Rozpoznawanie mowy, które rozumie Twój biznes
Standardowe modele ASR dostępne na rynku są trenowane na ogólnych zbiorach danych — podcastach, nagraniach z YouTube czy korpusach języka literackiego. Sprawdzają się w transkrypcji wywiadów czy nagrań konferencyjnych, ale w specjalistycznych zastosowaniach zawodzą. Twoja branżowa terminologia, specyficzny akcent klientów, szumy w tle czy dwukanałowe nagrania z contact center — to wszystko sprawia, że gotowe modele tracą precyzję.
W ACX podchodzimy do ASR inaczej. Tworzymy dedykowane modele rozpoznawania mowy od podstaw lub poprzez fine-tuning istniejących architektur, dopasowane do unikalnych wymagań Twojego projektu. Modele te mogą działać lokalnie w Twojej infrastrukturze lub być hostowane w certyfikowanym data center ACX — z pełną kontrolą nad danymi i kosztami.
Dlaczego standardowe ASR nie wystarcza?
Problem ze słownikiem branżowym
Każda branża ma swój własny język. W medycynie "ostry dyżur" to nie to samo co "ostry nóż", w logistyce "cross-dock" nie występuje w słowniku ogólnego modelu. Standardowe ASR błędnie rozpoznaje nawet 30-40% terminów specjalistycznych, co czyni transkrypcję praktycznie bezużyteczną do analizy biznesowej.
Akcenty i dialekty
Polska mowa jest zróżnicowana regionalnie. Klienci z Górnego Śląska, Wielkopolski czy Podhala mówią inaczej. Do tego dochodzą akcenty obcokrajowców. Ogólny model ASR nie radzi sobie z tą różnorodnością — spadek dokładności sięga nawet 25% w przypadku silnych akcentów.
Jakość i charakterystyka audio
Nagrania z contact center różnią się diametralnie od podcastów. Skompresowane kodeki, szumy w tle, nakładanie się głosów, nagrania dwukanałowe — to wyzwania, z którymi ogólne modele radzą sobie słabo. Podobnie jest w przypadku nagrań terenowych (inspekcje, wywiady, logistyka) czy systemów IVR o ograniczonej przepustowości.
Potrzeba niskiego opóźnienia
Niektóre zastosowania wymagają inferencji w czasie rzeczywistym — analiza na żywo rozmowy, asystent głosowy, system weryfikacji. Ogólne modele ASR często mają zbyt duże opóźnienia, szczególnie gdy działają w chmurze publicznej.
Co oferujemy w ACX?
Dedykowane modele ASR pod konkretny projekt
Tworzymy modele rozpoznawania mowy, które są trenowane na Twoich danych i zoptymalizowane pod Twoją specyfikę:
- Fine-tuning istniejących architektur — bazujemy na sprawdzonych modelach open-source (Whisper, Wav2Vec 2.0, Conformer) i dostrajamy je do Twoich danych
- Trening od podstaw — dla wymagających projektów budujemy modele od zera, z architekturą dopasowaną do charakterystyki Twojego audio
- Customowy słownik i językowy model — rozszerzamy słownik o terminologię branżową, nazwy własne, produktowe, frazy kluczowe
- Adaptacja do akustyki — optymalizujemy model pod konkretne warunki nagraniowe (kodeki, szumy, mikrofony)
Lokalnie lub w chmurze ACX
Dajemy Ci wybór, gdzie ma działać Twój model:
Lokalna inferencja (on-premise)
Model działa w Twojej infrastrukturze, na Twoich serwerach. To rozwiązanie dla firm, które:
- Mają restrykcyjne wymogi bezpieczeństwa danych
- Potrzebują ultra-niskich opóźnień (< 100 ms)
- Chcą uniknąć kosztów transmisji danych
- Posiadają własne zasoby GPU/CPU do inferencji
Dostarczamy gotowy do wdrożenia model w formie Docker images, API lub dedykowanej aplikacji.
Hostowane w data center ACX
Model działa w naszym certyfikowanym data center, a Ty płacisz tylko za rzeczywiste użycie:
- Pełne bezpieczeństwo danych — ISO 27001, RODO, żadne dane nie opuszczają naszej infrastruktury
- Skalowalność — automatyczne skalowanie mocy obliczeniowej od 1 do 10 000 równoległych transkrypcji
- Dostęp przez REST API — prosta integracja z dowolnym systemem
- Monitoring i optymalizacja — my dbamy o wydajność, Ty korzystasz z wyników
Proces tworzenia dedykowanego modelu ASR
Krok 1: Audyt i analiza potrzeb
Zaczynamy od zrozumienia Twojego projektu:
- Analiza próbek audio i ich charakterystyki (kodek, szumy, kanały)
- Identyfikacja terminologii branżowej i słownika
- Określenie wymagań dotyczących opóźnienia, przepustowości i dokładności
- Definicja metryk sukcesu (WER — Word Error Rate, RTF — Real-Time Factor)
Krok 2: Przygotowanie danych
Kluczowy etap, od którego zależy jakość modelu:
- Czyszczenie i normalizacja nagrań
- Transkrypcja referencyjna (złoty standard) przez wykwalifikowanych anotatorów
- Rozszerzenie słownika o terminy branżowe
- Augmentacja danych (szumy, zmiany tempa, różne kodeki)
Krok 3: Trening i fine-tuning
Właściwy proces uczenia modelu:
- Wybór optymalnej architektury bazowej
- Fine-tuning na przygotowanym zbiorze danych
- Iteracyjna optymalizacja hiperparametrów
- Walidacja na wydzielonym zbiorze testowym
Krok 4: Testy i walidacja
Sprawdzamy, czy model spełnia założone cele:
- Pomiar WER na reprezentatywnych danych testowych
- Testy w warunkach zbliżonych do produkcyjnych
- Weryfikacja opóźnień i przepustowości
- Porównanie z ogólnymi modelami ASR
Krok 5: Deploy i monitoring
Wdrożenie do produkcji:
- Pakowanie modelu (ONNX, TensorRT, format natywny)
- Konfiguracja środowiska inferencji (CPU, GPU, inferencja)
- Integracja z Twoimi systemami przez API
- Ciągły monitoring jakości i wydajności
Typowe zastosowania
Contact Center i obsługa klienta
- Transkrypcja rozmów w czasie rzeczywistym — analiza na żywo dla agentów i supervisorów
- Transkrypcja after-call — pełna historia rozmów do analizy, coachingu i compliance
- Analiza sentymentu i intencji — zrozumienie emocji i potrzeb klienta na podstawie transkrypcji
- Automatyczne raportowanie — metryki jakości, trendy, identyfikacja problemów
Medycyna i ochrona zdrowia
- Transkrypcja dyktand lekarskich — precyzyjne rozpoznawanie terminologii medycznej
- Dokumentacja medyczna — automatyzacja tworzenia historii chorób, epikryz, skierowań
- Telemedycyna — analiza rozmów pacjent-lekarz pod kątem zgodności z procedurami
Logistyka i transport
- Systemy głosowe w magazynie — komendy głosowe dla pracowników magazynu
- Raporty kierowców — automatyczna transkrypcja raportów drogowych i zdarzeń
- Obsługa kurierska — rozpoznawanie adresów, numerów przesyłek, danych odbiorcy
Prawo i administracja
- Transkrypcja rozpraw i spotkań — precyzyjna rejestracja przebiegu spotkań
- Tworzenie protokołów — automatyzacja dokumentacji urzędowej
- Analiza compliance — weryfikacja zgodności rozmów z regulacjami
Media i produkcja treści
- Automatyczne napisy i audiodeskrypcja — dostępność treści dla osób z niepełnosprawnościami
- Analiza treści audio — indeksowanie i wyszukiwanie w nagraniach
- Produkcja podcastów — szybka transkrypcja do show notes i publikacji
Dlaczego ACX?
Doświadczenie w contact center
Jesteśmy specjalistami od komunikacji głosowej. Rozumiemy specyfikę nagrań z contact center — dwukanałowe audio, kompresję, szumy, nakładanie się głosów. To nie jest dla nas teoria, to codzienność.
Elastyczność wdrożenia
Dajemy Ci wybór: lokalnie, w naszej chmurze, hybrydowo. Nie narzucamy jednego modelu współpracy. Dopasowujemy się do Twojej infrastruktury i polityki bezpieczeństwa.
Kontrola kosztów
W przeciwieństwie do zewnętrznych API, gdzie płacisz za każdą sekundę audio i każde wywołanie, nasze modele działają w oparciu o przewidywalne koszty. Bez niespodzianek na fakturze.
Pełne bezpieczeństwo danych
Twoje nagrania nie muszą opuszczać Twojej infrastruktury (lokalnie) ani naszej certyfikowanej infrastruktury (hostowane). Żadne dane nie trafiają do zewnętrznych dostawców. Pełna zgodność z RODO, ISO 27001 i wewnętrznymi politykami bezpieczeństwa.
Wsparcie na każdym etapie
Nie zostawiamy Cię samemu sobie. Od audytu, przez trening, po deploy i monitoring — jesteśmy z Tobą na każdym kroku. A potem regularnie aktualizujemy model, aby nadążał za zmieniającymi się danymi.
Przykładowe rezultaty
Branża finansowa (bank)
Wyzwanie: Transkrypcja 200 000 rozmów miesięcznie z terminologią finansową (produkty kredytowe, ubezpieczenia, fundusze).
Standardowy ASR: WER 18,3% — terminy finansowe błędnie rozpoznawane w 35% przypadków.
Model ACX po fine-tuningu: WER 5,7% — spadek błędu o 69%. Terminologia finansowa rozpoznawana z dokładnością 96%.
Logistyka i dystrybucja
Wyzwanie: System komend głosowych dla magazynu — 300 pracowników, silne akcenty, hałas.
Standardowy ASR: 22% błędów w komendach głosowych — frustracja i błędy w kompletacji.
Model ACX dedykowany: 3,1% błędów — adaptacja do akustyki magazynu i lokalnych akcentów.
Contact center (telekomunikacja)
Wyzwanie: Analiza jakości rozmów w 3 językach (PL, EN, UA) z mieszanką akcentów.
Standardowy ASR: WER 15-25% w zależności od języka.
Model ACX wielojęzyczny: WER poniżej 8% dla każdego języka.
Jak zacząć?
- Skontaktuj się z nami — opowiedz o swoim projekcie i potrzebach
- Prześlij próbki audio — przeanalizujemy charakterystykę i określimy potencjał poprawy
- Otrzymasz proof of concept — uruchomimy model na Twoich danych i pokażemy realne wyniki
- Wdrażamy rozwiązanie — lokalnie, w chmurze ACX lub hybrydowo
Nie daj, aby Twój projekt ograniczał się do ogólnych modeli ASR, które nie rozumieją Twojej branży. Dedykowane rozpoznawanie mowy od ACX to precyzja, bezpieczeństwo i kontrola, której potrzebujesz.
