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.
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.
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.
