Zaznaczając pole Pomóż ulepszyć swoje transkrypcje w ustawieniach połączeń, użytkownik udziela firmie HubSpot pozwolenia na przechowywanie, ręczne przepisywanie i etykietowanie dźwięku z połączeń. Zapewnienie dostępu do dźwięku rozmów oznacza, że HubSpot będzie mógł ulepszyć funkcje mowy do tekstu w oparciu o sposób mówienia użytkownika. W ramach tego procesu udoskonalania firma HubSpot może ręcznie transkrybować i sporządzać notatki na udostępnionym dźwięku.
Uwaga: potrzeba czasu, aby te dane zostały wykorzystane w procesach HubSpot. Spodziewaj się, że transkrypcje będą się z czasem poprawiać.
Nagrania otrzymane przez firmę HubSpot mogą zawierać dane osobowe i mogą być przeglądane przez ludzi i przepisywane na tekst na potrzeby produktów, usług i działań usprawniających firmy HubSpot. Firma HubSpot współpracuje z zaufanymi sprzedawcami zewnętrznymi w celu udoskonalenia tych usług. Sprzedawca będzie miał dostęp do nagrania użytkownika wyłącznie podczas procesu transkrypcji.
Wszystkie dane są udostępniane, przetwarzane i przechowywane zgodnie z zasadami firmy HubSpot. Polityka prywatności.
HubSpot wykorzystuje dane dotyczące kont do pomiaru i poprawy modeli uczenia maszynowego, które stanowią podstawę Conversation Intelligence (CI).
HubSpot mierzy jakość transkrypcji wśród uczestniczących użytkowników. Na jakość transkrypcji może wpływać dowolna liczba czynników. Ważne jest, aby mieć reprezentatywną próbkę branż, języków i akcentów, aby upewnić się, że HubSpot może zapewnić wysoką jakość usług w odniesieniu do tych różnych zmiennych.
Zanim audio będzie mogło być wykorzystane w szkoleniach lub do benchmarkingu, HubSpot musi uzyskać ręczną transkrypcję. Te ręczne transkrypcje mogą być następnie etykietowane, aby zapewnić dalsze zrozumienie modeli. Na przykład HubSpot może wykryć słowa ważne dla firmy, zadane pytania lub podziały konwersacji, takie jak small talk, kolejne kroki i ceny. To zrozumienie dostarcza etykiet, które zasilają usługę CI firmy HubSpot.
Wyższa jakość usług speech-to-text zapewni, że wszystkie funkcje CI, takie jak wyszukiwanie słów kluczowych, śledzenie terminów i inne modele, takie jak tagowanie tematów rozmów, będą działać dobrze dla Ciebie.
Posiadanie reprezentatywnej próbki jest ważne, aby model mógł uczyć się na podstawie przypadków brzegowych, które są specyficzne dla Twojej firmy. Wszystko, począwszy od tego, jak głośne jest Twoje biuro, poprzez terminologię specyficzną dla branży, aż po akcenty, może wpłynąć na model. Pozwalając HubSpotowi na próbkowanie dźwięku, HubSpot może wziąć pod uwagę te przypadki brzegowe.
Automatyczne transkrypcje są wciąż nowe. Sprawdź ten artykuł z Descript, aby uzyskać więcej informacji.