

Возможности применения

Подобный подход позволяет автоматизировать обработку телефонных звонков, извлекая полезную информацию и повышая эффективность работы сотрудников колл-центра, отделов продаж и других подразделений компаний.