Automaatne kõnetuvastus ( ASR ) muudab häältööstuse, muutes kõnesõnad tekstiks. See kasutab masinõpet ja tehisintellekti, et mõista ja üles kirjutada, mida inimesed ütlevad. Viimase kümne aasta jooksul ASR palju kasvanud. Nüüd kasutatakse seda paljudes valdkondades, näiteks telefonikõned, videod, meediumikontrollid ja veebikohtumised.

ASR -i vana viis oli varjatud Markovi mudeleid (HMM) ja Gaussi segumudeleid (GMM). Seda meetodit kasutati viisteist aastat. Kuid see vajas palju tööd ja spetsiaalset koolitust.

Uued süvaõppe mudelid ASR -is on paremad. Need on täpsemad ja hõlpsamini kasutatavad. Nad ei vaja spetsiaalseid koolitusandmeid ja saavad kõne hästi ilma täiendava abita kirjutada.

Tänu kõne-text API-dele, nagu Assemblyai-st pärit, on ASR-i nüüd lihtsam kasutada. Arendajad, idufirmad ja suured ettevõtted saavad ASR -i oma toodetele hõlpsalt lisada. Seda tehnikat kasutatakse paljudes valdkondades asja paremaks muutmiseks, näiteks kõnede jälgimisel, videotiitrite, meediumikontrollide ja veebikohtumiste korral.

Kuid ASR -il on endiselt probleeme. Raske on seda kõnet ideaalselt aru saada, kuna inimesed räägivad erinevatel viisidel. Nendele probleemidele vaatamata kasvab nõudlus ASRi järele. Eeldatakse, et see on 2025. aastaks väärt 24,9 miljardit USA dollarit.

ASR -i kasutatakse paljudes piirkondades, mitte ainult hääletustega. Autodes aitab see muuta häälekäsklustega ohutumaks. Tervishoius aitab see arstidel patsientide teavet kirjutada. See aitab ka kliendiprobleeme müügis kiiremini lahendada, transkribeerides kõnesid ja töötades AI -vestlustega.

Kokkuvõtlikult võib ASR muuta häälte tööstust . See muudab kõne transkribeerimise kiireks ja täpseks. Kuna see läheb paremaks, aitab ASR muuta asjad paljudes valdkondades juurdepääsetavamaks, tõhusamaks ja kulutõhusamaks.

ASR -i lühike ajalugu

ASR -tehnoloogia algas 1950ndatel. Esimese süsteemi, nimega "Audrey", tegi Bell Labs. Sellest ajast alates on see palju kasvanud, kasutades masinõpet ja sügavat õppimist, et paremaks saada.

Vanad ASR -süsteemid kasutasid mudelite segu nagu varjatud Markovi mudelid (HMMS). Nendel süsteemidel olid keelemudelid, hääldamissõnastikud ja HMM -id. Neid koolitati suurtes andmekogudes, et kõne hästi ära tunda. See töö aitas luua tänapäeva ASR -süsteeme.

2014. aastal saabus suur muudatus Baidu paberiga. See rääkis ASR -i jaoks sügava õppimise kasutamisest. See meetod kaardistab heli sõnadele, kasutades sügavaid närvivõrke. See on muutnud ASR -i palju täpsemaks.

Nüüd kasutame nii vanu kui ka uusi ASR -meetodeid. Vana tee on tugev ja paindlik. Uus viis on lihtsam ja võib olla täpsem, kui õppida toorest helist.

ASR aitab paljusid tööstusharusid, näiteks häälemaailma. See annab Siri, Alexa ja Google'i abi, muutes seadmetega rääkimise lihtsaks. See aitab ka kiire ja täpse kõne teksti saamiseks, aidates paljusid inimesi.

ASRi tulevik näeb välja helge. Uus tehnika nagu OpenAi sosin võib transkriptsiooni veelgi paremaks muuta. Sügava õppimise uuringud ja AI muudavad ASR -i täpsemaks. NLP Techi lisamine aitab masinatel kõnest rohkem aru saada.

ASRi peamised rakendused ja väljakutsed

ASR -tehnoloogia on paljudes valdkondades väga oluline, näiteks hääletustööstus . See aitab automatiseeritud transkriptsiooni, videote reaalajas pealdiste ja subtiitrite osas. Seda kasutatakse ka telefonisüsteemides, klienditeeninduses, keeletõlketes, tervishoiuteenustes ja juriidilises töös. See tehnika on muutnud seda, kuidas asjad toimivad, muutis asjad hõlpsamini juurdepääsuks ja kulusid vähendamiseks.

Kuid ASR -il on mõned suured väljakutsed . Selle saamine on sama hea kui inimene on raske. Sellel on probleeme erinevate rääkimisstiilide ja sõnade mõistmisega kontekstis. Teadlased teevad kõvasti tööd, et muuta see uute õppemudelitega paremaks.

Piisava andmete ja koolituse saamine on veel üks suur teema. Nüüd vajame tuhandeid või isegi sadu tuhandeid tunde andmeid. Ettevõtted võitlevad ka hääle AI -süsteemide loomise kulude ja ajaga. Kuid mõned tööstusharud, näiteks finantsteenused ja tervishoid, kasutavad tõesti palju häältehnikat ja plaanivad seda veelgi kasutada.

Statista uuringus leiti, et 73% ettevõtetest ei kasuta häältehnikat, kuna see pole piisavalt täpne. Erinevad tööstusharud vajavad ASR -i ja NLP jaoks oma keelemudeleid. NLP -l on oma probleemid, näiteks slängiga tegelemine ja värskenduste vajamine. Kuid häältuvastusturu kasvab eeldatavasti palju, ulatudes 2029. aastaks peaaegu 50 miljoni dollarini.

McKinsey uuringud näitavad, et ASR võib tõesti parandada kõnekeskuste klienditeenindust. See võib muuta asjad kiiremaks, anda paremaid eneseabi võimalusi ja muuta klientidega paremaks. Kuna 50% meist tarbijatest kasutab iga päev häälotsinguid, võiks ASR muuta seda, kuidas me ettevõtetega palju räägime.

KKK

Mis on automaatne kõnetuvastus (ASR) ja kuidas see hääletuskogu tööstusele revolutsiooniliselt muudab?

ASR muudab kõnesõnad tekstiks masinõppe ja tehisintellekti abil. See muudab häälemaailma, tehes kõnest reaalajas teksti. Nüüd aitab see Tiktoki, Instagrami ja Spotify pealdiste abil, muutes asjad kättesaadavamaks ja tõhusamaks.

Mis on ASRi ajalugu?

Esimene ASR -süsteem "Audrey" algas 1950ndatel Bell Labsis. Aja jooksul tegi masinõpe ASR palju paremaks. Nüüd on selleks kaks peamist viisi: traditsiooniline ja sügava õppimise viis. Igal neist on oma head punktid ja varjuküljed.

Millised on ASRi peamised rakendused ja väljakutsed?

ASR -i kasutatakse paljudes piirkondades. Häälkontrollides aitab see automaatse kirjutamise, reaalajas pealdiste ja subtiitrite osas. See on ka telefonisüsteemides, klienditeeninduses, keeletõlkes, tervishoius ja juriidilises töös. Kuid sellel on endiselt raskusi inimeste täpsusega, eriti kõne variatsioonide sobitamisega. Teadlased teevad kõvasti tööd selle paremaks muutmiseks.