Automatické rozpoznávání řeči

Co je ASR (automatické rozpoznávání řeči): Vše, co začátečník potřebuje vědět (v roce 2024)

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.

DesetiletíEvoluce ASR
1950sTechnologie 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.
1960sV 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.
1970sCarnegie Mellon University v roce 1976 vyvinula systém 'Harpy', který dokázal rozpoznat více než 1000 slov.
1990sPo dlouhém čekání téměř 40 let společnost Bell Technologies opět prorazila v oboru se svými interaktivními systémy rozpoznávání hlasu, které by mohly diktovat lidskou řeč.
2000sToto 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.
2010sPoslední 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:

  1. Záznam zvuku: Mikrofon zachycuje řeč uživatele a převádí akustické vlny na elektrický signál.
  2. Předzpracování zvuku: Elektrický signál je poté digitalizován a prochází různými kroky předběžného zpracování, jako je redukce šumu, aby se zvýšila kvalita zvukového vstupu.
  3. 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.
  4. Akustické modelování: Extrahované funkce jsou porovnány s předem natrénovanými akustickými modely, které mapují zvukové vlastnosti na jednotlivé zvuky řeči nebo fonémy.
  5. Jazykové modelování: Rozpoznané fonémy jsou pak sestaveny do slov a frází pomocí statistických jazykových modelů, které předpovídají nejpravděpodobnější slovní sekvence na základě kontextu.
  6. 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

Reálné příklady asr

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:

Rozpoznávání řeči vozidla

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.

Přepisové služby

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

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

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

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

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

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

Sociální sdílení