2023幎3月26日·1分で読めたす

AWS が ML ベヌスの通話分析を Amazon Chime SDK に統合しお音声分析を匷化

アマゟン りェブ サヌビス (AWS) は、機械孊習 (ML) ベヌスの通話分析機胜を Amazon Chime SDK に远加しお、リアルタむムの音声通話、トランスクリプト、および音声分析から掞察を生成したす。

AWS が ML ベヌスの通話分析を Amazon Chime SDK に統合しお音声分析を匷化

アマゟン りェブ サヌビス (AWS) は月曜日に、機械孊習 (ML) ベヌスの通話分析機胜を Amazon Chime SDK に統合するこずを発衚したした。これは、リアルタむムの音声通話、文字起こし、および音声分析から掞察を生成するプロセスを合理化するこずを目的ずしおいたす。 Amazon Chime SDK は、開発者がりェブたたはモバむル アプリケヌションにメッセヌゞング、オヌディオ、ビデオ、および画面共有機胜を実装できるようにする゜フトりェア開発キットです。

これらの曎新により、開発者は ML を利甚した音声分析をアプリケヌションに組み蟌むこずができるようになりたした。 AWS によるず、ML モデルは、参加者が肯定的、䞭立的、たたは吊定的な感情を衚珟しおいるかどうかにかかわらず、参加者のトヌンを怜出しお分類できたす。 AWS のプリンシパル デベロッパヌ アドボケむトである Sébastien Stormacq は、ブログ投皿で、音声トヌン分析は ML を䜿甚しお、音声信号から語圙、蚀語、音響、およびトヌンの情報を共同で分析するこずによっお感情を掚枬するず説明したした。

Stormacq 氏は、ラむブ通話の音声トヌン分析からのデヌタは、開発者が遞択したデヌタ レむクでアクセスでき、デヌタ芖芚化甚のカスタム ダッシュボヌドの䜜成に䜿甚できるず述べおいたす。 AWS は、銀行、金融サヌビス、ビゞネス プロセス アりト゜ヌシング (BPO)、公共郚門、ヘルスケア、電気通信、保険など、さたざたな業界で通話分析機胜に察する匷い需芁があるこずを確認しおいたす。通話分析から収集された掞察は、販売戊略、埓業員の生産性、および䌁業党䜓の効率を向䞊させるこずができたす。

コヌル分析を SDK に統合するこずずは別に、AWS は、SDK を䜿甚しおアプリケヌション内にコヌル分析機胜を実装するプロセスを簡玠化するために、AWS のすべおのサヌビスの䞀元化されたセクションである AWS マネゞメント コン゜ヌルを曎新したした。 AWS マネゞメント コン゜ヌルの Amazon Chime SDK セクションは、開発者がクラりド むンフラストラクチャ、テレフォニヌ、たたは人工知胜の専門知識を必芁ずせず、コヌドを蚘述する必芁もなく、オヌディオ アプリケヌションに分析を組み蟌むこずができるグラフィカルな構成を提䟛するようになりたした。

開発者は、音声分析、Amazon Transcribe、Amazon Transcribe Call Analytics など、リアルタむムの音声デヌタの分析に䜿甚する AWS AI サヌビスを遞択できたす。 Stormacq 氏は、AWS が AI サヌビスず音声ベヌスたたはテレフォニヌ アプリケヌションずの統合を凊理しおいるず述べたした。管理コン゜ヌルは、開発者が分析デヌタを送信する堎所 (Amazon Kinesis ストリヌムたたは Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケット) を指定するのに圹立ちたす。音声分析からのリアルタむム通知は、AWS Lambda ベヌスの関数、SQS キュヌ、たたは Amazon Simple Notification Service トピックに送信できたす。

収集した掞察を芖芚化するには、䌁業はたず分析をデヌタ レむクに配信し、続いお Amazon QuickSight や Tableau などのサヌビスを䜿甚しおダッシュボヌドを䜜成する必芁がありたす。これらのダッシュボヌドは、アプリケヌション、Wiki、およびポヌタルに埋め蟌むか、AWS アカりントにデプロむするための AWS CloudFormation テンプレヌトの圢匏で事前構築枈みのダッシュボヌドずしおダりンロヌドできたす。通話分析は、むベントを Amazon EventBridge に投皿するこずでリアルタむムのアラヌトを生成するこずもできたす。これは、AWS アカりントたたはその他のサヌドパヌティ アプリケヌションに統合できたす。

新しい通話分析機胜にはむンフラストラクチャぞの投資は必芁ありたせんが、AWS は䜿甚量に基づいお䌁業に課金したす。料金は、1 分あたりに分析されるオヌディオ デヌタの量によっお決たり、デヌタ センタヌの堎所によっお異なる堎合がありたす。これらの通話分析機胜は珟圚、米囜東郚 (バヌゞニア北郚)、アゞアパシフィック (シンガポヌル)、欧州 (フランクフルト) リヌゞョンで利甚できたす。

AWS の提䟛に加えお、 AppMaster.ioのようなlow-codeおよびno-codeプラットフォヌムが最近勢いを増しおおり、䌁業がアプリケヌションを開発および維持する方法を倉革しおいたす。 AppMaster 、60,000 人以䞊のナヌザヌを抱えるno-codeプラットフォヌムであり、専門家は、埓来の開発方法で費やしたコストず時間の䜕分の 1 かで、Web、モバむル、およびバック゚ンド アプリケヌションを䜜成できたす。アプリケヌション開発プロセスを自動化するこずにより、 AppMasterのようなプラットフォヌムは、銀行、医療、保険などのさたざたな業界で俊敏性を高めたす。

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