AI Transformation Solutions
Speech-to-Text และ Automatic Speech Recognition (ASR)
เปลี่ยนไฟล์เสียงให้เป็นข้อมูลที่ค้นหา วิเคราะห์ และนำไปใช้งานต่อได้ ตั้งแต่การถอดความ สรุปประเด็น ไปจนถึงการค้นย้อนหลังในบทสนทนา
- MP3 / WAV → Transcription → Summary → Key Topics
- ค้นหาย้อนหลังได้จากข้อความที่ถอดแล้ว
- ใช้ได้ทั้งการประชุม Call Center และการสัมภาษณ์
- 1
นำไฟล์เสียงเข้าระบบ
อัปโหลดไฟล์ MP3 หรือ WAV หรือรับจากระบบบันทึกเสียงที่องค์กรใช้อยู่ผ่าน API
- 2
ถอดความและประมวลผล
ระบบถอดเสียงเป็นข้อความ แยกช่วงเวลา แล้วสรุปประเด็นและหัวข้อสำคัญ
- 3
นำไปใช้งานต่อ
ค้นหาย้อนหลัง ส่งบทสรุปให้ผู้เกี่ยวข้อง หรือส่งข้อมูลต่อเข้าระบบอื่นขององค์กร
Speech-to-Text สำหรับองค์กรคืออะไร
Speech-to-Text หรือ Automatic Speech Recognition (ASR) คือระบบที่แปลงไฟล์เสียงเป็นข้อความโดยอัตโนมัติ แล้วต่อยอดเป็นบทสรุป ประเด็นสำคัญ และข้อมูลที่ค้นหาได้ ทำให้บทสนทนาจากการประชุม Call Center หรือการสัมภาษณ์ กลายเป็นข้อมูลธุรกิจที่นำไปวิเคราะห์ต่อได้
ปัญหาที่พบบ่อย
ถ้าข้อมูลที่มีค่าที่สุดขององค์กรยังอยู่ในไฟล์เสียงที่ไม่มีใครเปิดฟัง
- บันทึกการประชุมไว้แต่ไม่มีเวลากลับไปฟังซ้ำ
- ต้องจดสรุปเองทุกครั้ง และสรุปของแต่ละคนไม่ตรงกัน
- ค้นหาไม่ได้ว่าประเด็นหนึ่งเคยถูกพูดถึงในการประชุมครั้งไหน
- บันทึกการสนทนากับลูกค้าจำนวนมาก แต่ไม่เคยถูกนำมาวิเคราะห์
- งานถอดเทปใช้เวลาหลายเท่าของความยาวไฟล์จริง
Speech-to-Text / Automatic Speech Recognition (ASR) แก้ปัญหานี้อย่างไร
จุดขายไม่ได้จบที่การแปลงเสียงเป็นข้อความ แต่อยู่ที่การเปลี่ยน Conversation ให้กลายเป็น Business Data
ถอดความอัตโนมัติ
รับไฟล์ MP3 หรือ WAV แล้วถอดเป็นข้อความพร้อมเวลากำกับ เพื่อย้อนกลับไปฟังจุดที่ต้องการได้
สรุปและดึงประเด็นสำคัญ
สรุปสาระสำคัญ ประเด็นที่ต้องติดตาม และหัวข้อหลักของบทสนทนา
ค้นหาได้เหมือนเอกสาร
ข้อความที่ถอดแล้วกลายเป็นข้อมูลที่ค้นหา จัดกลุ่ม และนำไปวิเคราะห์ต่อได้
ขั้นตอนการทำงาน
- 01
นำไฟล์เสียงเข้าระบบ
อัปโหลดไฟล์ MP3 หรือ WAV หรือรับจากระบบบันทึกเสียงที่องค์กรใช้อยู่ผ่าน API
- 02
ถอดความและประมวลผล
ระบบถอดเสียงเป็นข้อความ แยกช่วงเวลา แล้วสรุปประเด็นและหัวข้อสำคัญ
- 03
นำไปใช้งานต่อ
ค้นหาย้อนหลัง ส่งบทสรุปให้ผู้เกี่ยวข้อง หรือส่งข้อมูลต่อเข้าระบบอื่นขององค์กร
ความสามารถหลัก
สิ่งที่ Speech-to-Text / Automatic Speech Recognition (ASR) ทำได้ในการใช้งานจริง
Transcription
ถอดไฟล์เสียงเป็นข้อความพร้อมเวลากำกับ เพื่อย้อนกลับไปตรวจสอบต้นฉบับได้
Summary
สรุปสาระสำคัญของบทสนทนาให้อ่านจบได้ในเวลาสั้นกว่าการฟังทั้งไฟล์
Key Topics
ดึงหัวข้อหลักและประเด็นที่ต้องติดตามออกมาเป็นรายการ
Searchable Data
ข้อความที่ถอดแล้วค้นหาได้ทั้งคลัง ไม่ต้องเปิดฟังทีละไฟล์
Batch Processing
ประมวลผลไฟล์จำนวนมากเป็นรอบ เหมาะกับคลังบันทึกเสียงที่สะสมไว้
API Integration
รับไฟล์และส่งผลลัพธ์ผ่าน API เพื่อต่อเข้ากับระบบที่องค์กรใช้อยู่
ผลลัพธ์ทางธุรกิจ
ลดเวลาถอดเทปและจดสรุป
งานที่เคยใช้เวลาหลายเท่าของความยาวไฟล์ เหลือเพียงการตรวจทานผลลัพธ์
ค้นย้อนหลังได้จริง
หาได้ว่าประเด็นหนึ่งถูกพูดถึงเมื่อใดและในบริบทใด โดยไม่ต้องเปิดฟังทั้งไฟล์
บทสรุปเป็นมาตรฐานเดียวกัน
ทุกการประชุมได้บทสรุปในรูปแบบเดียวกัน ไม่ขึ้นกับว่าใครเป็นผู้จด
เปลี่ยนบทสนทนาเป็นข้อมูล
ข้อมูลจากลูกค้าและการประชุมนำไปวิเคราะห์แนวโน้มและปรับปรุงบริการได้
กรณีการใช้งาน
- Meeting
- ถอดความและสรุปการประชุม พร้อมรายการสิ่งที่ต้องติดตามต่อ
- Call Center
- ถอดบทสนทนากับลูกค้าเพื่อตรวจสอบคุณภาพบริการและหาคำถามที่พบบ่อย
- Interview
- ถอดบทสัมภาษณ์เพื่อใช้อ้างอิงและเปรียบเทียบระหว่างผู้ให้สัมภาษณ์
- Seminar และ Training
- แปลงเนื้อหาการอบรมเป็นเอกสารที่ค้นหาได้ และใช้เป็นสื่อทบทวน
- Customer Conversation
- รวบรวมบทสนทนากับลูกค้าเป็นคลังข้อมูลสำหรับวิเคราะห์ความต้องการ
การเชื่อมต่อระบบ
รับไฟล์จากต้นทางที่องค์กรมีอยู่ และส่งผลลัพธ์ต่อไปยังระบบปลายทางได้
ไฟล์ขาเข้า
- MP3
- WAV
- อัปโหลดผ่านเว็บ
- ส่งผ่าน API
ผลลัพธ์
- Transcript
- Summary
- Key Topics
- ไฟล์ข้อความสำหรับระบบอื่น
ปลายทาง
- ระบบจัดเก็บเอกสาร
- ฐานข้อมูลองค์กร
- Knowledge ของ Corporate AI
Security & Governance
เขียนเป็นข้อเท็จจริงที่ตรวจสอบได้ ไม่ใช่คำโฆษณา ขอบเขตของแต่ละโครงการระบุไว้ในเอกสารสัญญา
- กำหนดสิทธิ์การเข้าถึงไฟล์เสียงและ Transcript แยกตามบทบาทผู้ใช้
- บันทึกประวัติการเข้าถึงและการดาวน์โหลดไฟล์
- กำหนดระยะเวลาการจัดเก็บไฟล์เสียงและข้อความตามนโยบายองค์กร
- การบันทึกเสียงบุคคลต้องได้รับความยินยอมตามหลักการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA)
ขั้นตอนการนำระบบไปใช้
ทุกโครงการเดินตามลำดับเดียวกัน ตั้งแต่เก็บกระบวนการจนถึงส่งมอบ
1. Discovery
เก็บกระบวนการปัจจุบัน
สำรวจขั้นตอนจริง ผู้เกี่ยวข้อง เอกสาร และระบบเดิมที่ต้องเชื่อมต่อ สรุปเป็น Scope ที่ตกลงร่วมกัน
2. Design
ออกแบบ Workflow และสิทธิ์
กำหนดผัง Process, Role & Permission, Data Model และจุดเชื่อมต่อ ก่อนเริ่มพัฒนา
3. Integration
เชื่อมระบบและตั้งค่า
ตั้งค่าระบบ เชื่อม API, Database และ Identity ขององค์กร พร้อมย้ายข้อมูลตั้งต้น
4. UAT
ทดสอบกับผู้ใช้จริง
ให้ผู้ใช้จริงทดสอบตาม Scenario ที่ตกลงไว้ แก้ไขตาม Feedback และยืนยันผลการทดสอบ
5. Go Live
ขึ้นระบบและส่งมอบ
ขึ้นระบบจริง อบรมผู้ใช้ ส่งมอบเอกสาร และเข้าสู่ช่วง Support ตามข้อตกลง
คำถามที่พบบ่อย
รองรับไฟล์เสียงรูปแบบใด
รองรับไฟล์ที่ใช้งานทั่วไปอย่าง MP3 และ WAV กรณีต้นทางเป็นรูปแบบอื่นสามารถแปลงก่อนเข้าระบบ หรือออกแบบจุดรับไฟล์เพิ่มเติมได้
ความแม่นยำขึ้นกับอะไรบ้าง
ขึ้นกับคุณภาพเสียง เสียงรบกวนในไฟล์ จำนวนผู้พูดที่พูดทับกัน และคำเฉพาะทางขององค์กร การเตรียมรายการคำเฉพาะช่วยให้ผลลัพธ์ดีขึ้น
ทำไมต้องเรียกว่า ASR ไม่ใช่ชื่ออื่น
Automatic Speech Recognition (ASR) เป็นชื่อมาตรฐานของเทคโนโลยีนี้ การใช้ชื่อมาตรฐานทำให้สื่อสารกับทีมเทคนิคและค้นหาข้อมูลอ้างอิงได้ตรงกัน
ประมวลผลไฟล์เก่าที่สะสมไว้ได้ไหม
ได้ ระบบรองรับการประมวลผลเป็นรอบสำหรับไฟล์จำนวนมาก เหมาะกับคลังบันทึกเสียงที่เก็บไว้แล้ว
ข้อมูลเสียงจะถูกเก็บไว้ที่ไหน
ขอบเขตการจัดเก็บและระยะเวลาเก็บกำหนดร่วมกันในขั้นตอน Design และระบุไว้ในเอกสารของโครงการ
ต่อยอดเข้า Corporate AI ได้ไหม
ได้ ข้อความที่ถอดแล้วสามารถนำเข้าเป็น Knowledge ของ Corporate AI เพื่อให้ค้นหาและถามตอบจากเนื้อหาการประชุมได้