Речевые технологии Tinkoff VoiceKit – это глубокие нейросетевые модели для синтеза и распознавания речи, которые в течение последних лет разрабатывались в Тинькофф в рамках стратегии AI First и которые также использовались для создания Олега - первого в мире финансового голосового помощника собственной разработки.
Технология Tinkof VoiceKit может использоваться, например, для:
Также сейчас разрабатывается версия Tinkoff VoiceKit для физических лиц, которая будет доступна пользователям осенью.
Образовательным учреждениям и студентам Тинькофф будет предоставлять технологию бесплатно – таким образом группа планирует сделать дополнительный вклад в российскую систему образования в рамках развития собственных образовательных проектов, поддержки всероссийских олимпиад и сотрудничества с ведущими российскими вузами и образовательными центрами.
Уникальность Tinkoff VoiceKit
Тинькофф начал разработку собственной технологии распознавания речи в 2016 году. На данный момент эта технология правильно определяет до 95% произнесенных слов и использует для обучения терабайты данных и десятки тысяч часов человеческой речи. Она одинаково хорошо справляется с шумной речью в телефонном канале, так и с чистой речью, полученной из качественных источников данных.
Разработка собственной технологии синтеза речи началась в Тинькофф в 2018 году на основе таких нейросетевых моделей, как WaveNet, Tacotron-2, Deep Voice. Для этого использовались знания и экспертиза о звуке, накопленные специалистами Тинькофф за два предыдущих года, поэтому вся работа по созданию синтеза речи заняла всего около 9 месяцев. Разработанные в Тинькофф нейросетевые архитектуры позволяет качеству синтезированного голоса вплотную приблизиться к человеческому.
Также для разработки Tinkoff VoiceKit и обучения нейросетевых моделей был задействован кластер «Колмогоров» - один из мощнейших в России суперкомпьютеров, созданный группой Тинькофф в марте 2019 г.
Голосовые технологии используются сегодня в группе Тинькофф не только в голосовом помощнике: они помогают автоматизировать процессы, связанные с обслуживанием. Так, через распознавание речи ежедневно проходит около миллиона звонков обслуживания, анализируется качество обработки обращений клиентов, а собственная биометрическая система, обученная на голосах клиентов, успешно помогает отсеивать все мошеннические действия в колл-центре.
Вячеслав Цыганов, вице-президент Тинькофф, Директор по информационным технологиям:
«У нас была блестящая команда разработчиков, 80 видеокарт, более 15 тысяч часов аудио из свободных источников, десятки тысяч часов звонков собственного колл-центра, суперкомпьютер “Колмогоров” и диктор, готовый 5 месяцев записываться для синтеза речи. Мы работали три года, разметили за это время более 4,5 тысячи часов аудио и натренировали глубокие нейросетевые модели. И вот сегодня мы представляем рынку собственные речевые технологии Tinkoff VoiceKit.
Наши первые клиенты считают, что качество распознавания речи у Tinkoff VoiceKit выше тех решений, которые они использовали до этого. Особенно это касается телефонной речи, поскольку у нас накоплено очень много данных в этой области, и мы можем обучать нейросетевые модели, используя суперкомпьютер «Колмогоров» на всём их объёме.
Наши решения, независимо от того в каком формате они будут использоваться - потоковое распознавание или пакетная оффлайн обработка - будут доступны только в виде API. В тех случаях, где заказчикам потребуется доработка своих систем или on-site решение, мы планируем сотрудничать с крупными интеграторами, которые будут готовы взять эту работу на себя. Также готовятся к выпуску мобильные SDK под iOS и Android».