Разработка интеллектуальной голосовой платформы для телекоммуникационной компании
Создание ядра интеллектуальной голосовой платформы для автоматизации клиентского сервиса и анализа голосового трафика. На базе технологий глубокого обучения разработали и внедрили высокоточные нейросетевые модели для автоматического распознавания речи (ASR) и преобразования речи в текст (TTS).
Клиент
Крупнейшая телекоммуникационная компания в России.
Задача
Бизнес-задачи проекта
- Сокращение операционных издержек (OPEX) на 20–30% благодаря автоматизации типовых обращений в контакт-центр на 40%.
- Повышение качества сервиса (CSAT/NPS): снижение времени ожидания ответа и повышение доступности сервиса 24/7.
- Снижение рисков мошенничества через создание основы для будущей системы голосовой биометрии.
- Получение глубинной аналитики из голосовых разговоров для управления продуктом и клиентским опытом.
Задачи в контексте разработки
- Достичь точности распознавания выше 92% на реальных записях из колл-центра (с шумом и музыкой).
- Обеспечить задержку (latency) менее 300 мс для режима реального времени (streaming).
- Создать TTS-голос, неотличимый от человеческого (MOS - Mean Opinion Score выше 4.2).
- Обеспечить масштабируемость системы для обработки более 100 тыс. часов аудио в сутки.
Решение
Что планировали сделать
Построить E2E-пайплайн: очистка аудио → распознавание → анализ текста (NLP) → генерация ответа (при необходимости) → синтез речи.
Гипотезы
- Fine-tuning общедоступной модели (Wav2Vec 2.0) на 10 тыс. часов размеченных разговоров заказчика даст достаточный прирост точности.
- Кастомная обработка аудио (подавление шумов типа DTMF, эхо) улучшит WER на 15%.
Почему именно так
Выбрали гибридный подход: дообучение state-of-the-art открытых моделей (эффективно по времени/бюджету) с «усиленным» кастомным аудио-пайплайном (решает уникальные проблемы телефонного аудио).
Этапы и сроки (общая длительность — 6 месяцев)
- Подготовка данных (4 недели): сбор, анонимизация и разметка датасета (~50 тыс. часов).
- Разработка прототипов (6 недель): на основе базовых моделей ASR и TTS.
- Активная разработка и тренировка (12 недель): итеративная тренировка моделей ASR/TTS, создание аудио-пайплайна.
- Оптимизация и тестирование (8 недель): оптимизация для production (квантование, ускорение инференса), нагрузочное тестирование. Проведено 1200+ тест-кейсов, исправлено 85+ критических ошибок в пайплайне.
- Пилотная интеграция и поддержка (4 недели): внедрение в тестовом контуре колл-центра.
Результат
- Точность распознавания увеличена с 78 до 92.2%.
- Синтезирован голос с MOS = 4.4 (оценка фокус-группы).
- Задержка системы в пилотном контуре составила ~250 мс.
- Модели устойчиво работают при SNR (соотношение сигнал/шум) до 5 дБ.
Бизнес-эффект
- Сокращение нагрузки на операторов до 30% по обрабатываемым типовым запросам (баланс, тариф).
- Снижение среднего времени ответа (ASA) с 4.5 до 1.2 минут.
- Обработано автоматически свыше 12 млн звонков за первый год.
- Расчетный ROI проекта: ~200% за 18 месяцев за счет экономии на расширении штата операторов и предотвращения потерь клиентов.
Трудности
- Качество входных данных: исходные записи имели большой разброс по качеству (шум). Потребовалось разработать сложный пайплайн предобработки.
- Специфическая лексика: множество аббревиатур, названий тарифов и услуг. Решение — создание кастомного словаря и активное дообучение.
- Интеграция с legacy-системами: сложности при подключении к старой АТС. Потребовалось написание адаптивного middleware-слоя.
- Высокие требования к задержке: достижение latency <300 мс потребовало глубокой оптимизации моделей и кэширования.
Технологии
-
Распознавание речи (ASR): архитектуры на основе Transformer (Conformer, Wav2Vec 2.0).
-
Синтез речи (TTS): нейросетевые модели с управлением эмоциями и стилем (на основе FastPitch, Tacotron2).
-
Фреймворки и библиотеки: PyTorch, TensorFlow, ESPnet (для комплексных пайплайнов ASR/TTS), Librosa.
-
Обработка аудио: алгоритмы шумоподавления и выделения речи (спектральные методы, RNNoise).
-
Языки программирования: Python, C++.
-
Инфраструктура: GPU-кластер для тренировки, Docker, Kubernetes для инференса.
