#скоринговая_модель — Public Fediverse posts

Как мы научились определять продвинутые автоответчики

Год назад мы начали использовать ASR для обработки записей телефонных звонков. TL;DR: вместо бинарных правил и end-to-end ML мы выбрали скоринговую систему поверх ASR (T-One): анализируем диалог и поведение, получаем ~98% точности при среднем времени обработки ~4.9 сек вместо 20+ сек на Whisper. Задача казалась простой: понять, ответил ли абонент сам или сработал автоответчик, и на основании этого корректно завершить звонок и вернуть деньги пользователю при неудаче. На практике всё оказалось сильно сложнее. Мы работаем с телефонными розыгрышами. Записи стерео: слева абонент, справа оператор. Оператор - это заранее подготовленная аудиозапись. Первые версии системы выглядели очевидно: если абонент говорит что-то вроде «абонент сейчас недоступен», «оставьте сообщение», «говорит голосовой помощник» - это автоответчик. Так мы и начали.

https://habr.com/ru/articles/996044/

#детекция_автоответчиков #ASR #распознавание_речи #диалоговые_системы #скоринговая_модель #машинное_обучение #обработка_аудио