Yandex.speechkit

Знакомство с API Yandex SpeechKit

Представьте простую, максимально идеальную ситуацию без подводных камней типа “а если..”. Вы организуете закрытую вечеринку и хотите общаться с гостями, ни на что не отвлекаясь. Тем более на тех, кого вы не ждали.

Давайте попробуем создать виртуального дворецкого, который будет встречать гостей и открывать дверь только приглашенным.

Синтез текста через cURL

С помощью встроенной в bash команды export запишем данные в переменные:

Теперь их можно передать в POST-запрос с помощью cURL:

Рассмотрим параметры запроса:

speech.raw – файл формата LPSM (несжатый звук). Это и есть озвученный текст в бинарном виде, который будет сохранен в текущую папку.

lang=ru-RU – язык текста.

emotion=good – эмоциональный окрас голоса. Пусть будет дружелюбным.

voice=ermil – текст будет озвучен мужским голосом Ermil. По умолчанию говорит Оксана.

https://tts.api.cloud.yandex.net/speech/v1/tts:synthesize – url, на который отправляется post-запрос на синтез речи дворецкого.

Бинарный файл послушать не получится, тогда установим утилиту SoX и сделаем конвертацию в wav:

speech.wav – приветствие готово и сохранено в текущую папку.

Для проигрывания wav внутри кода Python, можно взять, например, библиотеку simpleaudio. Она простая и не создает других потоков:

Итак, наш первый гость стоит перед входом на долгожданную party. Пытается открыть дверь, и вдруг слышит голос откуда-то сверху:

«Привет, чувак! Назови-ка мне свои имя и фамилию?» (или ваш вариант)

Отлично! Вы научили дворецкого приветствовать гостей, используя командную строку и cURL. А пока гость вспоминает ответ, научимся работать с API на языке Python.

Распознавание текста с помощью requests

Мы могли бы снова воспользоваться cURL для отправки ответа гостя на распознавание. Но мы пойдем дальше и напишем небольшую программу, основанную на подобных запросах.

Создайте готовый аудио-файл с ответом гостя. Сделать это можно через встроенный микрофон на вашем ноутбуке разными инструментами. Для macos подойдет Quick Time Player. Сконвертируйте аудио в формат ogg: name_guest.ogg. Можно онлайн, например, тут

Итак, пишем код на Python:

Для отправки запросов в Python воспользуемся стандартной библиотекой requests:

Импортируем в код:

Зададим параметры, которые мы получили в командной строке:

Аудио необходимо передавать в запрос в бинарном виде:

Давайте обернем весь процесс распознавания в функцию recognize:

Итак, чтобы дворецкий смог проверить гостя по списку, вызовем функцию и распознаем ответ:

Теперь очередь за дворецким. В нашем случае, он вежлив ко всем. И прежде чем открыть или не открыть гостю дверь, он обратится лично. Например, так:

“Мы вам очень рады, <имя_и фамилия_гостя>, но вас нет в списке, сорян”

Для последующего синтеза вы можете снова воспользоваться CURL или так же написать функцию на Python. Принцип работы с API для синтеза и распознавания речи примерно одинаков.

Как настроить правильную техподдержку (helpdesk, service desk на коленке)

Эта статья будет полезна для компаний, которые оказывают техническую поддержку своим пользователям — внешним или внутренним клиентам

В статье я расскажу, как оказываем поддержку мы, как выстроили этот бизнес-процесс, что контролируем и на что обращаем внимание в работе

Вы можете использовать наш опыт при построении собственной системы поддержки или обратиться к нам за помощью за построением такой системы, будем рады помочь. В статье формируется основной набор правил, которые мы сформировали при настройке системы для себя, а так же небольшие примеры того, как мы эти правила применяем.

Что такое синтезаторы речи

Синтезатор речи — это программное обеспечение, которое превращает текст в голос. Процесс преобразования проходит в несколько этапов:

1. Подготовка текста: перевод чисел в слова, расшифровка сокращений, разделение на фразы.
2. Составление фонетической конструкции на основании словарей, встроенных в систему.
3. Расчет данных для достижения плавного перехода и создания правильной интонации.
4. Воспроизведение звука.

Синтезаторы речи поддерживают разные языки, что позволяет их использовать в том числе для переводов. С их помощью можно научиться правильно произносить слова на иностранных языках, создавать аудиокниги, озвучивать видеоролики, презентации, документы, а также просто воспроизводить вслух любые тексты на родном языке, если есть проблемы с речью или зрением.

Работа синтезатора занимает доли секунды — стоит только набрать текст, как робот готов прочитать его вслух.

Синтезаторы превращают массивы текста в аудиопоток, воспроизведением которого можно управлять: ставить на паузу, перематывать, менять громкость и скорость чтения.

Краткий Обзор Решений

Данная статья не ставит своей целью глубокий технический обзор всех доступных решений. Мы хотим просто обрисовать некий ландшафт из доступных вариантов с минимальной степенью готовности. Понятно, что мы не рассматриваем многочисленные тулкиты, а смотрим в первую очередь какие есть более-менее готовые решения с ненулевой библиотекой голосов и подобием поддержки / комьюнити:

Конкатенативные модели (появившиеся до DL бума). Из того, что хоть как-то поддерживается и живо и можно запустить «as-is» без археологических раскопок, я нашел только rhvoice (я глубоко не копал, но есть целые форумы, посвященные использованию голосов из Windows, но вряд ли это можно назвать поддерживаемым решением). На момент, когда я пользовался проектом ради интереса, он по сути был заброшен, но потом у него появился новый «хозяин». К плюсам такого рода решений можно отнести их скорость и нетребовательность к ресурсам (исключая ресурсы, чтобы заставить это работать). Очевидный и основной минус — звучит как говорилка. Менее очевидный минус — довольно тяжело оценить стоимость обладания. Качество звучания: 3+ по пятибалльной шкале;

DL-based модели в основном разделяют end-to-end TTS задачу на подзадачи: текст -> фичи и фичи -> речь (вокодинг). Практически повсеместно для первой подзадачи используется Tacotron2. Выделим следующие сочетания моделей в соответствии с их эффективностью и простотой использования:

Tacotron2 + WaveNet (оригинальный WaveNet принимал на вход лингвофичи, но для такотрона поменяли на более удобные мелспектрограммы). Основная проблема — очень медленный инференс ввиду авторегрессионности модели и необходимость запретительно большого количества ресурсов и времени. Качество звучания: 4+;

Tacotron2 + WaveRNN (тоже с переходом от лингвофичей к спектрограммам). Вокодер заметно быстрее предыдущего: при использовании всех хаков можно получить даже риалтайм синтез без GPU, правда естественность звука несколько просядет. Качество звучания: 3.5-4;

Tacotron2 + Parallel WaveNet. Упомянутый выше медленный вокодер был использован в качестве учителя для получения новой довольно быстрой параллельной модели вокодера: с ней стал возможен синтез быстрее риалтайма, но все еще на мощных GPU. Из недостатков — дистилляция требует качественную учительскую модель и соответствующую схему обучения. Качество звучания: 4+;

Tacotron2 + multi-band WaveRNN. Тоже развитие предыдущих идей, тоже распараллеливание в некотором смысле — здесь доступен синтез быстрее риалтайма уже на CPU. Однако, не слишком популярная работа, меньше имплементаций и поддержки, хотя некоторые подходы хороши и были успешно использованы в более поздних моделях; Качество звучания: 3.5-4+;

Tacotron2 + LPCNet. Интересная идея про сочетание DL и классических алгоритмов, что может дать буст по скорости до подходящего для продакшена уровня и на CPU, но требует вдумчивого допиливания для качественных результатов. Качество звучания: 3.5-4+;

Многочисленные решения на базе Tacotron2 + Waveglow от Nvidia как нынешний стандарт для задачи синтеза речи. Никто не пишет про свой «секретный соус» (например как 15.ai делает голос по 15 минутам и сколько там моделей в цепочке). Есть много имплементаций и репозиториев, которые «копируют» чужой код. Может звучать на cherry-picked примерах неотличимо от живых людей, но когда смотришь реальные модели от комьюнити, качество заметно варьируется, а детали улучшенных решений не раскрываются. Архитектурно к такотрону и его аналогам по скорости и цене обладания претензий нет, но Waveglow очень прожорлив к ресурсам как на тренировке, так и в продакшене, что делает его использование по сути нецелесообразным. Качество звучания: 3.5-4+;

Замена Tacotron2 => FastSpeech / FastSpeech 2 / FastPitch, то есть уход к более простой сетке (на базе forced-align от такотрона и миллион более хитрых и сложных вариантов). Из полезного дает контроль темпа речи и высоты голоса, что неплохо, вообще упрощает и делает более модульной конечную архитектуру

Немаловажно, что сетка перестает быть рекуррентной, что открывает просторы для оптимизаций по скорости. Качество звучания: 3.5-4+;

Управляйте смартфоном своим голосом

Сегодня читал новости от Яндекса и был удивлён, оказывается, полгода назад Яндекс запустил новую технологию speechkit — технологию распознавания речи.

Многие, наверное помнят, как по телевизору показывали возможности гаджетов от Google, в которых использовалась технология распознавания речи. Например, Вы говорите своему смартфону: «Как попасть на улицу Ленина» и получаете от встроенного навигатора четкий ответ. Но, то Google, а то Яндекс.

Надо отдать должное специалистам Яндекса, которые стараются сильно не отставать от старшего брата. На мой взгляд, то, что сделал Яндекс, нужно протестировать и использовать, по этой причине я и решил сегодня поделиться этой новостью с читателями блога. Думаю, есть достаточно много людей, которые и не слышали о разработках Яндекса в области технологии распознавания речи для мобильных устройств.

Итак, постараюсь коротко поделиться полученной информацией и изложить её так, как я понял её сам. Система Яндекс speechkit имеет как бы два сервиса, один сервис предназначен для работы с мобильными телефонами и работает с Android, iOS Windows Phone.

Технология позволяет запускать голосовой ввод, то есть Вы диктуете голосом, а текст пишется автоматически. Такое сообщение Вы можете отправить в социальные сети, положить в качестве заметки или отправить текст по электронной почте. Думаю, таким же путем можно делать и комментарии на блогах.

Можно голосом редактировать текст, например, «Добавить смайл», убрать последнее слово из предложения. Как пишут разработчики, количество команд не ограничено, система понимает смысл предложения.

При диктовке текста, приложение способно воспринимать интонацию и паузы и автоматически расставляет знаки препинания. Можно использовать обратную функцию, нажав кнопку «Прочитать всё» смартфон Вам прочитает любой текст голосом. Можно выбрать мужской или женский голос, а также выбрать добрый голос, злой или нейтральный.

Настолько я понял, система использует два языка – русский и турецкий, почему выбран турецкий непонятно. Качество распознавания речи достаточно высокое, при запросах – 88%, при навигационных запросах – 95%, при текстовых запросах – 82%. Вы можете давать голосовые команды навигатору.

Использовать данное приложение могут все желающие, оно бесплатное, при условии, что количество запросов не будет превышать 10 000 запросов в сутки. Правда, надо выяснить, что подразумевается под одним запросом.

Второй сервис SpeechKit Cloud позволяет использовать данные технологии, в том числе и технологию распознавания речи через облако, это реализация многих проектов, так сказать, по-взрослому. Вы можете оборудовать голосовым интерфейсом систему «Умный дом», организовать голосовое управление всей бытовой техникой и роботами, если они у Вас есть.

Можно построить голосовое управление в салоне автомобиля, настроить голосовой ввод данных в компьютер, в том числе и в играх, можно использовать голосовое управление в промышленности, медицине и так далее. Здесь уже будет работать фантазия. Использование технологии SpeechKit Cloud платное, первый месяц даётся бесплатно.

В этой статье я не ставил задачу рассказать о всех технических моментах данных сервисов от Яндека, хотел только познакомить читателей с ними. Если Вы захотите узнать подробности, Вы можете просто набрать в поисковой строке Яндека «Яндекс speechkit» и сами все прочитать, материалов там много.

Есть и лицензионные условия, есть инструкции на тему, как установить такое приложение к себе на телефон и многое другое. Если Вам нужны такие функции, то заходите на сервис, читайте, устанавливайте и используйте. Удачи Вам!

Просмотров: 469

Для чего это нужно

Смысл такой: если нуж­но пере­ве­сти ауди­о­за­пись в текст, мож­но это сде­лать очень быст­ро с помо­щью ней­ро­се­тей. Яндекс в этом вся­ко пре­успел, и мы теперь можем этим вос­поль­зо­вать­ся в своё удовольствие.

Если вы редак­тор или автор, вам нуж­но часто общать­ся с экс­пер­та­ми, что­бы полу­чить необ­хо­ди­мую инфор­ма­цию для сво­ей рабо­ты. Мож­но всё кон­спек­ти­ро­вать на ходу, а мож­но запи­сать на дик­то­фон и потом пере­ве­сти в текст за 10 минут.

Если кол­ле­га вам оста­вил длин­ное голо­со­вое сооб­ще­ние, текст кото­ро­го нуж­но раз­ме­стить на сай­те, то мож­но набрать всё рука­ми или отдать эту зада­чу компьютеру.

Если вы сту­дент и не хоти­те кон­спек­ти­ро­вать лек­ции по гума­ни­тар­ным нау­кам, запи­ши­те их на теле­фон, и ней­рон­ка пере­ве­дёт их в текст. У вас будут самые пол­ные лек­ции, и вся груп­па будет бегать за вами перед экзаменом.

В неко­то­рых веби­на­рах или видео на YouTube есть класс­ная инфор­ма­ция, но каж­дый раз при­хо­дит­ся их смот­реть и пере­ма­ты­вать, что­бы най­ти нуж­ное. Выход про­стой: берём видео, выре­за­ем отту­да звук, отправ­ля­ем в сер­вис рас­по­зна­ва­ния и полу­ча­ем гото­вый текст, с кото­рым рабо­тать гораз­до проще.

Нестабильность механизма внимания

Решение этой проблемы потребовало изучения статей по теме и имплементацию методик, представленных в них. Вот что мы нашли:

1. Diagonal guided attention (DGA) – здесь идея простая: так как в синтезе, в отличие от машинного перевода, соответствие выходов энкодера и декодера последовательное, то есть система воспроизводит звуки по мере их появления в тексте, то давайте штрафовать матрицу внимания тем больше, чем больше она отступает от диагонального вида. Можно, конечно, возразить, «а что если звук тянется и на линии внимания появляется полка», но мы решили не рассматривать подобные экстремальные случаи. В качестве бонуса получаем ускорение процесса схождения матрицы внимания;
2. Pre-alignment guided attention – в этой статье изложен более сложный подход: требуется с помощью стороннего инструмента (например, Montreal-Forced-Aligner) получить временные метки каждой фонемы на аудиозаписи и составить из них матрицу внимания, которая будет являться для системы целевой;
3. Maximizing Mutual Information for Tacotron – авторы статьи утверждают, что подобные артефакты в матрице внимания возникают из-за недостаточной связи декодера с текстом. Для укрепления этой связи вводится модуль примитивного предсказания текста из итоговой мел-спектрограммы (эдакая asr в миниатюре) и расчёт ошибки с помощью CTC. Также ускоряет сходимость матрицы внимания.

После проведённых экспериментов можем сказать, что первый вариант определённо выигрывает по соотношению (положительный эффект/затраченные усилия). В качестве доказательства приведём запись, синтезированную моделью, обученной с DGA, из текста длиной 560 символов (без учёта токенов ударения) без его разбиения:

Как видите, на протяжении всей записи движок уверенно держал своё внимание: фраза не «разваливается», не возникает артефактов и мычания

Некачественный датасет

Нам повезло, что в команде есть человек, увлекающийся музыкой, так что для облагораживания датасетов, в частности Руслана, мы вручную подбирали параметры различных фильтров и обрабатывали ими аудиодорожки в Logic Pro X. Ниже можете прослушать примеры оригинального и прошедшего обработку Руслана:

Также стоит отметить, что в датасете немного почищена пунктуация, так как движок реагирует на неё весьма чувствительно.

Дополнительные эксперименты

После решения всех насущных вопросов встала задача улучшить и разнообразить звучание, придать ему изюминки. Любой знакомый с темой скажет «Ок, посмотрите в сторону GST и VAE », и мы посмотрели.

Введение в пайплайн GST, на субъективный слух автора, не давало каких-то особых запоминающихся изменений, пока мы не попробовали подход, описанный в Text predicted GST – предлагается модели самой подбирать комбинацию стилистических токенов, чтобы добиться лучшего звучания для текущего текста. Для демонстрации работы этого модуля приведём аудио, полученные моделью, которая обучалась на датасете реплик персонажей из популярных зарубежных сериалов (актриса озвучки Екатерина). Уточним, что датасет изначально не предназначался для синтеза.

В общем, как и в жизни: главное найти подход к человеку.

Что касается использования вариационных автоэнкодеров, то эксперименты пока продолжаются, и похвастаться на данный момент нечем, так как столкнулись с определёнными проблемами. Если интересны технические детали — прошу под спойлер.

К тому же, так как мы часто слышали вопрос «А можно ли управлять скоростью и высотой тона речи?», мы добавили небольшой инструментарий для проведения этих операций на сгенерированных записях.

SOVA

В тексте неоднократно упоминалось, что мы выложили в открытый доступ часть своих наработок по синтезу. Вот их список:

• sova-tts-engine – движок на базе Tacotron 2 от NVIDIA. Всё вышеперечисленное, за исключением text predicted GST и VAE, было опубликовано в этом репозитории, плюс проведён избирательный рефакторинг кода;
• sova-tts-tps – тот самый nlp-препроцессор;
• sova-tts-vocoder – практически не изменённый вокодер от NVIDIA, но всё-таки с отличиями;
• sova-tts-binding – пакет для связывания nlp-препроцессора, движка и вокодера в единый инференс-пайплайн. Реализован с прицелом на добавление новых движков и вокодеров;
• sova-tts – упакованный в докер стенд синтеза с простеньким GUI интерфейсом;
• Почищенный датасет и веса Руслана (This work, «SOVA Dataset (TTS RUSLAN)», is a derivative of «RUSLAN: Russian Spoken Language Corpus For Speech Synthesis» by Lenar Gabdrakhmanov, Rustem Garaev, Evgenii Razinkov, used under CC BY-NC-SA 4.0. «SOVA Dataset (TTS RUSLAN)» is licensed under CC BY-NC-SA 4.0 by Virtual Assistant, LLC)
• Датасет и веса Наталии («SOVA Dataset (TTS Natasha)» is licensed under CC BY 4.0 by Virtual Assistant, LLC)

Наш SOVA TTS (весь код + модель и датасет Наталии) вы можете свободно использовать для коммерческих задач бесплатно.

Планы

Планы у нас грандиозные, а именно:

1. Полноценный нормализатор текста для раскрытия чисел, аббревиатур и сокращений;
2. Модуль для решения неоднозначностей в ударениях и словах с буквой «ё»;
3. Добавление поддержки ssml;
4. Дальнейшие эксперименты с VAE, получение контроля над отдельными словами и фонемами;
5. Подготовка эмоционального синтеза, по возможности с контролем уровня эмоции;
6. Мультидикторный синтез на одной модели;
7. Новые голоса;
8. Клонирование голоса;
9. Возможный переход на более современные архитектуры типа Flowtron или FastSpeech2;
10. Эксперименты с вокодерами: дообучение Waveglow, обучение LPCNet, тестирование MelGAN;
11. Оптимизация архитектуры для работы в реальном времени на CPU.

На текущий момент мы продолжаем двигаться в сторону улучшения качества синтеза речи. Если то, что мы делаем, вам интересно – пишите, можем посотрудничать. Как на коммерческих проектах, так и в Open Source.

Все наши наработки доступны тут: наш GitHub
Распознавание речи: SOVA ASR
Синтез речи: SOVA TTS

Спасибо за внимание, впереди еще много интересного!

Звоним из «1С». Универсальный софтфон для стандартных конфигураций «1С» с открытым кодом для платформ 8.2, 8.3 для Asterisk и не только.

Уважаемые господа, представляю Вашему вниманию внешнюю обработку — софтфон для стандартных конфигураций «1С» с открытым кодом. Это две реализации с претензией на универсальность для обычных и управляемых приложений. Универсальность имеет свои минусы (на них укажу позже, если кто сам не увидит), которые легко «побеждаются» интеграцией в необходимую конфигурацию с внесением в последнюю соответствующих небольших изменений. Хотя, и с минусами, как мне кажется, как-то можно жить. Мне не удалось найти оператора или PBX, с которыми звонилка не работала бы (разве что Skipe) . Некоторые коллеги почему-то отдельно отмечали факт успешного взаимодействия с Mango, хотя, по правде сказать, я не очень понимаю, почему могут возникать сложности с этим оператором при использовании других инструментов. Вообще, этап тестирования был очень сжатым, и могу предположить, что будет найдено, какое-то количество негативных моментов (всегда хочется, чтобы их было немного.)., которые надо будет поправить. Буду рад любым вашим замечаниям и благодарен за здравую критику. Я думаю, что для нее в данном случае будет достаточно места. Этап тестирования, хоть и был сжатым, но все же был. Прежде всего, проверил на Asterisk, мне это показалось наиболее актуальным. MasterTel любезно предоставил для тестирования свои ресурсы, включая городской номер, Callobok.ru создал для меня экаунт на своем сервере, четвертым был провайдер sipnet. Во всех четырех случаях был положительный результат, больше нигде проверять не стал, т.к. все используют один и тот же протокол (кроме skype). Ах, ну да! Конечно же, на собственном сервере проверял, похоже тоже «жужжит».
Что касается конфигураций, проверил работоспособность обычного приложения на «Бухгалтерии предприятия 2.0», «Управление торговлей 10.3», «Комплексная автоматизация», «Розница 1.0», управляемое приложение — «Управление торговлей 11», «Бухгалтерия предприятия 3.0», «Управление небольшой фирмой 1.4» (1.5 тоже должна работать), «Розница 2.0».

4 стартмани

Условия и ограничения

Рас­по­зна­ва­ние речи — плат­ная услу­га, но Яндекс даёт 60 дней и 3000 ₽ для тести­ро­ва­ния. За эти день­ги мож­но рас­по­знать 83 часа аудио — боль­ше трёх суток непре­рыв­но­го раз­го­во­ра. Это очень мно­го: за вре­мя под­го­тов­ки этой ста­тьи и тести­ро­ва­ния тех­но­ло­гии мы потра­ти­ли 4 руб­ля за 3 дня.

Если отправ­лять фай­лы с запи­сью боль­ше мину­ты, то одна секун­да аудио сто­ит одну копей­ку. Что­бы рас­по­знать запись дли­ной в час, нуж­но 36 руб­лей. Это при­мер­но в 20 раз дешев­ле, чем берут транс­кри­ба­то­ры — люди, кото­рые сами наби­ра­ют текст на слух, про­слу­ши­вая запись.

Ней­ро­сеть часто пони­ма­ет, когда текст нуж­но раз­бить на абза­цы, но дела­ет это не все­гда правильно. Ещё она не ста­вит запя­тые, тире и двое­то­чия. Мак­си­мум, что она дела­ет — ста­вит точ­ку в кон­це пред­ло­же­ния и начи­на­ет новое с боль­шой бук­вы. Но при этом почти все сло­ва рас­по­зна­ют­ся пра­виль­но, и отре­дак­ти­ро­вать такой текст намно­го про­ще, чем наби­рать его с нуля.

Послед­нее — из-за осо­бен­но­стей нашей речи и про­из­но­ше­ния SpeechKit может путать сло­ва, кото­рые зву­чат оди­на­ко­во (код — кот) или ста­вить непра­виль­ное окон­ча­ние («сла­ва обру­ши­лось на него неожи­дан­но»). Реше­ние про­стое: про­го­ня­ем такой текст через орфо­ней­ро­кор­рек­тор и всё в поряд­ке. Одна ней­рон­ка исправ­ля­ет дру­гую — реаль­ность XXI века 

Всё, при­сту­па­ем.

Ино­гда резуль­тат полу­ча­ет­ся вот таким, но на пони­ма­ние тек­ста это не силь­но влияет. 

Бесплатный GPS-трекинг Промо

Современные технологии и возможности становятся все более доступными для широких масс и повсеместно используемыми, как для частного лица, так и для мелкого и среднего бизнеса.
Так и GPS-трекинг (отслеживание в реальном времени на карте местоположения водителей, курьеров, монтажных бригад, торговых представителей, детей, собак и т.п., а также просмотр статистики по их передвижениям и остановкам), становится сейчас все более востребованным сервисом, как для домашних условий, так и для предприятия.
И, если крупные фирмы (например, транспортные предприятия) подписав договора с коммерческими сервисами, оплачивая своевременно счета за устройства и абонплату, эту проблему для себя решили, то это скорее подходит для крупных корпоративных клиентов.
Что делать нам, простым смертным или небольшой фирме с несколькими водителями, например? Какие есть простые, надежные и недорогие решения?

SIP телефон(софтфон) для 1С:Предприятия 8 и IP АТС (виртуальная и офисная) Промо

«АТС.Ринголайн» и «Ringophone» — это современный взгляд, комплексное решение для организации телефонии в офисе, которое работает прямо из коробки. Решения направлены на организации, где главный упор сделан на коммуникацию и взаимоотношения с клиентами.
RingoPhone 1С — это бесплатный sip телефон, выполненный в виде внешней обработки для 1С. Данная панель телефонии разработана для любых конфигураций 1С:Предприятия 8. RingoPhone работает с АТС на базе Asterisk и провайдерами, которые поддерживают SIP протокол. IP телефония набирает огромную популярность и всё больше возможностей открывается при объединении телефонии и CRM системы. Возможность встроить телефон в свою CRM систему, позволяет осуществлять управление не только на уровне АТС, но и на уровне самого телефона.
АТС.RingoLine изначально создавалась с учётом интеграции с современными CRM системами. CRM системам доступно менять любые настройки АТС. Такие как: создание пользователей, добавление и удаление операторов колл-центра, возможность задавать переадресацию сотрудникам, получать информацию о звонках с АТС, а возможность доработки позволит заложить новые алгоритмы распределения звонков по сотрудникам в зависимости от данных в CRM системе.

1 стартмани

Description

Publish audio versions of every story in seconds with instant text to speech conversion. Sign up and download to take advantage of the full audio service;

• Highest quality text to speech.
• 200+ realistic voices in 28 languages.
• Media and playlist players to fit every page.
• Block compatible with optional audio shortcodes.
• Distribution to Apple Podcast, Spotify and Google.
• Lightning-fast adaptive streaming.
• Pre-roll sponsorship insertions.
• Free audio hosting and MP3 downloads.
• Real-time industry-leading audio analytics.
• 24/7 support.

Built for digital newsrooms but open to everyone, hundreds of publishers are using SpeechKit to improve reader engagement by serving text to speech on the page.

Any comments, feedback or technical issues please contact the team at support@speechkit.io.

How to Set Up

1. Install and activate the plugin.
2. “Start Trial” or “Sign In” at https://speechkit.io.
3. Create a new WordPress project.
4. Save the Project ID and API Key into Settings > SpeechKit in WordPress.

You are now publishing audio!

Customer Testimonial

“We’ve been using SpeechKit to convert our articles into audio for over a year. Overall, we are very impressed with the service. The quality of the audio is consistently the best we’ve found available, the plugin and dashboard provides all the functionality we need, processing and delivery of the audio is fast and the players fit nicely on our page. We’ve had great customer feedback and the team have been quick to make adjustments based on our suggestions” – Kenneth Creamer, Creamer Media.

Highest Quality Audio

By serving millions of audio articles SpeechKit has developed the highest quality text to speech available to digital publishers. Our Speech Synthesis Markup Language (SSML) processing engine cleans text of unwanted elements, identifies and handles problematic words and adds human-like intonation, punctuation, tone and much more.

Podcast and Smart Speaker Distribution

Expand the reach of your stories in seconds by adding additional distribution to podcast apps and smart speakers (premium). Manage feeds to podcast platforms (Apple Podcasts, Spotify, Google Play), smart speakers (Amazon Alexa, Google Home) or set up an audio RSS feed to push to your own integrations. Each SpeechKit project can be assigned any number of distribution channels and can be managed in the dashboard tool.

AdStudio

Audio articles provide a brand new way to reach your audience. Monetize this additional content with SpeechKit’s AdStudio. Premium users can create campaigns from the dashboard, upload their own audio track or create a text to speech messages and deliver this as pre-roll to their audio articles. Campaign success is tracked against impressions, CPMs (cost-per-thousand) and CPCs (cost-per-click) and can be paused or managed at any time. Larger audiences may also qualify for programmatic sponsorship through one of SpeechKit’s advertising partners.

Real-Time Analytics

Track, analyse and optimize your audio strategy with granular audio analytics. This premium feature provides paid customers with metrics including listens, audio completion rates, audio click through, audio retention and device type. Performance may be broken down per article for trend analysis, distribution optimization and commercial decision making. Analytics can be accessed in the SpeechKit dashboard and are available with all paid plans.

Premium Product

Access to SpeechKit is free for 5 stories per month. Upgrade to a paid plan in the dashboard for more audio versions and access to premium features, including Real-Time Analytics, Programmatic Ad Placement, Smart Speaker Integration and our Audio API.

You can access SpeechKit for free, with paid plans starting from $19 per month.

The Starter plan includes 30 audio articles per month and access to basic listening analytics. The Newsdesk plan, at $99 per month, which includes 175 articles per month, pro analytics, and the option to insert your own audio ads.