Wykorzystanie technik rozpoznawania mowy jako nowej metody automatyzacji zarządzania komunikacją w organizacji

Anna Maria Kamińska

Wrocław University of Science and Technology, Faculty of Computer Science and Management

27 Wybrzeże Wyspiańskiego st., 50-370 Wroclaw, Poland

e-mail: anna.maria.kaminska@pwr.edu.pl

ORCID: 0000-0002-6638-1155

Słowa kluczowe:
techniki rozpoznawania mowy, zarządzanie komunikacją, ekosystem komunikacji.

Łukasz Radliński

Wrocław University of Science and Technology, Faculty of Computer Science and Management

27 Wybrzeże Wyspiańskiego st., 50-370 Wroclaw, Poland

e-mail: 254266@student.pwr.edu.pl

Streszczenie

W dzisiejszych czasach, gdy praca stacjonarna zamieniła się w  pracę zdalną, jej efektywność nabiera coraz większego znaczenia. Istnieje wiele narzędzi do jej zwiększenia, ale wszystkie oferują ograniczone usługi. Co by było, gdybyśmy mogli zaoferować przedsiębiorcom zautomatyzowane tworzenie w  czasie rzeczywistym dokumentów takich jak raporty czy protokoły? Takie rozwiązania są już obecne na rynku, ale są obarczone dużym marginesem błędu. Stworzenie narzędzia, które „samo się nauczy”, jest teraz wyzwaniem. Celem artykułu jest zarysowanie koncepcji metody automatyzacji zarządzania komunikacją w  organizacji poprzez wykorzystanie narzędzi do nauki rozpoznawania mowy. W artykule porównano tradycyjną formę tworzenia dokumentów ze  zautomatyzowaną, a  także omówiono ideę i zasady systemu rozpoznawania mowy. Artykuł należy traktować jako wprowadzenie do zagadnienia rozpoznawania mowy. Autorzy rozpoczęli prace nad narzędziem, które w przyszłości zautomatyzuje raportowanie spotkań.

otrzymano: 24.05.2021
poprawiono: 09.06.2021
zaakceptowano: 18.06.2021

Literatura

  1. Bourne, L. (2015). Making projects work. Effective stakeholder and communication management. CRC Press. Retrieved April 22, 2021, from https://www.routledge.com/Making-Projects-Work-Effective-Stakeholder-and-Communication-Management/Bourne/p/ book/9781482206661

  2. Hirschorn, D. S. & Horii, S. C. (2006) PACS Workstation Software. In: K. J. Dreyer, D. S. Hirschorn, J. H. Thrall, & A. Mehta, (Eds.). (2006). PACS. Guide to the Digital Revolution (pp. 385–431). New York: Springer.

  3. Mehta, A. (2002), Voice recognition. In: K. J. Dreyer, A. Mehta, & J. H. Thrall (Eds.) PACS. New York: Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4757-3651-9_11

  4. Nguyen, M. H., Gruber, J., Fuchs, J., Marler, W., Hunsaker, A., & Hargittai, E. (2020). Changes in digital communication during the COVID-19 global pandemic: Implications for digital inequality and future research. Social Media + Society, 6(3), 1–6.

  5. Radcomp. (2019, March 13) Czym Magic Speech Scribe różni się od innych? [Blog post]. Retrieved April 15, 2021, from https://magicscribesklep.pl/pl/n/3

  6. Seiler, D. (ed.). (2020). How COVID-19 has pushed companies over the technology tipping point–and transformed business forever. McKinsey & Co. Retrieved April 12, 2021, from https://www.mckinsey.com/business-functions/strategy-and-corporate-finance/ our-insights/how-covid-19-has-pushed-companies-over-thetechnology-tipping-point-and-transformed-business-forever#

  7. Simon, S. J. & Paper, D. (2007). User acceptance of voice recognition technology: An empirical extension of the technology acceptance model. Journal of Organizational and End User Computing 19(1), 24-50. DOI:10.4018/978-1-60566-136-0.ch010