Внедряя автоматическую транскрибацию, компании сталкиваются с рядом практических проблем. Рассмотрим самые частые из них и методы решения:
- Неточности распознавания речи. Ни одна система распознавания не даёт 100% точности – возможны ошибки, особенно на специфических терминах или именах. Что делать: обучать модели на своих данных. Современные решения, такие как Таймлист, позволяют адаптировать словарь искусственного интеллекта под корпоративную лексику и обеспечивают точность транскрибации до 97%.
- Плохое качество звука на записи. Шум, эхо конференц-зала или тихий микрофон говорящего снижают точность расшифровки. Решение: улучшать технические условия. Используйте хорошие гарнитуры или спикерфоны для переговоров, убедитесь, что интернет-соединение стабильное. Полезно включать функции шумоподавления (они есть в многих ВКС-системах, например, в том же Битрикс24).
- Зависимость от внешних сервисов и конфиденциальность. Многие облачные сервисы расшифровки (вроде Google Speech-to-Text, Amazon Transcribe) требуют отправки аудио на внешние серверы, что не подходит для корпоративных переговоров с тайной. Решение: использовать автономные системы, которые работают локально. Например, Таймлист устанавливается на сервер компании и не передают данные наружу, обеспечивая сохранность конфиденциальных сведений. Если использование облака неизбежно, то как минимум заключается соглашение о конфиденциальности, что обеспечивает безопасность данных.
Кроме того, перед важными встречами рекомендуется провести небольшой
тест-драйв системы: записать пробный звонок, проверить качество соединения и звука, при необходимости скорректировать настройки. И, конечно,
предупреждайте участников, что встреча записывается и расшифровывается – это повысит дисциплину и этику совещания.