Automatické rozpoznávání řeči ( ASR ) mění odvětví hlasových záznamů přeměnou mluveného slova na text. K pochopení a zapsání toho, co lidé říkají, využívá strojové učení a umělou inteligenci. Za posledních deset let ASR hodně rozrostlo. Nyní se používá v mnoha oblastech, jako jsou telefonní hovory, videa, kontroly médií a online schůzky.

Starým způsobem provádění ASR bylo použití skrytých Markovových modelů (HMM) a Gaussových modelů směsí (GMM). Tato metoda se používala patnáct let. Chtělo to však hodně práce a speciálního tréninku.

Nové modely Deep Learning v ASR jsou lepší. Jsou přesnější a snáze se používají. Nepotřebují speciální tréninková data a dokážou dobře zapisovat řeč bez další pomoci.

Díky rozhraní Speech-to-Text API, jako jsou ty od AssemblyAI, se nyní ASR používá snadněji. Vývojáři, startupy a velké společnosti mohou snadno přidat ASR ke svým produktům. Tato technologie se používá v mnoha oblastech ke zlepšení věcí, jako je sledování hovorů, titulky videa, kontroly médií a online schůzky.

Ale ASR má stále nějaké problémy. Je těžké dosáhnout toho, aby dokonale rozumělo řeči, protože lidé mluví různými způsoby. Navzdory těmto problémům poptávka po ASR roste. Očekává se, že do roku 2025 bude mít hodnotu 24,9 miliardy USD.

ASR se používá v mnoha oblastech, nejen v hlasových záznamech. V autech pomáhá k bezpečnějšímu řízení pomocí hlasových příkazů. Ve zdravotnictví pomáhá lékařům zapisovat informace o pacientech. Pomáhá také rychleji řešit problémy zákazníků při prodeji přepisováním hovorů a prací s AI chatboty.

Stručně řečeno, ASR mění odvětví hlasových záznamů . Díky tomu je přepis řeči rychlý a přesný. Jak se bude zlepšovat, ASR pomůže učinit věci dostupnějšími, efektivnějšími a nákladově efektivnějšími v mnoha oblastech.

Stručná historie ASR

Technologie ASR začala v 50. letech minulého století. První systém, pojmenovaný „Audrey“, vyrobila společnost Bell Labs. Od té doby se hodně rozrostla a ke zlepšení využívá strojové učení a hluboké učení.

Staré systémy ASR používaly směs modelů jako Hidden Markov Models (HMM). Tyto systémy měly jazykové modely, slovníky výslovnosti a HMM. Byli vyškoleni na velkých souborech dat, aby dobře rozpoznávali řeč. Tato práce pomohla vytvořit dnešní systémy ASR.

Velká změna přišla v roce 2014 s prací Baidu. Mluvilo se o použití hlubokého učení pro ASR. Tato metoda mapuje zvuk na slova pomocí hlubokých neuronových sítí. Díky tomu je ASR mnohem přesnější.

Nyní používáme staré i nové metody ASR. Starý způsob je silný a flexibilní. Nový způsob je jednodušší a může být přesnější, pokud se budete učit ze surového zvuku.

ASR pomáhá mnoha odvětvím, jako je svět hlasových záznamů. Pohání Siri, Alexu a Google Assistant, což usnadňuje komunikaci se zařízeními. Pomáhá také s rychlou a přesnou řečí na text, což pomáhá mnoha lidem.

Budoucnost ASR vypadá jasně. Nová technologie, jako je Whisper od OpenAI, by mohla přepis ještě zlepšit. Výzkum v oblasti hlubokého učení a umělé inteligence bude neustále zpřesňovat ASR. Přidání technologie NLP pomůže strojům lépe porozumět řeči.

Klíčové aplikace a výzvy ASR

Technologie ASR je velmi důležitá v mnoha oblastech, jako je průmysl hlasových záznamů . Pomáhá s automatickým přepisem, titulky pro videa v reálném čase a titulky. Používá se také v telefonních systémech, zákaznických službách, jazykových překladech, zdravotnictví a právní práci. Tato technologie změnila způsob fungování, zjednodušila přístup k věcem a snížila náklady.

Ale ASR má několik velkých problémů . Dosáhnout toho, aby to bylo tak dobré jako člověk, je těžké. Má potíže s různými styly mluvení a porozuměním slovům v kontextu. Vědci usilovně pracují na tom, aby to bylo lepší pomocí nových modelů učení.

Získání dostatečného množství dat a školení je další velký problém. Nyní potřebujeme tisíce nebo dokonce stovky tisíc hodin dat. Společnosti také bojují s náklady a dobou nastavování systémů hlasové umělé inteligence. Některá odvětví, jako jsou finanční služby a zdravotnictví, však hlasové technologie skutečně hodně využívají a plánují je využívat ještě více.

Průzkum společnosti Statista zjistil, že 73 % podniků nepoužívá hlasové technologie, protože nejsou dostatečně přesné. Různá průmyslová odvětví potřebují své vlastní jazykové modely pro ASR a NLP. NLP má své vlastní problémy, jako je řešení slangu a potřeba aktualizací. Očekává se však, že trh s rozpoznáváním hlasu výrazně poroste a do roku 2029 dosáhne téměř 50 milionů dolarů.

Výzkum společnosti McKinsey ukazuje, že ASR může skutečně zlepšit služby zákazníkům v call centrech. Může věci urychlit, poskytnout lepší možnosti svépomoci a zlepšit komunikaci se zákazníky. Vzhledem k tomu, že 50 % spotřebitelů v USA používá hlasové vyhledávání každý den, může ASR hodně změnit způsob, jakým se společnostmi mluvíme.

FAQ

Co je automatické rozpoznávání řeči (ASR) a jak přináší revoluci v odvětví hlasových záznamů?

ASR převádí mluvená slova na text pomocí strojového učení a umělé inteligence. Změní svět hlasového komentáře tím, že z řeči vytvoří text v reálném čase. Nyní pomáhá s titulky na TikTok, Instagram a Spotify, díky čemuž jsou věci dostupnější a efektivnější.

Jaká je historie ASR?

První systém ASR, „Audrey“, začal v 50. letech 20. století v Bellových laboratořích. V průběhu času strojové učení výrazně zlepšilo ASR. Nyní existují dva hlavní způsoby, jak to udělat: tradiční způsob a způsob hlubokého učení. Každý z nich má své vlastní dobré stránky a nevýhody.

Jaké jsou klíčové aplikace a výzvy ASR?

ASR se používá v mnoha oblastech. V hlasových projevech pomáhá s automatickým psaním, živými titulky a titulky. Je to také v telefonních systémech, zákaznických službách, jazykových překladech, zdravotnictví a právní práci. Ale stále má potíže s přizpůsobením lidské přesnosti, zejména s variacemi řeči. Vědci usilovně pracují na tom, aby to bylo lepší.