Automatsko prepoznavanje govora ( ASR ) mijenja industriju glasova pretvarajući izgovorene riječi u tekst. Koristi strojno učenje i umjetnu inteligenciju kako bi razumjeli i zapisali što ljudi kažu. U posljednjih deset godina ASR je puno porastao. Sada se koristi u mnogim područjima poput telefonskih poziva, videozapisa, medija i internetskih sastanaka.

Stari način obavljanja ASR -a koristio je skrivene Markov modele (HMM) i Gaussove modele smjesa (GMM). Ova se metoda koristila petnaest godina. Ali, trebalo mu je puno posla i posebnog treninga.

Novi modeli dubokog učenja u ASR -u su bolji. Točniji su i lakši za upotrebu. Ne trebaju im posebni podaci o obuci i mogu dobro zapisati govor bez dodatne pomoći.

Zahvaljujući API-jevima govora u tekstu, poput onih iz Skupštine, ASR je sada lakše koristiti. Programeri, startupi i velike tvrtke mogu lako dodati ASR svojim proizvodima. Ova se tehnologija koristi u mnogim područjima kako bi stvari poboljšala, poput praćenja poziva, video naslova, medijskih provjera i internetskih sastanaka.

Ali, ASR još uvijek ima nekih problema. Teško je natjerati ga da savršeno razumije govor zbog različitih načina na koje ljudi razgovaraju. Unatoč tim pitanjima, potražnja za ASR -om raste. Očekuje se da će do 2025. vrijediti 24,9 milijardi USD.

ASR se koristi u mnogim područjima, a ne samo glasovima. U automobilima to pomaže učiniti vožnju sigurnijom glasovnim naredbama. U zdravstvu pomaže liječnicima da napišu informacije o pacijentu. Također pomaže brže riješiti probleme s kupcima u prodaji prepisivanjem poziva i radeći s AI chatbotima.

Ukratko, ASR mijenja industriju glasova . To čini prepisivanje govora brzim i točnim. Kako postaje sve bolje, ASR će vam pomoći da stvari budu dostupnije, učinkovitije i isplativije u mnogim poljima.

Kratka povijest ASR -a

ASR tehnologija započela je 1950 -ih. Prvi sustav, nazvan "Audrey", napravio je Bell Labs. Od tada je puno narastao, koristeći strojno učenje i duboko učenje kako bi se poboljšali.

Stari ASR sustavi koristili su mješavinu modela poput Hidden Markov modela (HMMS). Ovi su sustavi imali jezične modele, rječnike izgovora i HMM -ove. Obučeni su na velikim skupovima podataka kako bi dobro prepoznali govor. Ovaj rad pomogao je u stvaranju današnjih ASR sustava.

Velika promjena uslijedila je 2014. godine s papirom Baidua. Govorio je o korištenju dubokog učenja za ASR. Ova metoda mapira zvuk na riječi pomoću dubokih neuronskih mreža. ASR je učinio mnogo preciznijim.

Sada koristimo i stare i nove ASR metode. Stari je način snažan i fleksibilan. Novi je način jednostavniji i možda bi bio precizniji učenjem od sirovog zvuka.

ASR pomaže mnogim industrijama, poput svijeta glasa. Omogućuje Siri, Alexa i Google Assistant, olakšavajući razgovor s uređajima. Također pomaže u brzom i preciznom govoru za tekst, pomažući mnogim ljudima.

Budućnost ASR -a izgleda svijetlo. Nova tehnologija poput OpenAi's Whisper mogla bi transkripciju učiniti još boljom. Istraživanje u duboko učenje i AI nastavit će učiniti ASR preciznijim. Dodavanje NLP Tech -a pomoći će strojevima da razumiju više o govoru.

Ključne aplikacije i izazovi ASR -a

ASR tehnologija je vrlo važna u mnogim područjima, poput industrije glasova . Pomaže u automatiziranom transkripciji, natpisima u stvarnom vremenu za videozapise i titlove. Također se koristi u telefonskim sustavima, korisničkoj službi, jezičnim prijevodima, zdravstvu i pravnom radu. Ova tehnologija promijenila je način na koji stvari funkcioniraju, olakšavaju pristupe i smanjuju troškove.

Ali, ASR ima neke velike izazove . Teško je biti dobro kao što je dobro kao čovjek. Ima problema s različitim stilovima govora i razumijevanjem riječi u kontekstu. Istraživači naporno rade kako bi bili bolji s novim modelima učenja.

Dovoljno je veliko pitanje još jedno veliko pitanje. Sada nam trebaju tisuće ili čak stotine tisuća sati podataka. Tvrtke se također bore s troškovima i vremenom postavljanja glasovnih AI sustava. No, neke industrije poput financijskih usluga i zdravstvene zaštite zaista puno koriste glasovne tehnologije i planiraju je koristiti još više.

Istraživanje Statista otkrilo je da 73% tvrtki ne koristi glasovnu tehnologiju jer nije dovoljno točan. Različite industrije trebaju vlastiti jezični modeli za ASR i NLP. NLP ima svoje probleme poput bavljenja slengom i potreba za ažuriranjima. No, očekuje se da će tržište prepoznavanja glasa puno rasti, dosegnuvši gotovo 50 milijuna dolara do 2029. godine.

Istraživanje McKinseyja pokazuje da ASR zaista može poboljšati korisničku uslugu u pozivnim centrima. To može učiniti brže, pružiti bolje mogućnosti samopomoći i poboljšati razgovor s kupcima. Budući da 50% američkih potrošača svakodnevno koristi glasovnu pretragu, ASR bi mogao puno promijeniti s tvrtkama.

FAQ

Što je automatsko prepoznavanje govora (ASR) i kako to revolucionira industriju glasova?

ASR izgovorene riječi pretvara u tekst koristeći strojno učenje i umjetnu inteligenciju. To mijenja svijet glasova tako što je iz govora izgovorio tekst u stvarnom vremenu. Sada pomaže u natpisima na Tiktoku, Instagramu i Spotifyju, čineći stvari pristupačnijim i učinkovitijim.

Koja je povijest ASR -a?

Prvi ASR sustav, "Audrey", započeo je 1950 -ih u Bell Labs. S vremenom je strojno učenje učinilo ASR mnogo boljim. Sada postoje dva glavna načina da to učinite: tradicionalni način i način dubokog učenja. Svaka ima svoje dobre bodove i nedostatke.

Koje su ključne aplikacije i izazovi ASR -a?

ASR se koristi u mnogim područjima. U Voiceoversu pomaže u automatskom pisanju, natpisima uživo i titlovima. Također je u telefonskim sustavima, korisničkoj službi, jezičnom prijevodu, zdravstvu i pravnom radu. Ali, još uvijek ima problema s usklađivanjem ljudske točnosti, posebno s varijacijama govora. Istraživači naporno rade kako bi bili bolji.