Amazon Web Services (AWS) heeft maandag aangekondigd dat het op machine learning (ML) gebaseerde oproepanalysemogelijkheden integreert in de Amazon Chime SDK, met als doel het proces van het genereren van inzichten uit real-time audio-oproepen, transcripties en spraakanalyses te stroomlijnen. De Amazon Chime SDK is een softwareontwikkelingskit waarmee ontwikkelaars berichten-, audio-, video- en schermdelingsfunctionaliteiten kunnen implementeren in web- of mobiele applicaties.
Met deze updates kunnen ontwikkelaars nu ML-gestuurde spraakanalyse in hun applicaties opnemen. Volgens AWS kan het ML-model de toon van deelnemers detecteren en classificeren, of ze nu een positief, neutraal of negatief sentiment uiten. Sébastien Stormacq, Principal Developer Advocate bij AWS, legde in een blogpost uit dat stemtoonanalyse ML gebruikt om sentiment af te leiden door gezamenlijk lexicale, linguïstische, akoestische en tonale informatie uit spraaksignalen te analyseren.
Stormacq verklaarde dat gegevens van stemgeluidanalyses van live-oproepen toegankelijk zijn in het door een ontwikkelaar gekozen datameer, dat vervolgens kan worden gebruikt om aangepaste dashboards voor datavisualisatie te maken. AWS constateert een sterke vraag naar functies voor gespreksanalyse in verschillende sectoren, zoals het bankwezen, financiële dienstverlening, business process outsourcing (BPO), publieke sector, gezondheidszorg, telecommunicatie en verzekeringen. De inzichten die uit oproepanalyses worden verkregen, kunnen verkoopstrategieën, de productiviteit van werknemers en de algehele bedrijfsefficiëntie verbeteren.
Afgezien van het integreren van oproepanalyses in de SDK, heeft AWS de AWS Management Console, hun gecentraliseerde sectie voor alle AWS-services, geüpdatet om het proces van het implementeren van oproepanalysemogelijkheden binnen applicaties die de SDK gebruiken te vereenvoudigen. De Amazon Chime SDK-sectie van de AWS Management Console biedt nu een grafische configuratie waarmee ontwikkelaars analyses in audiotoepassingen kunnen integreren, zonder dat ze expertise nodig hebben op het gebied van cloudinfrastructuur, telefonie of kunstmatige intelligentie of code hoeven te schrijven.
Ontwikkelaars kunnen de AWS AI-service selecteren die ze het liefst gebruiken voor het analyseren van realtime audiogegevens, zoals spraakanalyse, Amazon Transcribe of Amazon Transcribe Call Analytics. Stormacq vermeldde dat AWS zorgt voor de integratie tussen AI-diensten en spraakgebaseerde of telefonietoepassingen. De beheerconsole helpt ontwikkelaars te specificeren waar ze de analysegegevens naartoe willen sturen, ofwel naar een Amazon Kinesis-stream of een Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)-bucket. Realtime meldingen van spraakanalyse kunnen worden verzonden naar een op AWS Lambda gebaseerde functie of een SQS-wachtrij of Amazon Simple Notification Service-onderwerp.
Om de verzamelde inzichten te visualiseren, moeten bedrijven de analyses eerst aan een data lake leveren en vervolgens een dienst als Amazon QuickSight of Tableau gebruiken om dashboards te maken. Deze dashboards kunnen vervolgens worden ingebed in applicaties, wiki's en portals, of worden gedownload als kant-en-klare dashboards in de vorm van AWS CloudFormation-sjablonen voor implementatie in een AWS-account. Oproepanalyses kunnen ook realtime waarschuwingen genereren door gebeurtenissen op Amazon EventBridge te plaatsen, die kunnen worden geïntegreerd in een AWS-account of een andere toepassing van derden.
Hoewel de nieuwe mogelijkheden voor gespreksanalyse geen infrastructuurinvestering vereisen, brengt AWS bedrijven kosten in rekening op basis van hun gebruik. De prijs wordt bepaald door het volume aan audiogegevens dat per minuut wordt geanalyseerd en kan per datacenterlocatie verschillen. Deze functies voor gespreksanalyse zijn momenteel beschikbaar in de regio's VS - Oost (N.Virginia), Azië-Pacific (Singapore) en Europa (Frankfurt).
Naast het AWS-aanbod hebben low-code en no-code platforms zoals AppMaster.io de laatste tijd aan kracht gewonnen, waardoor de manier waarop bedrijven hun applicaties ontwikkelen en onderhouden verandert. AppMaster, een no-code platform met meer dan 60.000 gebruikers, kunnen professionals web-, mobiele en backend-applicaties maken tegen een fractie van de kosten en tijd die nodig zijn voor traditionele ontwikkelmethoden. Door het applicatie-ontwikkelingsproces te automatiseren, vergroten platforms zoals AppMaster de flexibiliteit in verschillende sectoren, zoals het bankwezen, de gezondheidszorg en verzekeringen.
