Александр ушёл в глубину — сейчас он показывает, как по цифровым отпечаткам находят повторяющиеся голосовые шаблоны и как подтверждают, что это действительно автоответчики. Инженерный подход: никакой магии, только тензоры, база, сравнение 1:1 и обязательная ручная валидация, чтобы не засорять систему лишним. Особенно весной и летом, когда автоответчики будто идут на размножение. В прямом эфире — реальные пайплайны, выводы и боль тех, кто решает это каждый день. Не пропустите, подключайтесь: https://voxlink.ru/webinars/answering-machine-detection-robot-or-human/
#вопрос Используется/планируется ли комбинирование многоуровневой детекции: 1. Анализ артефактов синтеза речи - Спектральные аномалии (отсутствие микровариаций) - Неестественная периодичность в mel-спектрограммах - Отсутствие дыхательных пауз - Слишком стабильная основная частота (F0) - Артефакты вокодера (особенно в высоких частотах) 2. Поведенческий анализ - Слишком быстрые/предсказуемые ответы - Отсутствие речевых сбоев (эээ, ммм) - Неестественная просодия при эмоциях - Повторяющиеся формулировки - Игнорирование прерываний 3. Adversarial подход Дискриминатор реального времени
#вопрос Есть секретари, которые задают вопросы по теме и передают расшифровку разговора абоненту, нет ли смысла построить бота который просто коротко доносит требуемую информацию?
