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
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.
[Přečtěte si také: Komplexní přehled automatického rozpoznávání řeči]
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:
Rozpoznávání 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.
Rozpoznávání pojmenované entity (NER): - Analýza záměru a konverzace: Detekce záměru má za cíl vycvičit AI, aby rozpoznala záměr mluvčího. Používá se hlavně pro vytváření chatbotů poháněných umělou inteligencí.
Proč investovat do čističky vzduchu?
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 odborníky na sběr dat řeči Shaip, abyste věděli úplné podrobnosti.
