Мировые расходы на национальную безопасность в 2023 году увеличились девятый год подряд и достигли рекордного уровня 2,443 трлн долларов. Рост на 6,8 процента в 2023 году стал самым значительным с 2009 года, сообщает Стокгольмский международный институт исследований проблем мира (SIPRI).
Кроме того, сотни миллиардов долларов тратятся на обеспечение общественной безопасности — правоохранительные органы, службы экстренной помощи и другие гражданские и военизированные структуры.
Всё большая часть этих средств идет на разработку и закупку сервисов распознавания речи, что значительно улучшает коммуникацию и эффективность в органах государственной власти и общественной безопасности.
Здесь компания Lingvanex как ведущий поставщик решений для распознавания речи на собственной инфраструктуре оказывается незаменимой.
В этой статье мы рассмотрим эти вопросы подробнее.

Необходимость распознавания речи в общественной безопасности и государственном управлении
Государственные и общественные органы безопасности сталкиваются с рядом вызовов в критической области коммуникации, координации и документации. Эти вызовы подчеркивают необходимость автоматического распознавания речи.
- Низкая скорость традиционной транскрипции в экстренных ситуациях. ВВо время кризисов, таких как стихийные бедствия, теракты или общественные беспорядки, важны быстрая и точная коммуникация. Экстренные вызовы должны быть немедленно получены и расшифрованы.
- Большие объемы аудиоданных для анализа. Правоохранительным органам часто нужно анализировать большие объемы записанного аудио оперативного наблюдения. Неавтоматизированные методы транскрипции и анализа этих данных крайне неэффективны.
- Многоязычная среда.В многоязычных условиях скорость и эффективность обработки доступных аудиоданных старыми методами дополнительно снижается. Возникает необходимость в специально обученных переводчиках, которых всегда не хватает.
- Использование обученных сотрудников для офисной работы вместо оперативной. Многие полицейские и сотрудники служб безопасности сейчас вынуждены тратить тысячи рабочих часов на бумажную работу и оформление документации. Большая часть этих задач может быть автоматизирована.
Преимущества распознавания речи для органов госуправления и общественной безопасности
Использование технологий распознавания речи позволяет службам национальной безопасности и общественной безопасности достигать ряда ключевых целей:
- Улучшение коммуникации и эффективности. Распознавание речи в текст значительно улучшает коммуникацию и эффективность в органах госуправления и безопасности. Она обеспечивает быстрое и точное преобразование устной речи в текст, что ускоряет документацию и ввод данных. Это помогает оптимизировать различные административные процессы, сокращает объем бумажной работы и позволяет сотрудникам сосредоточиться на более важных задачах.
- Доступ к данным и реагирование в реальном времени. В экстренных ситуациях своевременный доступ к информации крайне важен. Технология распознавания речи позволяет сотрудникам экстренных служб, правоохранительным органам и спасателям получать и вводить данные без помощи рук в полевых условиях. Эта способность в реальном времени обеспечивает более быстрое и информированное принятие решений, что может улучшить время реагирования и привести к спасению большего числа людей.
- Продвинутый функционал систем наблюдения и мониторинга. Распознавание речи можно интегрировать в системы видеонаблюдения для мониторинга и анализа аудиопотоков в реальном времени. Это особенно полезно для выявления угроз, обнаружения подозрительных действий и повышения общей безопасности в общественных местах и на критически важных объектах инфраструктуры.
- Эффективное управление и координация. Центры экстренной диспетчеризации могут использовать распознавание речи и преобразование в текст для более эффективной обработки входящих звонков. Технология может мгновенно транскрибировать звонки и выделять ключевую информацию, что позволяет диспетчерам быстрее передавать точные данные экстренным службам. Это снижает риск человеческой ошибки и улучшает общую координацию и скорость реагирования.
- Перевод и поддержка многоязычных сред. В многонациональных обществах технология распознавания речи с встроенными возможностями перевода поможет преодолевать языковые барьеры. Государственные и общественные службы могут предоставлять лучшие услуги носителям других языков, обеспечивая доступ к важной информации и сервисам, несмотря на языковые различия.
- Анализ данных и сбор разведывательной информации. Автоматическое распознавание речи может использоваться для анализа больших объемов аудиоданных в разведывательных целях. Транскрибируя и обрабатывая аудиозаписи из различных источников, государственные органы могут выявлять тенденции, обнаруживать аномалии и получать полезные сведения. Это помогает в расследовании преступлений, контртеррористических операциях и других инициативах по обеспечению общественной безопасности.
- Тренировки и симуляции. Программы подготовки служб общественной безопасности могут использовать технологию распознавания речи и перевод в текст для создания реалистичных симуляционных условий. Слушатели могут взаимодействовать с виртуальными сценариями с помощью голосовых команд, что повышает реализм и эффективность их обучения.
Lingvanex идеально подходит для государственных и общественных организаций
Все вышеупомянутые цели могут быть достигнуты с помощью ГГлобальные расходы на национальную безопасность продолжают расти в ответ на старые и новые угрозы, что приводит к постоянному стремлению к повышению эффективности. Компании могут улучшить качество распознавание речи, используя качественные данные для обучения, улучшая акустическое моделирование для учета тонких различий в речи, совершенствуя оборудование для ускорения обработки и собирая обратную связь от пользователей для повышения точности распознавания. Обработка естественного языка (NLP) и распознавание речи дополняют друг друга, но различаются. Распознавание речи сосредоточено на обработке голосовых данных для их преобразования в структурированную форму, например, в текст. NLP же направлено на понимание смысла данных, обрабатывая текстовый ввод. Распознавание речи сосредоточено на преобразовании устной речи в письменный текст, что позволяет проводить транскрипцию и анализ текста. В то время как распознавание голоса направлено на идентификацию личности на основе уникальных голосовых характеристик.Заключение: Средство достижения быстроты и точности
В этом контексте технологии распознавания речи становятся все более важными, улучшая коммуникацию, эффективность и реагирование в реальном времени. Они способствуют быстрой транскрипции, поддержке многоязычных сред и анализу данных, что особенно важно в экстренных ситуациях и при обработке больших объемов аудиоданных.
Lingvanex предоставляет локальные решения для распознавания речи, которые обеспечивают безопасность данных, поддерживают множество языков и интегрируются с программным обеспечением для перевода. Продукты Lingvanex повышают эффективность, точность и оперативность работы органов государственной и общественной безопасности, соответствуя меняющимся требованиям по защите жизни и благополучия граждан.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Как компании могут повысить качество распознавания речи?
Что такое NLP и распознавание речи?
В чем разница между распознаванием речи и распознаванием голоса?