Texte brut d'Azure
becomes insight que votre équipe possède.

Une approche différente de Azure speech-to-text.

Azure Speech-to-Text est le service de reconnaissance vocale basé sur le cloud de Microsoft : une API de développeur que vous appelez depuis votre propre application pour convertir l’audio parlé en texte. Il fait partie d’Azure AI Services, et les équipes l’utilisent pour ajouter la transcription dans les produits qu’elles construisent déjà, via un SDK ou un point de terminaison REST et un compte Azure. C’est un moteur solide pour exactement ce pour quoi il est conçu : transformer l’audio en paroles.

Pourquoi une transcription seule ne suffit pas

L'écart apparaît juste après ce premier appel à l'API. Une transcription est un mur de texte. Elle ne vous dit pas quel appelant était frustré, quel enregistrement a besoin d'un examen humain, ou comment le sentiment a changé ce trimestre par rapport au dernier. La plupart des équipes qui construisent directement sur une API vocale finissent par écrire leur propre couche de notation, leurs propres tableaux de bord et leur propre logique de routage juste pour rendre le résultat utilisable, un travail qui n'a rien à voir avec le produit qu'elles avaient l'intention de construire.

Lire l'enregistrement, pas seulement le transcrire

Speak AI traite chaque enregistrement comme un gestionnaire examinant les appels à la main, à la vitesse de la machine. Chaque fichier est transcrit dans votre langue, avec plus de 100 langues prises en charge, puis l’enregistrement lui-même est analysé : les paroles, le ton et l’énergie dans la voix de l’appelant, et, le cas échéant, les éléments visuels dans une réunion ou une vidéo. Les noms, les scores, le sentiment et les résultats sont extraits dans des champs structurés que vos systèmes peuvent utiliser, et vous pouvez poser des questions sur toute votre bibliothèque avec AI Chat, en utilisant Claude, ChatGPT et Gemini intégrés, de la même manière que vous poseriez une question à un analyste bien informé.

Qu'est-ce que les équipes demandent sur Azure par rapport à Speak AI

• “Azure Speech-to-Text est-il assez précis en lui-même, ou avons-nous besoin de quelque chose qui s'ajoute dessus ?”
• “Combien d’ingénierie faut-il pour transformer une transcription Azure en insight noté et interrogeable ?”
• “Pouvons-nous conserver le moteur que nous utilisons déjà tout en obtenant des tableaux de bord, l’analyse des sentiments et l’accès MCP ?”
• “Quelle est la différence réelle entre une API de reconnaissance vocale et une plateforme d’évaluation d’appels ?”

De la sortie API à l’insight prêt pour l’équipe

Le résultat est une bibliothèque d’enregistrements qui se note et s’étiquette elle-même, avec des rapports de tendances dans le temps au lieu d’une transcription ponctuelle, et des tableaux de bord que vous pouvez personnaliser et mettre en marque blanche pour votre propre équipe ou vos clients. Un fournisseur d’éducation multilingue avait besoin de exactement cet appariement : la transcription brute n’était pas suffisante en elle-même, donc Interpreting.com a construit un workflow d’évaluation multilingue sur les enregistreurs intégrés et Speak AI au lieu d'assembler manuellement une API de transcription. Et parce que les enregistrements ne vivent jamais seuls, le même moteur évalue les appels, réunions et messages vocaux selon les mêmes critères, connectant les transcriptions provenant d'Azure ou de toute autre source à évaluation des appels et interrogables via Serveur MCP de Claude, ChatGPT et Cursor.