«Ритор.Х» — Анализ голоса и речи
Сократили время экспертного разбора ораторских выступлений со 120 минут до 45 секунд с помощью каскада нейросетей
EdTech / тренинговый проект · Образование / Тренинги
NCВеб-сервис для онлайн-анализа голоса и речи с использованием 2 нейросетей и LLM в едином пайплайне: от обработки аудио до текстового анализа и рекомендаций.
Задача
Традиционный разбор речи занимал много времени и требовал участия эксперта. Не хватало инструмента, который мог бы быстро и объективно оценивать дикцию, темп, тон и эмоциональную окраску выступлений.
Решение
Создали веб-сервис «Ритор.Х» для онлайн-анализа голоса и речи. Интегрировали 2 специализированные нейросети и 1 LLM в единый пайплайн: от обработки аудио до текстового анализа, детекции слов-паразитов и формирования рекомендаций.
Как было ДО и что изменилось ПОСЛЕ
Реальная польза внедрения системы NextCore для операционной деятельности и бизнес-метрик
Было до обращения в NextCore
Ручное прослушивание аудиозаписей экспертом-тренером с секундомером
- Тренер по ораторскому искусству тратил от 1.5 до 2.5 часов на ручной разбор одного 10-минутного выступления
- Подсчёт темпа речи (слов/мин) и пауз вёлся вручную по секундомеру с высокой погрешностью
- Выписывание слов-паразитов («э-э», «как бы», «ну») отнимало львиную долю времени эксперта
- Ученики ждали фидбек днями, а субъективность оценки мешала объективно отслеживать прогресс
Стало после запуска решения
Автоматический нейросетевой конвейер анализа речи за 30–45 секунд
- Связка Speech-to-Text (Whisper) и акустического классификатора тональности и громкости
- Детекция слов-паразитов и неловких пауз с точной привязкой к миллисекундам аудиодорожки
- Интеграция с LLM для формирования конструктивного отчёта с персональными упражнениями
- Наглядный дашборд с графиком темпоритма, чистоты речи и динамики от тренировки к тренировке
Разбор выступления сократился со 120 минут до 45 секунд
Тренеры ораторской школы освободили до 80% времени от рутинной вычитки аудио и смогли увеличить пропускную способность курсов в 3.5 раза без потери качества обратной связи.
Процесс реализации
Архитектурный цикл: от первичного аудита до промышленного внедрения в контур заказчика
Исследование и подбор моделей
Протестировали несколько Speech-to-Text и NLP-моделей, выбрали оптимальные по точности и скорости.
Сборка AI-пайплайна
Объединили 2 нейросети + LLM в единый конвейер: аудио → текст → анализ → рекомендации.
Запуск и итерации
Развернули веб-интерфейс, собрали обратную связь от первых пользователей, доработали метрики.
Интерфейс
Лендинг сервиса
Посадочная страница с описанием возможностей платформы и формой загрузки аудио.
Запуск анализа
Интерфейс загрузки аудиофайла и выбора параметров анализа речи.
Результаты анализа
Детальная карта речи: темп, тон, дикция, слова-паразиты, эмоциональная окраска с рекомендациями.
Метрики и прогресс
Дашборд с динамикой улучшения показателей речи от выступления к выступлению.
Отчёты
Экспорт детальных отчётов для тренеров и спикеров.
Как это работает
Визуализация AI-пайплайна: от загрузки аудио до финальных рекомендаций.
Результаты внедрения в цифрах
Фактические измеримые показатели эффективности после ввода системы в промышленную эксплуатацию
Вместо 1.5–2 часов ручной оценки тренером с секундомером
Освободили экспертов от механического подсчета слов и пауз
Школа может обучать в 3.5 раза больше спикеров без расширения штата
Мгновенная подсветка слов-паразитов и заминок прямо в аудиодорожке
Стек технологий
Паспорт проекта
NCЧастые вопросы
Каковы основные возможности сервиса Ритор.Х для анализа речи?
Система анализирует аудиозаписи спикера, оценивает темп речи, паузы, чистоту интонаций, выявляет слова-паразиты и формирует подробный ИИ-отчет с советами по улучшению выступлений.
Какие алгоритмы и ИИ-модели используются для обработки аудиофайлов?
В проекте интегрированы модели распознавания речи (ASR), алгоритмы извлечения аудиофичей и языковая модель DeepSeek для качественной текстовой аналитики и фидбека.
Можно ли применить эти технологии для контроля качества в отделах продаж и колл-центрах?
Да, на базе архитектуры Ритор.Х можно реализовать автоматический аудит звонков менеджеров, проверку соблюдения скриптов и оценку лояльности клиентов.
© 2026 ООО НЕКСТКОР. Все права защищены.
ИНН 5948077081 · Пермский край, Пермский район, п. Сылва