CNews объявил лауреатов премии «Инновация года 2020». Основная цель награды — отметить наиболее удачные и перспективные проекты и технологии, выявить «прорывные» инновации, обозначить ключевые вехи и направления развития инновационного процесса в стране в целом. Премия отмечает значимые достижения предприятий различных отраслей экономики.
Дмитрий Теплицкий: Наше решение способно распознавать до семи эмоций
Лауреатом премии CNews «Инновация года 2020» в номинации «Приоритетные направления инновационного развития» стала компания АБК. Подробнее о технологии распознавания эмоций, ставшей «ИТ-прорывом года», рассказал Дмитрий Теплицкий, генеральный директор АБК.
CNews: Какие эмоции способно распознавать созданное вами решение?
Дмитрий Теплицкий: На сегодняшний день у нас разработано две модели распознавания эмоций. Одна классифицирует полученный звук на три эмоции (негативные/ нейтральные/ позитивные), а другая раскладывает речь на семь эмоций: злость, раздражение, удивление, печаль, страх, радость, нейтральная.
CNews: Какова точность распознавания и от чего она зависит?
Дмитрий Теплицкий: Точность распознавания зависит от нескольких факторов. Во-первых, от корпуса и от предметной области, под которую был собран этот корпус. Во-вторых, от качества связи — наличия шумов, посторонних голосов, помех и т.д. В-третьих, от разметки и восприятия самими людьми эмоций (одни слышат так, а другие иначе).
Сейчас модель, различающая семь эмоций, демонстрирует результат точностью около 53%, а модель, фиксирующая три эмоции — 78%. Разработан прототип и ведутся доработки мобильного приложения для оффлайн-распознавания эмоций (на семь и на три эмоции). До конца года мы планируем существенно повысить метрики качества для модели из семи эмоций. Кстати, на нашем сайте можно протестировать технологию в разделе «Распознавание речи».
CNews: Как вы видите использование технологии в различных отраслях?
Дмитрий Теплицкий: Модуль распознавания эмоций легко интегрируется в систему речевой аналитики контакт-центров организаций, позволяя составить более полный портрет клиента, выявлять степень его удовлетворенности, пики эмоционального градуса, использовать оптимальные сценарии диалога в зависимости от состояния клиента в конкретном кейсе. Также с помощью системы можно оценивать интонации сотрудников, заранее выявлять выгорание или переутомление.
Сейчас технология активно работает в Сбербанке, повышая качество взаимодействия с клиентами по вопросам урегулирования задолженности. В ближайших планах компании — адаптация решения под сферу маркетинга, подбор персонала, розничную торговлю, техническую поддержку. Также мы ведем работы по совершенствованию технологии для медицины. Мы надеемся, что она позволит на ранних этапах диагностировать развитие серьезных недугов: депрессии, аортокоронарных заболеваний, болезней Паркинсона и Альцгеймера.