Han pasado más de 7 meses desde que publicamos nuestra última precisión de reconocimiento de voz punto de referencia. En aquel entonces, los resultados eran los siguientes (del más preciso al menos preciso): Microsoft y Amazon (casi en segundo lugar), luego Voicegain y Google Enhanced, y luego, muy por detrás, IBM Watson y Google Standard.
Desde entonces, hemos obtenido más datos de formación y hemos añadido funciones adicionales a nuestro proceso de formación. Esto se tradujo en un aumento adicional en la precisión de nuestro modelo.
En lo que respecta a los demás reconocedores:
Hemos decidido dejar de informar sobre la precisión de Google Standard e IBM Watson, que siempre estuvieron muy por detrás en cuanto a precisión.
Hemos repetido la prueba con una metodología similar a la anterior: utilizamos 44 archivos del Conjunto de datos de Jason Kincaid y 20 archivos publicado por rev.ai y eliminó todos los archivos en los que ninguno de los reconocedores podía alcanzar una tasa de errores de palabras (WER) inferior al 25%.
Esta vez solo un archivo fue tan difícil. Fue una entrevista telefónica de mala calidad (Entrevista a Byron Smith (111416 - YouTube).
Puedes ver diagramas de caja con los resultados de arriba. El gráfico también muestra el promedio y la mediana de la tasa de errores de palabras (WER)
Todos los reconocedores han mejorado (el modelo de Google Video Enhanced se mantuvo prácticamente igual, pero Google ahora tiene un nuevo reconocedor que es mejor).
Google, de última generación, Voicegain y Amazon están ahora muy cerca, mientras que Microsoft es mejor en aproximadamente un 1%.
Veamos la cantidad de archivos en los que cada reconocedor era el mejor.
Tenga en cuenta que los números no suman 63 porque había algunos archivos en los que dos reconocedores arrojaban resultados idénticos (con 2 dígitos detrás de una coma).
Ahora hemos realizado el mismo punto de referencia 4 veces para poder dibujar gráficos que muestren cómo cada uno de los reconocedores ha mejorado en los últimos 1 año y 9 meses. (Ten en cuenta que para Google el último resultado proviene del modelo más reciente y otros resultados de Google provienen de vídeos mejorados).
Puedes ver claramente que Voicegain y Amazon empezaron bastante por detrás de Google y Microsoft, pero desde entonces se han puesto al día.
Google parece tener los ciclos de desarrollo más largos, con muy pocas mejoras desde septiembre de 2021 hasta hace muy poco. Microsoft, por otro lado, lanza un reconocedor mejorado cada 6 meses. Nuestras versiones mejoradas son incluso más frecuentes que eso.
Como puede ver, el campo está muy cerca y se obtienen resultados diferentes en diferentes archivos (el promedio y la mediana no muestran el panorama completo). Como siempre, te invitamos a revisa nuestras aplicaciones, regístrate y compruebe nuestra precisión con sus datos.
Cuando tiene que seleccionar el software de reconocimiento de voz/ASR, hay otros factores que van más allá de la precisión del reconocimiento lista para usar. Estos factores son, por ejemplo:
1. Haga clic aquí para obtener instrucciones sobre cómo acceder a nuestro sitio de demostración en vivo.
2. Si estás creando una aplicación de voz genial y quieres probar nuestras API, haz clic aquí para crear una cuenta de desarrollador y recibir 50$ en créditos gratis
3. Si quieres usar Voicegain como tu propio asistente de transcripción con IA para las reuniones, haz clic aquí.
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Las empresas buscan cada vez más extraer el tesoro de información de las conversaciones de voz mediante la IA. Estas conversaciones tienen lugar a diario en plataformas de videoconferencias como Zoom, Google Meet y Microsoft Teams, y por teléfono en el centro de contacto (que se lleva a cabo en las plataformas de telefonía CCaaS o de centros de contacto locales).
IA de voz o IA conversacional se refiere a convertir el audio de estas conversaciones en texto mediante la tecnología de reconocimiento de voz/ASR y a extraer el texto transcrito para obtener análisis e información mediante NLU. Además, la IA se puede utilizar para detectar sentimientos, energía y emociones tanto en el audio como en el texto. Las ideas de la NLU incluyen la extracción de los puntos clave de las reuniones. Esto incluye frases semánticamente coincidentes asociadas a temas como los temas de acción, los problemas, los bloqueadores de ventas, la agenda, etc.
En los últimos años, el espacio de la IA conversacional ha visto a muchos jugadores lanzar productos de gran éxito y ampliar sus negocios. Sin embargo, la mayoría de estas populares opciones de IA de voz disponibles en el mercado son ofertas de SaaS para múltiples usuarios. Se implementan en un gran proveedor de nube pública como Amazon, Google o Microsoft. A primera vista, esto tiene sentido. La mayoría de las aplicaciones de software empresarial que automatizan los flujos de trabajo en áreas funcionales como las ventas y el marketing (CRM), los recursos humanos, las finanzas y la contabilidad o el servicio al cliente están diseñadas como ofertas de SaaS para varios usuarios. La transición a la nube ha sido una tendencia secular para las aplicaciones empresariales y, por lo tanto, la IA de voz ha seguido este camino.
Sin embargo, en Voicegain, creemos firmemente que se requiere un enfoque diferente para un gran segmento del mercado. Proponemos que la arquitectura Edge que utilice un modelo de usuario único es el camino a seguir para las aplicaciones de inteligencia artificial de voz.
Por Edge, nos referimos a lo siguiente
1) Los modelos de IA para el reconocimiento de voz, la conversión de voz a texto y la NLU se ejecutan en la infraestructura de un solo inquilino del cliente, ya sea que se encuentre completamente en un centro de datos o en una VPC dedicada con un proveedor de nube.
2) La aplicación Conversational AI, que suele ser una aplicación basada en un navegador que utiliza estos modelos de IA, también se implementa completamente detrás del firewall.
Creemos que las ventajas de la arquitectura Edge/On-Prem para la IA conversacional/de voz se deben a los cuatro factores siguientes:
Con mucha frecuencia, las conversaciones en las reuniones y los centros de llamadas son delicadas desde una perspectiva empresarial. Los clientes empresariales de muchos mercados verticales (servicios financieros, atención médica, defensa, etc.) no se sienten cómodos almacenando las grabaciones y transcripciones de estas conversaciones en la infraestructura en la nube del proveedor de SaaS. Piense en una información altamente confidencial, como la estrategia del producto, el estado de las principales operaciones, los errores y las vulnerabilidades del software o incluso en una conversación financiera delicada antes de publicar los resultados de una empresa que cotiza en bolsa. Muchos países también imponen requisitos estrictos de residencia de datos desde el punto de vista legal y de cumplimiento. Esto hace que la arquitectura Edge (local o de VPC) sea muy atractiva.
A diferencia de las aplicaciones SaaS basadas exclusivamente en el flujo de trabajo, las aplicaciones de IA de voz incluyen modelos de IA basados en el aprendizaje profundo: conversión de voz a texto y NLU. Para obtener los análisis correctos, es fundamental que estos modelos de IA (especialmente los modelos acústicos del motor de reconocimiento de voz y conversión de voz a texto) se entrenen en función de los datos de audio específicos del cliente. Esto se debe a que cada caso de uso del cliente tiene características de audio únicas que limitan la precisión de un modelo multiusuario listo para usar. Estas características de audio únicas se relacionan con
1. Jerga industrial: acrónimos, términos técnicos
2. Acentos únicos
3. Nombres de marcas, productos y personas
4. Entorno acústico y cualquier otro tipo de audio.
Sin embargo, la mayoría de los proveedores de SaaS con IA actuales utilizan un modelo único para atender a todos sus clientes. Y esto hace que el reconocimiento y la transcripción de voz no sean óptimos, lo que a su vez da como resultado una NLU subóptima.
Para las aplicaciones de IA de voz en tiempo real, por ejemplo, en el centro de llamadas, existe una ventaja arquitectónica para los modelos de IA al estar en la misma LAN que las fuentes de audio.
Para muchas empresas, las aplicaciones de IA conversacional de SaaS son económicas para empezar, pero se vuelven muy caras a gran escala.
Voicegain ofrece una implementación perimetral en la que tanto la plataforma principal como una aplicación web como Voicegain Transcribe pueden funcionar completamente en la infraestructura de nuestros clientes. Ambas se pueden colocar «detrás de un firewall empresarial».
Lo que es más importante, Voicegain ofrece un conjunto de herramientas de capacitación y un proceso para que los clientes creen y entrenen modelos acústicos personalizados que impulsen estas aplicaciones de IA de voz.
Si tiene alguna pregunta o desea hablar sobre esto con más detalle, póngase en contacto con nuestro equipo de soporte por correo electrónico (support@voicegain.ai)
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Como anunciamos aquí, Voicegain Transcribe es un asistente de reuniones basado en inteligencia artificial que puedes llevar contigo a todas tus reuniones de trabajo. Así que, independientemente de la plataforma de reuniones (Zoom, Microsoft Teams, Webex o Google Meet), Voicegain Transcribe tiene una forma de ayudarte.
Ahora tenemos noticias interesantes para los usuarios que organizan reuniones de Zoom con regularidad. Los usuarios de Voicegain Transcribe que utilizan Windows ahora tienen una forma gratuita, fácil y cómoda de acceder a todas las transcripciones y notas de sus reuniones de Zoom. Los usuarios de Transcribe ahora pueden descargar una nueva aplicación cliente que hemos desarrollado, el Voicegain Zoom Meeting Assistant para grabaciones locales, en su dispositivo.
Con esta aplicación cliente, cualquier grabación local de una reunión de Zoom (que se explica a continuación) se enviará automáticamente a Voicegain Transcribe. Los modelos de IA de alta precisión de Voicegain procesan posteriormente la grabación para generar tanto la transcripción (conversión de voz a texto) como las actas de la reunión y los temas discutidos (NLU).
Como siempre, empiezas con un plan gratuito que no caduca. Así que puedes obtener comenzó hoy sin tener que configurar tu información de pago.
Zoom ofrece dos opciones para grabar reuniones en su plataforma: 1) Grabación local y 2) Grabación en la nube.
La grabación local de Zoom es una grabación de la reunión que se guarda en el disco duro del dispositivo del usuario. El uso de la grabación local de Zoom tiene dos ventajas distintas
La grabación en la nube de Zoom es cuando la grabación de la reunión se almacena en su cuenta de Zoom Cloud en los servidores de Zoom. Actualmente, Voicegain no se integra directamente con Zoom Cloud Recording (sin embargo, está en nuestra hoja de ruta). Mientras tanto, un usuario puede descargar la grabación en la nube y subirla a Voicegain Transcribe para transcribir y analizar las grabaciones guardadas en la nube.
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Zoom le permite grabar pistas de audio de altavoces individuales por separado como archivos de audio independientes. La captura de pantalla anterior muestra cómo habilitar esta función en Zoom.
Voicegain Zoom Meeting Assistant for Local Recording permite subir estos archivos de audio independientes a Voicegain Transcribe para que puedas obtener transcripciones precisas de los ponentes
Toda la plataforma Voicegain, incluida la aplicación Voicegain Transcribe y los modelos de IA, se puede implementar en las instalaciones (o en VPC), lo que brinda a la empresa una oferta de transcripción y análisis de reuniones totalmente segura.
Si tiene alguna pregunta, regístrese hoy y póngase en contacto con nuestro equipo de soporte a través de la aplicación.
Desde junio de 2020, Voicegain ha publicado puntos de referencia sobre la precisión de su conversión de voz a texto en comparación con los motores ASRS/voz de conversión de texto de gran tecnología, como Amazon, Google, IBM y Microsoft.
El conjunto de datos de referencia para esta comparación ha sido un conjunto de datos de terceros publicado por una entidad independiente e incluye una amplia variedad de datos de audio: audiolibros, vídeos de YouTube, podcasts, conversaciones telefónicas, reuniones de zoom y más.
Aquí hay un enlace a algunos de los puntos de referencia que hemos publicado.
1. Enlace Punto de referencia de precisión hasta junio de 2020
2. Enlace Punto de referencia de precisión hasta septiembre de 2020
3. Enlace Punto de referencia de precisión hasta junio de 2021
4. Enlace Punto de referencia de precisión hasta octubre de 2021
5. Enlace Punto de referencia de precisión hasta junio de 2022
A través de este proceso, hemos obtenido información sobre lo que se necesita para ofrecer una alta precisión para un caso de uso específico.
Ahora presentamos una primicia en la industria precisión relativa de voz a texto punto de referencia para nuestros clientes. Por «relativa», la precisión de Voicegain (medida según el porcentaje de errores de palabras) se comparará con la de un gran actor tecnológico con el que el cliente nos esté comparando. Voicegain proporcionará un acuerdo de nivel de servicio con una precisión prácticamente igual a la de este gran actor tecnológico.
Seguimos el siguiente proceso de 4 pasos para calcular el SLA de precisión relativa
En colaboración con el cliente, Voicegain selecciona un conjunto de datos de audio de referencia que sea representativo de los datos reales que el cliente debe procesar. Por lo general, se trata de una selección aleatoria del audio del cliente. También recomendamos que los clientes conserven su propio conjunto de datos de referencia independiente, que no compartan con Voicegain, para validar nuestros resultados.
Voicegain se asocia con empresas de etiquetado manual de IA líderes del sector para generar una transcripción precisa del 99% generada por humanos de este conjunto de datos de referencia. Nos referimos a esto como la referencia dorada.
En este conjunto de datos de referencia, Voicegain proporcionará scripts que permitan a los clientes realizar una comparación del índice de errores de palabras (WER) entre la plataforma Voicegain y cualquiera de los principales proveedores de ASR del sector con los que el cliente nos compare.
Actualmente, Voicegain calcula los siguientes dos (2) KPI
a. Tasa media de errores de palabras: Este es el WER medio en todos los archivos de audio del conjunto de datos de referencia para ambos ASR.
b. Tasa de error de palabras en el cuarto cuartil: Después de organizar los archivos de audio en el conjunto de datos de referencia en orden creciente de WER con Big Tech ASR, calculamos y comparamos el WER promedio del cuarto cuartil tanto para Voicegain como para Big Tech ASR.
Por lo tanto, garantizamos contractualmente que la precisión de Voicegain para los 2 KPI anteriores en relación con el otro ASR se encuentre dentro de un umbral aceptable para el cliente.
Voicegain mide este SLA de precisión dos veces durante el primer año del contrato y una vez al año a partir del segundo año.
Si Voicegain no cumple con los términos del SLA de precisión relativa, entrenaremos el modelo acústico subyacente para que cumpla con el SLA de precisión. Asumiremos los gastos relacionados con el etiquetado y la formación. Voicegain garantizará que cumplirá con el SLA de precisión en un plazo de 90 días a partir de la fecha de la medición.
1. Haga clic aquí para obtener instrucciones sobre cómo acceder a nuestro sitio de demostración en vivo.
2. Si estás creando una aplicación de voz genial y quieres probar nuestras API, haz clic aquí para crear una cuenta de desarrollador y recibir 50$ en créditos gratis
3. Si quieres usar Voicegain como tu propio asistente de transcripción con IA para las reuniones, haz clic aquí.
La plataforma Twilio admite grabaciones de llamadas cifradas. Aquí es la documentación de Twillo sobre cómo configurar el cifrado de las grabaciones en su plataforma.
La plataforma Voicegain admite la entrada directa de grabaciones cifradas desde la plataforma Twilio.
El diagrama general de cómo funcionan todos los componentes juntos es el siguiente:
A continuación, describimos cómo configurar una configuración que enviará automáticamente las grabaciones cifradas de Twilio a la transcripción de Voicegain tan pronto como se completen esas grabaciones.
Voicegain necesitará una clave privada en formato PKCS #8 para descifrar las grabaciones de Twilio. Twilio documentación describe cómo generar una clave privada en ese formato.
Una vez que tengas la clave, tendrás que subirla a través de Voicegain Consola web al contexto que utilizará para la transcripción. Esto se puede hacer a través de Configuración -> Seguridad de la API -> Configuración de autenticación. Tienes que elegir el tipo: Grabación cifrada de Twilio.
Gestionaremos las devoluciones de llamadas de Twilio mediante una función de AWS Lambda, pero puede utilizar una equivalente de otra plataforma en la nube o puede tener su propio servicio que gestione las devoluciones de llamadas https.
Un ejemplo de una función de AWS Lambda en Python está disponible en Voicegain Github: platform/AWS-lambda-for-encrypted-recordings.py at master · voicegain/platform (github.com)
Tendrá que modificar esa función antes de poder utilizarla.
Primero debe ingresar los siguientes parámetros:
La función Lambda recibe la llamada de Twilio, analiza la información relevante y, a continuación, envía una solicitud a la API STT de Voicegain para la transcripción SIN CONEXIÓN. Si lo deseas, puedes modificar, en el código de la función de Lambda, el cuerpo de la solicitud que se enviará a Voicegain. Por ejemplo, en el ejemplo de github se envían los resultados de la transcripción para que se puedan ver en la consola web (portal), pero es probable que desees cambiarlo para que los resultados se envíen mediante una llamada a tu terminal HTTPS (hay un comentario que indica dónde se debe realizar el cambio).
También puedes hacer otros cambios en el cuerpo de la solicitud según sea necesario. Para ver las especificaciones completas de la API de transcripción de Voicegain, consulta aquí.
Este es un código Python simple que se puede usar para hacer una llamada saliente de Twilio que se grabará y luego se enviará para su transcripción.
Tenga en cuenta que:
Han pasado más de 7 meses desde que publicamos nuestra última precisión de reconocimiento de voz punto de referencia. En aquel entonces, los resultados eran los siguientes (del más preciso al menos preciso): Microsoft y Amazon (casi en segundo lugar), luego Voicegain y Google Enhanced, y luego, muy por detrás, IBM Watson y Google Standard.
Desde entonces, hemos obtenido más datos de formación y hemos añadido funciones adicionales a nuestro proceso de formación. Esto se tradujo en un aumento adicional en la precisión de nuestro modelo.
En lo que respecta a los demás reconocedores:
Hemos decidido dejar de informar sobre la precisión de Google Standard e IBM Watson, que siempre estuvieron muy por detrás en cuanto a precisión.
Hemos repetido la prueba con una metodología similar a la anterior: utilizamos 44 archivos del Conjunto de datos de Jason Kincaid y 20 archivos publicado por rev.ai y eliminó todos los archivos en los que ninguno de los reconocedores podía alcanzar una tasa de errores de palabras (WER) inferior al 25%.
Esta vez solo un archivo fue tan difícil. Fue una entrevista telefónica de mala calidad (Entrevista a Byron Smith (111416 - YouTube).
Puedes ver diagramas de caja con los resultados de arriba. El gráfico también muestra el promedio y la mediana de la tasa de errores de palabras (WER)
Todos los reconocedores han mejorado (el modelo de Google Video Enhanced se mantuvo prácticamente igual, pero Google ahora tiene un nuevo reconocedor que es mejor).
Google, de última generación, Voicegain y Amazon están ahora muy cerca, mientras que Microsoft es mejor en aproximadamente un 1%.
Veamos la cantidad de archivos en los que cada reconocedor era el mejor.
Tenga en cuenta que los números no suman 63 porque había algunos archivos en los que dos reconocedores arrojaban resultados idénticos (con 2 dígitos detrás de una coma).
Ahora hemos realizado el mismo punto de referencia 4 veces para poder dibujar gráficos que muestren cómo cada uno de los reconocedores ha mejorado en los últimos 1 año y 9 meses. (Ten en cuenta que para Google el último resultado proviene del modelo más reciente y otros resultados de Google provienen de vídeos mejorados).
Puedes ver claramente que Voicegain y Amazon empezaron bastante por detrás de Google y Microsoft, pero desde entonces se han puesto al día.
Google parece tener los ciclos de desarrollo más largos, con muy pocas mejoras desde septiembre de 2021 hasta hace muy poco. Microsoft, por otro lado, lanza un reconocedor mejorado cada 6 meses. Nuestras versiones mejoradas son incluso más frecuentes que eso.
Como puede ver, el campo está muy cerca y se obtienen resultados diferentes en diferentes archivos (el promedio y la mediana no muestran el panorama completo). Como siempre, te invitamos a revisa nuestras aplicaciones, regístrate y compruebe nuestra precisión con sus datos.
Cuando tiene que seleccionar el software de reconocimiento de voz/ASR, hay otros factores que van más allá de la precisión del reconocimiento lista para usar. Estos factores son, por ejemplo:
1. Haga clic aquí para obtener instrucciones sobre cómo acceder a nuestro sitio de demostración en vivo.
2. Si estás creando una aplicación de voz genial y quieres probar nuestras API, haz clic aquí para crear una cuenta de desarrollador y recibir 50$ en créditos gratis
3. Si quieres usar Voicegain como tu propio asistente de transcripción con IA para las reuniones, haz clic aquí.
Hoy estamos muy contentos de anunciar el lanzamiento de Transcripción de Voice Gain, un asistente de transcripción basado en IA para reuniones presenciales y web. Con Transcribe, los usuarios pueden centrarse en sus reuniones y dejar que nosotros nos encarguemos de tomar las notas.
Transcribe también se puede utilizar para convertir en texto el audio en streaming y grabado de eventos de vídeo, seminarios web, podcasts y conferencias.
Voicegain Transcribe es una aplicación accesible desde el navegador Chrome o Edge y funciona con la plataforma de reconocimiento de voz de alta precisión de Voicegain. Nuestra precisión inmediata del 89% está a la altura de las mejores.
Actualmente hay 3 formas principales de utilizar Voicegain Transcribe:
Si te unes a las reuniones directamente desde tu navegador Chrome o Edge (sin descargas ni complementos), puedes usar esta función para enviar audio a Voicegain. Algunos ejemplos de plataformas de reuniones son Google Meet, BlueJeans, Webex y Zoom.
En un dispositivo Windows, el uso compartido del navegador también funciona con una aplicación de escritorio cliente como Zoom y Microsoft Teams. En un dispositivo Mac/Apple, el uso compartido del navegador admite aplicaciones de escritorio.
Voicegain ofrece una aplicación cliente de Windows descargable que se instala en el ordenador del usuario. Esta aplicación accede a las grabaciones locales de Zoom y las carga automáticamente para su transcripción en Voicegain Transcribe.
Zoom tiene dos tipos de grabaciones: grabaciones locales y grabaciones en la nube. Esta aplicación es para grabaciones locales, donde la grabación se almacena en el disco duro de la computadora del usuario. Para obtener más información sobre la grabación local de Zoom, haga clic aquí.
Zoom también permite un archivo de audio independiente para la grabación de cada participante. La aplicación Voicegain permite subir el archivo de audio de cada participante individual para que las etiquetas de los oradores se asignen con precisión a la transcripción.
Los usuarios también pueden cargar archivos de audio pregrabados de sus reuniones, podcasts y llamadas y generar la transcripción. Admitimos más de 40 formatos diferentes (incluidos mp3, mp4, wav, aac y ogg). Voicegain admite la diarización de los altavoces, por lo que podemos separar los altavoces incluso en una grabación de audio de un solo canal.
Actualmente admitimos inglés y español. Hay más idiomas en nuestra hoja de ruta: alemán, portugués e hindi.
Los usuarios pueden organizar las grabaciones de sus reuniones y los archivos de audio en diferentes proyectos. Un proyecto es como un espacio de trabajo o una carpeta.
Los usuarios pueden guardar las firmas de voz de los participantes y usuarios de la reunión para poder asignar con precisión las etiquetas de los oradores.
Voicegain también puede extraer los puntos de acción de la reunión y los sentimientos positivos y negativos.
Los usuarios también pueden enmascarar, tanto en texto como en audio, cualquier información de identificación personal.
Vamos a añadir una función en la que Voicegain Transcribe puede unirse a cualquier reunión haciendo que el usuario introduzca la URL de la reunión e invite a Voicegain Transcribe.
También vamos a añadir una extensión para Chrome que hará que sea mucho más fácil grabar y transcribir reuniones web.
Por inscribiéndose hoy, se suscribirá a nuestro plan gratuito para siempre, lo que lo convierte en elegible para recibir 120 minutos de transcripción de reuniones gratis cada mes. Una vez que esté satisfecho con nuestra precisión y nuestra experiencia de usuario, podrá cambiarse fácilmente a los planes de pago.
Si tiene alguna pregunta, envíenos un correo electrónico a support@voicegain.ai
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Voicegain ayuda a los desarrolladores a crear increíbles aplicaciones compatibles con la voz al proporcionarles la plataforma de conversión de voz a texto más precisa, asequible y accesible.
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