Technologie automatického rozpoznávání řeči existuje již dlouhou dobu, ale nedávno se prosadila poté, co se její použití stalo převládajícím v různých aplikacích pro chytré telefony, jako je Siri a Alexa. Tyto aplikace pro chytré telefony založené na umělé inteligenci ilustrovaly sílu ASR při zjednodušování každodenních úkolů pro nás všechny.
Navíc, jak se různé průmyslové vertikály dále posouvají směrem k automatizaci, základní potřeba ASR je vystavena prudkému nárůstu. Pojďme tedy pochopit tuto úžasnou technologii rozpoznávání řeči do hloubky a proč je považována za jednu z nejdůležitějších technologií budoucnosti.
Stručná historie technologie ASR
Než budeme pokračovat a prozkoumáme potenciál automatického rozpoznávání řeči, podívejme se nejprve na jeho vývoj.
Desetiletí | Evoluce ASR |
---|---|
1950s | Technologie rozpoznávání řeči byla poprvé představena společností Bell Laboratories v 1950. letech minulého století. Bell Labs vytvořily virtuální rozpoznávač řeči známý jako 'Audrey', který dokázal identifikovat čísla mezi 1-9, když je vyslovil jeden hlas. |
1960s | V roce 1952 IBM uvedla na trh svůj první systém rozpoznávání hlasu, 'Shoebox'. Krabice od bot dokázala porozumět šestnácti mluveným anglickým slovům a rozlišit mezi nimi. |
1970s | Carnegie Mellon University v roce 1976 vyvinula systém 'Harpy', který dokázal rozpoznat více než 1000 slov. |
1990s | Po dlouhém čekání téměř 40 let společnost Bell Technologies opět prorazila v oboru se svými interaktivními systémy rozpoznávání hlasu, které by mohly diktovat lidskou řeč. |
2000s | Toto bylo transformační období pro technologii ASR, protože velký technologický gigant Google začal pracovat na technologii rozpoznávání řeči. Vytvořili pokročilý software pro řeč s přesností přibližně 80 %, díky čemuž je populární po celém světě. |
2010s | Poslední dekáda se pro ASR stala zlatým obdobím, kdy Amazon a Apple spustily svůj vůbec první řečový software založený na AI, Alexa a Siri. |
V předstihu před rokem 2010 se ASR ohromně vyvíjí a stává se stále rozšířenějším a přesnějším. Dnes jsou Amazon, Google a Apple nejvýznamnějšími lídry v technologii ASR.
[Přečtěte si také: Kompletní průvodce konverzační umělou inteligencí ]
Jak funguje rozpoznávání hlasu?
Automatické rozpoznávání řeči je poměrně pokročilá technologie, kterou je extrémně těžké navrhnout a vyvinout. Na celém světě existují tisíce jazyků s různými dialekty a přízvuky, takže je těžké vyvinout software, který tomu všemu porozumí.
ASR pro svůj vývoj využívá koncepty zpracování přirozeného jazyka a strojového učení. Začleněním četných mechanismů pro výuku jazyků do softwaru vývojáři zajišťují přesnost a efektivitu softwaru pro rozpoznávání řeči.
Automatické rozpoznávání řeči (ASR) je komplexní technologie, která při převodu mluveného jazyka na text spoléhá na několik klíčových procesů. Na vysoké úrovni jsou hlavními kroky:
- Záznam zvuku: Mikrofon zachycuje řeč uživatele a převádí akustické vlny na elektrický signál.
- Předzpracování zvuku: Elektrický signál je poté digitalizován a prochází různými kroky předběžného zpracování, jako je redukce šumu, aby se zvýšila kvalita zvukového vstupu.
- Extrakce funkcí: Digitální zvuk je analyzován za účelem získání akustických vlastností, jako je výška tónu, energie a spektrální koeficienty, které jsou charakteristické pro různé zvuky řeči.
- Akustické modelování: Extrahované funkce jsou porovnány s předem natrénovanými akustickými modely, které mapují zvukové vlastnosti na jednotlivé zvuky řeči nebo fonémy.
- Jazykové modelování: Rozpoznané fonémy jsou pak sestaveny do slov a frází pomocí statistických jazykových modelů, které předpovídají nejpravděpodobnější slovní sekvence na základě kontextu.
- Dekódování: Poslední krok zahrnuje dekódování nejpravděpodobnější sekvence slov, která se shoduje se vstupním zvukem, přičemž se bere v úvahu jak akustický, tak jazykový model.
Tyto základní komponenty bezproblémově spolupracují a umožňují vysoce přesnou konverzi řeči na text, a to i v přítomnosti hluku na pozadí, akcentů a různých slovníků.
[Přečtěte si také: Co je technologie převodu řeči na text a jak funguje]
Příklady ASR v reálném světě
Automatické rozpoznávání řeči je skvělá technologie, která se dnes stala široce populární a cennou. Jeho význam spočívá v tom, že umožňuje uživatelům rychle dokončit více úkolů pomocí ovládání handsfree.
Virtuální asistenti a chytrá zařízení: ASR je základní součástí virtuálních asistentů, jako jsou Siri, Alexa a Google Assistant, umožňující hands-free ovládání a interakci s řadou chytrých domácích zařízení a online služeb. Nejoblíbenější produkty využívající technologii rozpoznávání řeči jsou:
- Asistent Google: Google Assistant, vyvinutý v roce 2016, je dnes nejlepším softwarem založeným na chatu s nejvyšší přesností přes 95 % v americké angličtině. Zhruba ji používají stovky milionů lidí po celém světě.
- Apple Siri: Siri je klasickým příkladem dostupnosti ASR ve více než 30 zemích a 21 jazycích po celém světě. Siri je prvním systémem založeným na chatu, který způsobil revoluci v používání technologie převodu řeči na text.
- Amazon Alexa: Alexa se dnes stala pojmem a zařízením s odhadovaným počtem uživatelů více než 100 milionů lidí po celém světě.
Případy použití pro technologii rozpoznávání řeči
Kromě použití technologie ASR v softwaru založeném na chatu existují další případy použití této výjimečné technologie. Zde je několik z nich:
Automobilový průmysl a doprava
Systém ASR je integrován do informačních a zábavních systémů ve vozidle a umožňuje řidičům ovládat různé funkce, jako je přehrávání hudby, navigace a ovládání klimatizace, pomocí hlasových příkazů, což zvyšuje bezpečnost a pohodlí.
Zdravotní péče a lékařský přepis
ASR transformuje zdravotnický průmysl tím, že umožňuje lékařům diktovat poznámky a záznamy efektivněji, zjednodušuje proces dokumentace a snižuje administrativní režii.
Call centra a zákaznická podpora
ASR je široce používán v call centrech k automatizaci přepisu zákaznických interakcí, zlepšení produktivity agentů a zlepšení celkové zákaznické zkušenosti.
Jazykové vzdělávání
Technologie ASR způsobila revoluci ve výuce jazyků tím, že poskytuje zpětnou vazbu v reálném čase o výslovnosti a dovednostech mluveného jazyka. To umožňuje studentům vylepšit své řečové vzorce, přijímat okamžité opravy a efektivněji zlepšit svou plynulost.
Přístupnost pro sluchově postižené
Technologie ASR hraje klíčovou roli při zpřístupňování digitálního obsahu a zážitků pro osoby se zdravotním postižením, jako je poskytování titulků pro poslech v reálném čase nebo umožnění hlasového ovládání pro osoby s omezenou pohyblivostí.
Hlasová biometrie a zabezpečení
Jedinečné vlastnosti hlasu jednotlivce lze využít jako formu biometrické autentizace. Technologie ASR hraje klíčovou roli v hlasových biometrických systémech a nabízí další vrstvu zabezpečení pro osobní identifikaci a řízení přístupu.
Média a vysílání
ASR se používá ke generování skrytých titulků a titulků pro živý a předem nahraný obsah, díky čemuž je pro diváky dostupnější a umožňuje nové formy interaktivních mediálních zážitků.
Výhody ASR
- Účinnost: ASR urychluje zadávání dat a komunikaci, umožňuje uživatelům mluvit místo psaní, což zvyšuje produktivitu.
- Přístupnost: Zlepšuje dostupnost technologií pro osoby se zdravotním postižením a umožňuje snadnější interakci se zařízeními.
- Provoz bez použití rukou: ASR usnadňuje multitasking tím, že uživatelům umožňuje ovládat zařízení pomocí hlasových příkazů, přičemž mají volné ruce pro jiné úkoly.
- Cenově výhodné: Snížením potřeby služeb ručního přepisu šetří ASR podnikům čas a provozní náklady.
Výzvy v ASR
- Akcenty a dialekty: Variabilita v akcentech může bránit přesnosti rozpoznávání, což vede k chybám v přepisu.
- Hluk v pozadí: Hlučné prostředí může narušit výkon ASR, což systému znesnadňuje jasné zachycení řeči.
- homofona: Slova, která znějí stejně, ale mají odlišný význam, mohou zmást systémy ASR, což vede k nedorozuměním.
- Souvislá řeč: Přirozené řečové vzory, včetně pauz a variací, komplikují rozpoznávání a zpochybňují přesnost ASR.
Jaká je budoucnost technologie ASR?
Očekává se, že s pokrokem AI a strojového učení bude technologie automatického rozpoznávání řeči přesnější, rychlejší a bude znět přirozeněji. Kromě toho se technologie ASR pravděpodobně stane převládajícím v zákaznických službách, vzdělávání, zdravotnictví a dalších. Dalším cílem organizací musí být vývoj přizpůsobených podnikových řešení založených na ASR.
Získejte pomoc pro své projekty založené na ASR od odborníků Shaip