Контроль качества разговоров в большинстве компаний до сих пор строится вокруг ручной выборки. Менеджеры слушают звонки, ставят оценки, делают выводы. Это даёт иллюзию контроля, пока объём невелик. Но даже в таких условиях быстро возникает ограничение, о котором мало кто говорит: размытая слышимость.
Помехи в звонках мешают понять, что на самом деле происходило в разговоре. Контроль качества теряет смысл, потому что разговор уже становится неразборчивым аудиофайлом, в котором невозможно найти поведение, мотив или ошибку.
Отсюда и главный операционный запрос бизнеса: как улучшить качество распознавания речи, чтобы разговор можно было не просто прослушать, а действительно понять.
Откуда берётся шум: типовые источники помех в звонках
Когда говорят про шум в звонках, обычно представляют себе фоновый гул или плохую связь. На деле проблемы в качестве распознавания речи гораздо шире.
Шум – это любое искажение, которое мешает точно понять, что происходит в разговоре. И таких искажений больше, чем кажется.
Вот, откуда они берутся чаще всего:
- Звонок идёт «в пути»: клиент говорит по громкой связи, в машине или в помещении с эхо.
- Связь срывается: пропадают куски речи, появляются щелчки, запаздывание.
- Оборудование подводит: дешёвые гарнитуры и микрофоны искажают звук уже на входе.
- Люди говорят неразборчиво: быстро, скомкано, перебивают друг друга.
- Фразы обрываются: недосказанность, паузы, подмена смысла интонацией.
- Запись обрезана или сжата: технические ограничения каналов или настроек телефонии.
Всё это – типовая картина в контакт-центрах, продажах, поддержке и сервисе. Именно поэтому улучшение качества речи в звонках становится не технической задачей, а операционной.
Практические советы по улучшению качества распознавания речи
Во многом вопрос того, как улучшить качество распознавания речи, – это вопрос дисциплины процессов. Здесь есть базовые меры, которые стабильно дают эффект.
1. Аппаратные меры
- Используйте проводные USB-гарнитуры с шумоподавлением (например, Jabra Biz или Poly Blackwire 3220). Не используйте встроенные микрофоны ноутбуков или дешёвые гарнитуры с мини-джеком – они дают шум и искажения
- Следите за положением микрофона: он должен быть расположен близко ко рту. Если направлен в нос, то появляются «пыхи», если далеко, то голос теряется.
2. Организация рабочего пространства
- Если офис открытый, ставьте перегородки между рабочими местами. Обратите внимание на фоновый шум (системные блоки, кондиционеры, вентиляция).
- На стены можно наклеить фетровые панели или шумопоглощающие плиты – они снижают гул.
- Ковролин под креслами и отсутствие жёстких отражающих поверхностей рядом (стекло, металл) заметно помогают в улучшении качества речи и акустики.
3. Настройки связи
- Качество зависит не только от гарнитуры, но и от состояния ИТ-инфраструктуры.
- В телефонии используйте кодек Opus или G.722.
- Проверьте стабильность связи, если используете IP-телефонию.
- Включите эхо-компенсацию (AEC в IP-АТС или софте), которая убирает отражённый голос клиента.
4. Инструктаж операторов
- Объясните, как правильно надевать гарнитуру и проверять звучание перед началом смены. Следите, чтобы микрофон не двигался во время разговора – это вызывает треск и сбои.
- Напоминайте про чёткую, умеренно медленную речь с короткими паузами.
- Использование скрипта помогает убрать нерешительность, «эээ», перебивки – а значит, разговор становится понятнее.
Эти базовые шаги для улучшения качества распознавания речи, которые закрывают до 80 % проблем со шумными звонками. Но при масштабировании дальше вручную уже не продвинуться – требуется система.
Как ИИ помогает в распознавании речи в шумной среде
Ручная проверка звонков – процесс трудозатратный и не всегда точный. Даже если улучшить звук, всё равно остаются ограничения, связанные с человеческим ресурсом, субъективностью, невозможностью охватить весь объём.
Решение – в системе распознавания речи на основе ИИ, которая более устойчива к шуму. Современные модели помогают в улучшении качества речи в неидеальных условиях: фоновыми помехами, перебиваниями, обрывками разговоров. Особенно, если адаптированы под конкретную компанию (терминологию, темп, типовые фразы).
Это даёт возможность:
- работать со всем массивом разговоров, а не с выборкой;
- фиксировать отклонения и нарушения автоматически;
- унифицировать подход к оценке в масштабируемый процесс.
Искусственный интеллект автоматизирует рутину, работает не вместо человека, но в помощь: чтобы разгрузить ручной контроль и опираться на данные.
Готовые системы против кастомных
На рынке достаточно систем, которые распознают разговоры «из коробки». Большинство из них – это обобщённые модели, обученные на разнородных данных: дикторская речь, техподдержка, медиафайлы, тестовые звонки. Низкий порог входа лежит в основе преимуществ – можно быстро подключить и посмотреть, как работает система для улучшения качества распознавания речи.
В реальных бизнес-сценариях универсальные ИИ-модели дают сбой:
- не распознают отраслевые термины,
- путают ключевые фразы,
- не улавливают структуру диалога,
- искажают смысл при минимальном шуме или нестандартной интонации.
Кроме того, у универсальных решений почти всегда жёстко задана логика анализа (фиксированный набор метрик, ограниченные правила оценки и невозможность настроить модель под фактические бизнес-показатели).
Это следствие общего подхода: модель натренирована быть одинаково средней для всех. На потоке реальных звонков без адаптации это становится источником системных искажений.
Кастомная разработка системы речевой аналитики работает по-другому:
- подключается к фактическому звонковому потоку – через телефонию, CRM или хранилище записей,
- обучается на звонках конкретной компании,
- учитывает структуру разговоров, скрипты, лексику, привычную интонацию,
- знает, что важно распознать не просто слова, а намерение, отклонение, ключевой сигнал.
После обработки каждый звонок анализируется ИИ. Разговор получает оценку по заданным критериям, ключевые фрагменты выделяются, а результаты собираются в визуальную аналитику – на этапе проектирования дашбордов они настраиваются под специфику процессов компании. Команда может видеть, как улучшение качества речи за счет устранения ошибок влияет на сервис.
Логика оценки и метрики настраиваются исходя из того, как в этой организации устроено взаимодействие с клиентом и что именно влияет на результат. Это критично там, где звонок – часть операционного процесса.
Вместо вывода
Когда все звучит четко, бизнес слышит больше. Службы контроля получают объективные данные для принятия решений. Сервис улучшается, клиенты чувствуют внимание, а команды – получают честную обратную связь.
Вопрос, как улучшить качество распознавания речи, постепенно уходит от технической настройки к системной работе с самим голосом как каналом взаимодействия. И в этом направлении технологии, включая искусственный интеллект, продолжают развиваться.