Распознавание речи и расшифровка звонков: как анализировать входящие обращения клиентов

Подробный гид по распознаванию речи, диаризации и анализу телефонных разговоров

«Для повышения качества обслуживания все разговоры записываются». Эта фраза уже стала фоновым шумом в любой службе поддержки. Но сколько бизнесов действительно используют эти записи для анализа? Большинство — нет. И зря: в телефонных звонках клиентов скрыт бесценный ресурс — голос, слова, интонации, эмоции, паузы. Всё это можно превратить в данные, а данные — в решения. Но чтобы сделать это, нужно научиться слышать.

Распознавание речи (ASR — automatic speech recognition) давно перешло из сферы «технологий будущего» в практику: в автоматических колл-центрах, CRM, в анализе качества обслуживания. Сегодня есть десятки решений, способных в реальном времени превращать речь в текст. Но звонки — это не Zoom и не диктофон. Здесь всё сложнее: фоновый шум, перебивания, два или три собеседника, плохая связь, эмоциональные реплики. Распознать такую речь — отдельный вызов. Но решаемый.

В этой статье — подробный гид по тому, как бизнесу начать работать с расшифровкой звонков, какие технологии использовать и на что обращать внимание, чтобы не просто получить текст, а действительно понять, что сказал клиент.

Зачем бизнесу автоматическая транскрипция звонков

Контроль качества обслуживания. Когда у вас 1000+ звонков в день, ручной контроль превращается в игру в рулетку. С транскрипцией и ключевыми словами вы видите реальную картину.
Выявление боли клиента. Что говорят люди до того, как уходят? Какие возражения чаще всего звучат? Что повторяется из звонка в звонок?
Юридическая безопасность. Точная расшифровка помогает избежать споров, особенно в финансовом и медицинском секторах.
Повышение эффективности операторов. На основе анализа разговоров можно выявить лучшие практики и обучать сотрудников быстрее.
Интеграция в бизнес-аналитику. Речь — это еще один источник данных. Слова, интонации, эмоции можно превращать в действия: уведомления, CRM-триггеры, предупреждения.

Один звонок мало что даст. Сотни — уже картина. А тысячи — база для улучшений: скриптов, обучения персонала, новых продуктов. И всё это возможно только в том случае, если разговоры переведены в структурированные данные.

Как работает ASR для звонков

Автоматическое распознавание речи в звонках — это не просто «перевод звука в текст». Это сложный конвейер обработки аудиосигнала, который проходит несколько этапов, прежде чем разговор с клиентом превращается в структурированный, пригодный для анализа документ. Особенно если звонок — типичный кейс: плохая связь, перебивающие друг друга собеседники, техническая терминология, и на фоне кто-то сверлит.

Вот как этот процесс работает на практике:

Этап 1. Удаление шума и фильтрация звука

Телефонная речь — один из самых капризных источников аудиоданных. Частотный диапазон ограничен (узкополосный звук в 8 кГц), слышны артефакты VoIP, фоновый гул и перекрёстные разговоры. На первом этапе система применяет алгоритмы шумоподавления (например, RNNoise, DeepFilterNet, WebRTC-based noise suppressors), выделяя голосовую активность и подавляя фоновую.

Здесь же применяется VAD (Voice Activity Detection), чтобы отделить тишину от речи и не тратить вычислительные ресурсы на «пустоту». Современные VAD-модели работают на основе нейросетей и могут точно отделить речь от стуков, дыхания и механического шума. На этом этапе также устраняется эхо — особенно актуально для конференц-связи или обратных звонков с громкой связью.

Этап 2. Диаризация: кто говорит?

Даже если аудио хорошего качества, вопрос «кто сказал эту фразу?» остаётся ключевым. Диаризация (англ. diarization) решает эту задачу: она разбивает аудио по спикерам и назначает каждому свою метку. Результат — полноценный диалог, а не слитый монолог.

Если модель обучена на голосах операторов, она может точно определить не просто «спикер A» и «спикер B», а «клиент» и «менеджер». Это критически важно, например, чтобы понять, кто первым начал разговор о проблеме или кто перебивал.

Передовые решения используют нейросетевые эмбеддинги, например, x-vectors или ECAPA-TDNN, и кластеризуют фрагменты речи по голосовому "отпечатку". Диаризация в реальном времени сложна, но возможна — при этом важно, чтобы модель не ошибалась в коротких фразах («да», «угу», «нет»), которые часто произносятся на грани перехода между спикерами.

Этап 3. Распознавание речи (ASR как таковой)

На этом этапе к аудио применяются модели ASR (Automatic Speech Recognition). Это может быть стандартная акустико-языковая модель или более гибкие end-to-end решения на базе трансформеров (например, Whisper, Conformer, RNN-T). Модель должна справляться со следующими задачами:

Распознавать речь с различными акцентами, дефектами произношения и скороговорками.
Правильно транскрибировать термины из конкретной бизнес-среды (например, «3DSecure», «онбординг», «дебетовая карта»).
Сохранять знаки препинания и структуру, чтобы потом можно было провести семантический анализ.

Реализация может быть разной: онлайн-распознавание с задержкой 1–2 секунды, офлайн-обработка записанных звонков или потоковая транскрипция для long-form диалогов.

Важно, чтобы ASR-модель была адаптирована под формат телефонного аудио (narrowband), иначе качество распознавания будет заметно хуже. Некоторые провайдеры применяют предварительный ресемплинг и спектральную нормализацию, чтобы привести входной поток к оптимальному формату.

Этап 4: Постобработка и сегментация

После получения черновой транскрипции система разбивает текст на фразы, предлагает временные метки и может применять дополнительные фильтры:

Расстановка пунктуации и заглавных букв
Удаление слов-паразитов (например, «эээ», «ну»)
Обнаружение ключевых слов (например, жалоб, эмоций, угроз ухода)
Тематическая сегментация — разбиение диалога по темам: "идентификация", "жалоба", "предложение решения"

Только после этого текст становится пригодным для последующего анализа — как человеком, так и алгоритмами. Хорошая реализация позволяет сразу визуализировать звонок: кто говорил, когда, на какую тему, с какими ключевыми фразами.

Что выбрать для транскрипции звонков

На рынке множество решений. Условно их можно разделить на облачные и локальные.

У облачных есть очевидные плюсы: простая интеграция, масштабируемость, высокая точность (если у вас английский язык и хорошее качество звука). Такие решения предлагают крупные игроки: Google Cloud, Amazon, Microsoft. Они удобны для SaaS и быстрорастущих команд, которым важен time-to-market.

Но есть и минусы. Безопасность — главный. Отправлять персональные данные клиентов в стороннее облако — значит сталкиваться с вопросами compliance и юридических рисков. Особенно если вы в Европе, работаете с банками или страховыми.

Второй минус — ограниченность языков и отраслевой терминологии. Если у вас call-центр на казахском или медицинская поддержка с профессиональным сленгом — стандартные модели вас не спасут.

Альтернатива — on-premise решения. Одно из таких — Lingvanex. Эта система разворачивается на серверах компании, работает без интернета и позволяет тонко настраивать языковые модели под свои реалии. Поддержка более 25 языков, включая восточноевропейские и азиатские, встроенная диаризация, адаптация под VoIP и API для интеграции с CRM — это то, что делают такие решения привлекательными для крупных контакт-центров, госорганизаций, служб доставки и страховых.

Главный плюс on-premise — контроль. Вы сами решаете, как хранить данные, как обучать модель и какие домены речи учитывать.

А что дальше? Распознали — и что?

Распознать речь — это только начало. Настоящая ценность в анализе:

Какие темы поднимают чаще всего?
На каком этапе звонка клиент раздражается?
Кто из операторов перебивает клиента?
Какие слова чаще всего звучат перед уходом клиента к конкуренту?

Интеграция ASR в аналитику разговоров — это точка роста. Это не только про контроль качества или бенчмаркинг, но и про развитие продукта, поддержку, UX. Каждый звонок становится инсайтом.

Зачем всё это? Реальные кейсы

Служба доставки выявила, что 28% звонков касаются задержек. После внедрения анализа, они изменили логику уведомлений и снизили количество подобных обращений на 60%.

Техническая поддержка SaaS-платформы использовала ASR, чтобы отследить, какие вопросы чаще всего задают в первые 3 минуты. На основе этого адаптировали onboarding-материалы.

Банк внедрил on-premise решение для распознавания звонков клиентов. Благодаря автоматическому определению темы звонка, повысили эффективность маршрутизации и снизили нагрузку на операторов.

Как внедрить распознавание в свою систему

Вот базовая схема внедрения ASR в бизнес-процессы:

Сбор аудио. Настройте запись звонков (если ещё не настроена) и хранилище для них. Убедитесь, что вы соблюдаете законы о конфиденциальности.
Предобработка. Приводите аудио к нужному формату (чаще всего WAV 16kHz mono), применяйте шумоподавление.
Распознавание и диаризация. Пропускайте аудио через выбранную ASR-систему. Сохраняйте результат в базу данных или в формате, удобном для анализа.
Анализ. Используйте инструменты семантического поиска, тонального анализа, поиска ключевых слов. Например, определяйте фразы раздражения или благодарности.
Интеграция с BI-системами. Подключайте данные к аналитике: Power BI, Tableau или свои внутренние панели. Это позволит отслеживать тренды по дням, регионам, операторам.

Выводы: что стоит сделать бизнесу уже сейчас

Если у вас есть телефония — вы уже теряете данные. Каждое необработанное обращение — упущенная возможность улучшить продукт, предотвратить churn, закрыть боль клиента.
Речь — это сигнал. Она дает эмоции, контекст, скрытые намерения. Только текст в чатах — уже недостаточно.
Внедрение ASR-систем — не дорогое удовольствие. Особенно если начать с бесплатных решений или on-premise-решений, которые не требуют облачных расходов.
Главное — не просто распознавать речь, а уметь её интерпретировать. Без аналитики, диаризации и фильтров текст остается “немым”.

Если вы работаете с голосом клиента — стоит научиться его слышать. Не в фигуральном, а в буквальном смысле. Автоматическое распознавание речи превращает хаотичный аудиопоток в структурированные данные. При правильной реализации — это не просто транскрипт, а карта боли и запроса клиента.

Голос — это данные. А данные — это конкурентное преимущество.