Derin öğrenme algoritmaları kullanılmakla geliştirdiğimiz konuşma tanıma teknolojimizin rakiplerimizden en önemli farkı yüksek kalitesi ve daha az kaynak kullanmasıdır. Sistemin neredeyse tüm unsurlarında yapay zeka kullanılıyor ve sistem kullanıldıkca kendini geliştiriyor.
Biz konuşma sintezinde derin sinir ağlar algoritmasını kullanıyoruz. Bu yüzden, doğal insan sesine çok yakın , hatta çoğu durumlarda farkedilemeyen ses elde ediyoruz. Sistem, mevcut ses parçalarını birleştirmek yerine sıfırdan üretir.
Yıllardan beri yapay zeka ve makine öğrenimi sektöründeki deneyimlerimizi ses teknolojileri ile birleştip aşağıdaki pratik çözümleri yaptık.
TV ve Radyo, YouTube kanallarının takipi için konuşma tanıma teknolojisinin kullanılması, meseleyi basit bir metin dosyasında anahtar kelime aramaya getirir ve çalışanları aşırı yüklenmeden kurtarır. Bu onların daha faydalı işler yapmasına yardıcı oluyor.
Arşiv dosyalarının, toplantıların, röportajların, video içeriklerin deşifre olunması SEO bakımından çok önemlidir. YouTube videolarına altyazı eklemekle hem arama motoru optimizasyonu yapmış oluyorsunuz, hem de eşitme engellilere hitap etmiş oluyorsunuz.
Teknolojinin gelişimi kamu hizmet merkezlerinde robot kullanımını zorunlu kılıyor. Tabii ki, ses teknolojileri olmadan, robot sadece bir demir parçasıdır.
Haberlerin, kitapların ve s. kaynakların konuşma sintezi teknoloji ile sese dönüştürülmesi zamanın yetersizliğinden şikayet ettiğimiz dönemde harika bir alternatiftir. Aynı zamanda, görme engelliler de TTS aracılığıyla bu kaynaklara erişebilir.
Azreco yapak zeka ses biyometrisi, şahısları onların seslerinden tanımlayabilir. Ses biyometrisi, katmanlı güvenliğin gerekli olduğu iş alanlarında en iyi ve ucuz bir alternatiftir.
Çağrı merkezlerindeki çalışanların yerine ses teknolojisinin kullanılması, maliyetleri düşürmenin yanı sıra sistemin 7/24 çalışmasını da sağlayabilir. Böylece iş verimliliği ve müşteri memnuniyeti artar.
