Понимает ли ИИ разговоры, где клиент и продавец говорят на разных языках?

Да. Современное распознавание речи справляется с диалогами, где клиент и продавец говорят на разных языках - или переключают язык прямо посреди разговора. VILFF создан именно для такой среды: он распознаёт десятки языков, разделяет, кто что сказал, и показывает в портале транскрипт с переводом на нужный вам язык.

Почему смешанные диалоги - это сложно

Классическое распознавание ожидает один язык на запись. Реальная речь в торговом зале другая: клиент спрашивает на одном языке, сотрудник отвечает на другом, названия товаров и брендов звучат по-английски, и в одном предложении смешивается всё сразу. Так говорят в приграничных регионах, в городах с большой долей приезжих, в туристических местах и везде, где у персонала и клиентов разные родные языки. Добавьте фоновый шум, расстояние до микрофона и акценты - и большинство универсальных инструментов ломаются.

Как с этим справляется VILFF

• Разделение говорящих - каждая реплика привязана к клиенту или сотруднику;
• Язык на уровне реплики - модель не заталкивает весь разговор в один язык;
• Перевод в портале - каждый диалог можно читать на выбранном языке портала, оригинал сохраняется;
• Устойчивость к шуму - детектор речи отрезает тишину и дальние разговоры, а сегменты с низкой уверенностью перепроверяются, а не угадываются.

Какой точности ожидать

Точность зависит от расположения микрофона и акустики помещения. В обычном шумном магазине разговоры у прилавка распознаются достаточно хорошо для надёжной аналитики: тренды, темы, тон, цитаты. Мы постоянно оцениваем качество на реальных обезличенных диалогах и настраиваем конвейер там, где языковой микс сложнее всего.

Какие языки поддерживаются

Все основные языки. На практике в одном зале обычно звучат два-три: государственный язык страны, язык крупной языковой группы региона и английский - ровно та комбинация, под которую VILFF оптимизирован и на которой тестируется ежедневно. Если у вас редкая языковая пара, пришлите пример записи: мы проверим качество распознавания до начала работы.