CPqD
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    Transcrição de Diálogo

    Extraia valor das interações com seus clientes por meio da transcrição do áudio dos diálogos, com elevada precisão. Usando modelos de redes neurais transcreve uma conversa entre várias pessoas, em textos e com as falas separadas cronologicamente.

    Estou interessado

    Sobre a solução

    O CPQD Transcritor de Diálogo garante a precisão na conversão de áudio para texto, utilizando a tecnologia CPQD Reconhecimento de Falar (ASR/STT), personalizando e reconhecendo termos e palavras específicas de um domínio. Converte automaticamente números, anos, moedas, e-mails e muito mais, e permite o uso de modelos específicos treinados para atender ao seu negócio, considerando cenários como: telefonia e legendas para vídeos.

    Benefícios

    Acrescente valor ao atendimento, melhorando sua performance e retendo clientes.
    A precisão de conversão de diálogos em textos fornece estatísticas que apontam direções para melhoria contínua do atendimento. Ao estudar a transcrição do diálogo, além de reconhecer clientes passíveis de abandonar seus serviços, é possível identificar a raiz da insatisfação. Por fim, o monitoramento automatizado dos atendimentos e do volume de chamadas otimizam o tempo dos atendentes.

    Aplicações Possíveis

    Organização de conversas telefônicas em formato texto para fins de auditoria

    Analise os eventos
    e tenha soluções adequadas para cada problema.

    Speech analytics e análises estatísticas do conteúdo das conversas

    Integre os meios digitais
    e ofereça respostas precisas aos clientes.

    Análise do cumprimento de procedimentos em conversas
    telefônicas – monitoria

    Não tenha mais dúvidas se
    os protocolos foram
    seguidos e avalie a utilização
    adequada da pausa.

    Classificação de conversas por assunto ou tipo de problema

    Estabeleça e organize as prioridades.

    Clusterização para busca de palavras “keyword spotting”

    Encontre rapidamente
    o trecho desejado.

    Transcrição de palestras, reuniões auditáveis
    e audiências

    É o fim da decupagem manual e trabalhosa. Tenha facilmente a transcrição de tudo o que foi falado.

    Funcionalidades

    Vários locutores, ruídos e até silêncio: identifique sempre o que você precisa

    Para otimizar o processamento, o sistema identifica e elimina ruídos e trechos silenciosos. Além disso, ele identifica cada um dos locutores, separando o conteúdo textual.

    Aqui, a fala é livre e organizada
    na ordem correta

    Não é necessário desenvolver gramática para um reconhecimento preciso. Cada diálogo é transcrito e organizado na ordem em que é falado. No tempo certo,
    do jeito certo.

    Fácil integração,
    na entrada ou na saída

    Os arquivos de entrada podem ter diferentes formatos: WAV, MP3, G729, WMA. Os arquivos de saída são exportados no formato JSON (JavaScript Objetct Notation), que são de fácil leitura e integração simples com sistemas externos.

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    Nossos responsáveis técnicos estão sempre disponíveis e abertos a descobrir como tornar sua empresa ainda melhor!

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    21ª edição do WRNP

    O 21º WRNP, ocorrido na modalidade online, nos dias 7 e 8 de dezembro de 2020, contou com uma demonstração da Plataforma de IA para o Agronegócio (PlatIAgro) pelo arquiteto do projeto, Fábio Beranizo F. Lopes.

    Foram apresentados os motivadores para o projeto e a demonstração de como utilizar as funcionalidades da PlatIAgro, tais como:
    • Construção de fluxo de tarefas para treinamento de modelos
    • Comparação de resultados dos modelos
    • Implantação dos fluxos de tarefas com os modelos treinados
    • Demonstração de um modelo em funcionamento por meio de um dashboard que exibe a probabilidade de falha em máquinas agrícolas.

    O WRNP é um evento anual que acontece junto ao Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC).

    Parceria com a WestRock

    No início de 2020, CPQD e WestRock assinaram parceria para uso de componentes da Plataforma de Inteligência Artificial para o Agronegócio (PlatIAgro), visando a geração de modelo de machine learning para estimar a melhor data para a próxima manutenção de máquinas carregadeiras utilizadas em sua cadeia produtiva.

    O papel desempenhado pelos componentes da PlatIAgro incluía não somente o processamento de dados das máquinas para a geração do modelo mas, também, a implantação e atualização do modelo executado a cada nova captura de dados.

    Uma aplicação foi também desenvolvida visando o envio de informações consolidadas para a PlatIAgro, a qual executa o modelo e devolve para a aplicação a quantidade de horas até a próxima manutenção, habilitando a apresentação em um calendário de manutenção das máquinas.

    Parceria com a Fundação ABC

    A Fundação ABC é uma instituição privada, sem fins lucrativos, que realiza pesquisa aplicada para desenvolver e adaptar novas tecnologias, com o objetivo de promover soluções tecnológicas para o agronegócio aos mais de 5 mil produtores rurais filiados. Ao longo de 2020, foi firmada uma parceria entre o CPQD e a Fundação ABC com o objetivo de utilizar a Plataforma de IA para o Agronegócio, para estimar a quantidade de grãos de milho em uma amostra de espiga. Mais especificamente, a ideia foi realizar essa estimativa a partir de uma foto de uma espiga.

    Dessa forma, considerando o conjunto de imagens fornecidas pela Fundação ABC, foram iniciados os primeiros desenvolvimentos em relação à aplicação de predição de número de grãos na espiga do milho. A partir de então, o projeto consistiu em utilizar técnicas de processamento digital de imagens (PDI) e aprendizado profundo com redes convolucionais (deep learning) para atingir esse objetivo.

    Todo o pipeline de treinamento do modelo e de inferência foi disponibilizado na PlatIAgro e, a partir do módulo de implantação, a Fundação ABC já poderá conectar sua aplicação para conseguir ter as estimativas da quantidade de grãos a partir de uma foto da espiga.

    TDC 2019

    O 21º WRNP, ocorrido na modalidade online, nos dias 7 e 8 de dezembro de 2020, contou com uma demonstração da Plataforma de IA para o Agronegócio (PlatIAgro) pelo arquiteto do projeto, Fábio Beranizo F. Lopes.

    Foram apresentados os motivadores para o projeto e a demonstração de como utilizar as funcionalidades da PlatIAgro, tais como:
    • Construção de fluxo de tarefas para treinamento de modelos
    • Comparação de resultados dos modelos
    • Implantação dos fluxos de tarefas com os modelos treinados
    • Demonstração de um modelo em funcionamento por meio de um dashboard que exibe a probabilidade de falha em máquinas agrícolas.

    O WRNP é um evento anual que acontece junto ao Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC).

    20º WRNP

    O 20º WRNP, ocorrido nos dias 6 e 7 de maio de 2019, contou com uma apresentação geral da PlatIAgro pela líder técnica do projeto Graziella Cardoso Bonadia. Essa foi a primeira exposição dos resultados do projeto, inclusive com a disponibilização de uma aplicação de demonstração criada com o uso dos componentes da plataforma.

    Essa aplicação de demonstração foi apresentada aos participantes do evento na ala de exposição pela Graziella C. Bonadia e o colaborador Marcelo Ribeiro, então arquiteto da plataforma. O WRNP é um evento anual que acontece junto ao Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC).

    ForAgri 2019

    Em outubro deste ano, o CPQD hospedou o evento ForAgri, que visa a promoção do empreendedorismo e da inovação em Tecnologias da Informação e Comunicação para o agronegócio brasileiro.

    O evento contou com três trilhas: Inovação, Tecnologia e Plataformas dojot e IA. Na trilha das plataformas, a líder técnica Graziella Bonadia apresentou uma visão geral da plataforma IA para o agronegócio. Também explorou o ciclo de desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina com utilização das tarefas de IA voltadas para automatizar a modelagem de problemas de classificação e regressão comuns ao agronegócio. Além disso, o líder técnico Rafael Scaraficci fez uma introdução à plataforma dojot com exploração do potencial de sinergia entre as duas plataformas.

    Após essa exposição de conceitos, deu-se início a um treinamento (hands on) da versão inicial de teste da PlatIAgro. Neste momento, os participantes receberam um link com dados históricos de 3 problemas fictícios relacionados ao agronegócio. A tarefa era criar um modelo de predição utilizando técnicas de machine learning disponibilizados pela plataforma. Um desses problemas demonstrava a sinergia entre a plataforma de IA e IoT (dojot), com a implantação do modelo construído na PlatIAgro em um dispositivo gerenciado pela dojot.

    Neste treinamento, os participantes puderam comparar diversos modelos e implantar aquele que trouxe melhor resultado para cada um dos três problemas. O modelo escolhido pôde ser implantado em uma aplicação desenvolvida previamente e seu funcionamento foi observado em tempo real.

    Workshop e Hands On com Startups

    A Plataforma de Inteligência Artificial para o Agronegócio (PlatIAgro) foi o foco de um workshop promovido pelo CPQD e AgTech Garage, que terminou na terça-feira, 20/4. Com um público de mais de 150 inscritos, entre os quais muitas startups, o workshop começou no dia 6, com uma introdução à tecnologia de Inteligência Artificial (IA) e a apresentação da PlatIAgro – uma plataforma aberta de IA que vem sendo desenvolvida pelo CPQD em parceria com a Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (RNP), com fomento do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações (MCTI). Durante a apresentação, foram realizadas demonstrações e discussões com o público sobre os recursos oferecidos pela PlatIAgro que podem contribuir para a otimização e maior agilidade no desenvolvimento de aplicações IA voltadas ao agronegócio.

    Nos dias 14 e 20/04, o evento consistiu em sessões de hands-on, com três horas de duração (por dia), durante as quais os participantes tiveram a oportunidade de usar a plataforma para executar o processo de geração de modelos de IA. A PlatIAgro foi idealizada para prover um ambiente que facilite o gerenciamento desses modelos, a realização de experimentações, comparação de resultados e a implantação dos modelos gerados. Seu desenvolvimento contou com parcerias com empresas brasileiras, que forneceram diversos dados (imagens de satélites e de drones, informações de máquinas em operação, etc.) para provas de conceito localizadas.
    O Workshop pode ser assistido em: https://www.youtube.com/watch?v=boKuRnfhxWc&t=2235s