Automatické rozpoznávání řeči

Minulost, současnost a budoucnost automatického rozpoznávání řeči / převod řeči na text

Automatické rozpoznávání řeči (ASR) urazilo dlouhou cestu. Přestože byla vynalezena již dávno, téměř ji nikdo nepoužíval. Doba a technologie se však nyní výrazně změnily. Přepis zvuku prošel podstatným vývojem.

Technologie jako AI (Artificial Intelligence) poháněly proces převodu zvuku do textu pro rychlé a přesné výsledky. V důsledku toho se také zvýšily jeho aplikace v reálném světě, přičemž některé populární aplikace jako Tik Tok, Spotify a Zoom tento proces začlenily do svých mobilních aplikací.

Pojďme tedy prozkoumat ASR a zjistit, proč je jednou z nejpopulárnějších technologií v roce 2022.

Co je řeč na text?

Řeč na text je technologie vylepšená AI, která převádí lidskou řeč z analogové do digitální podoby. Dále je digitální podoba shromážděných dat přepsána do textového formátu.

Řeč na text je často zaměňována s rozpoznáváním hlasu, které je zcela odlišné od této metody. Při rozpoznávání hlasu se zaměřujeme na identifikaci hlasových vzorů lidí, zatímco v této metodě se systém snaží identifikovat slova, která jsou vyslovena.

Běžné názvy řeči na text

Tato pokročilá technologie rozpoznávání řeči je také populární a označovaná jako:

  • Automatické rozpoznávání řeči (ASR)
  • Rozpoznávání řeči
  • Počítačové rozpoznávání řeči
  • Zvukový přepis
  • Čtení obrazovky

Pochopení fungování automatického rozpoznávání řeči

Pracovní postup rozpoznávání řeči

Práce se softwarem pro překlad zvuku do textu je složitá a zahrnuje implementaci několika kroků. Jak víme, převod řeči na text je exkluzivní software určený k převodu zvukových souborů do upravitelného textového formátu; dělá to pomocí rozpoznávání hlasu.

Proces

  • Zpočátku pomocí analogově-digitálního převodníku počítačový program aplikuje na poskytnutá data lingvistické algoritmy pro rozlišení vibrací od zvukových signálů.
  • Poté jsou příslušné zvuky filtrovány měřením zvukových vln.
  • Dále jsou zvuky rozloženy/segmentovány na setiny nebo tisíciny sekund a porovnány s fonémy (Měřitelná jednotka zvuku k odlišení jednoho slova od druhého).
  • Fonémy dále prochází matematickým modelem, aby se porovnala existující data se známými slovy, větami a frázemi.
  • Výstupem je textový nebo počítačový zvukový soubor.

Pojďme dnes diskutovat o vašem požadavku na školení AI.

Jaká jsou použití řeči na text?

Existuje několik použití softwaru pro automatické rozpoznávání řeči, jako např

  • Vyhledávání obsahu: Většina z nás přešla od psaní písmen na telefonech ke stisknutí tlačítka pro software, který rozpozná náš hlas a poskytne požadované výsledky.
  • Zákaznický servis: Chatboti a asistenti AI, kteří dokážou zákazníky provést několika počátečními kroky procesu, se stali běžnými.
  • Skryté titulky v reálném čase: Se zvýšeným globálním přístupem k obsahu se skryté titulky v reálném čase staly prominentním a významným trhem, což posouvá ASR kupředu k jeho používání.
  • Elektronická dokumentace: Několik administrativních oddělení začalo používat ASR k plnění dokumentačních účelů, zajištění vyšší rychlosti a efektivity.

Jaké jsou klíčové výzvy pro rozpoznávání řeči?

Zvuková anotace ještě nedosáhla vrcholu svého vývoje. Stále existuje mnoho výzev, kterým se inženýři snaží čelit, aby byl systém efektivní, jako např

  • Získání kontroly nad přízvuky a dialekty.
  • Pochopení kontextu mluvených vět.
  • Oddělení zvuků pozadí pro zesílení kvality vstupu.
  • Přepínání kódu do různých jazyků pro efektivní zpracování.
  • Analýza vizuálních podnětů používaných v řeči v případě video souborů.

Přepisy zvuku a vývoj umělé inteligence pro převod řeči na text

Největší výzvou softwaru pro automatické rozpoznávání řeči je vytvořit výstup se 100% přesností. Protože nezpracovaná data jsou dynamická a nelze použít jediný algoritmus, data jsou opatřena poznámkami, aby se umělá inteligence naučila rozumět jim ve správném kontextu.

K provedení tohoto procesu je třeba implementovat specifické úkoly, jako například:

  • Běžné příklady NerRozpoznávání pojmenované entity (NER): NER je proces identifikace a segmentace různých pojmenovaných entit do specifických kategorií.
  • Analýza sentimentu a tématu: Software využívající více algoritmů provádí analýzu sentimentu poskytnutých dat, aby poskytl bezchybné výsledky.
  • Analýza záměru a konverzace: Detekce záměru má za cíl vycvičit AI, aby rozpoznala záměr mluvčího. Používá se hlavně pro vytváření chatbotů poháněných umělou inteligencí.

závěr

Technologie převodu řeči na text je v současnosti ve skvělé fázi. S přibývajícími digitálními zařízeními, která do svých aplikací začleňují asistenty pro hlasové vyhledávání a ovládání, poptávka po přepisu zvuku poroste. Pokud máte zájem o přidání této působivé funkce do vaší aplikace, kontaktujte Shaip's sběr dat řeči odborníky, aby znali všechny podrobnosti.

Sociální sdílení