Automaattinen puheentunnistus ( ASR ) muuttaa äänioikeuden muuttamalla puhutut sanat tekstiksi. Se käyttää koneoppimista ja tekoälyä ymmärtääksesi ja kirjoittaakseen mitä ihmiset sanovat. Viimeisen kymmenen vuoden aikana ASR on kasvanut paljon. Sitä käytetään nyt monilla alueilla, kuten puheluilla, videoilla, mediatarkistuksissa ja online -kokouksissa.

Vanha tapa tehdä ASR käytti piilotettuja Markov -malleja (HMM) ja Gaussin seosmalleja (GMM). Tätä menetelmää käytettiin viidentoista vuoden ajan. Mutta se tarvitsi paljon työtä ja erityistä koulutusta.

Uudet syvän oppimisen mallit ASR: ssä ovat parempia. Ne ovat tarkempia ja helpompia käyttää. He eivät tarvitse erityisiä koulutustietoja ja voivat kirjoittaa puheen hyvin ilman ylimääräistä apua.

Puhe-teksti-sovellusliittymien, kuten Assemblyai: n, ansiosta ASR on nyt helpompi käyttää. Kehittäjät, startup -yritykset ja suuret yritykset voivat lisätä ASR: tä tuotteisiinsa helposti. Tätä tekniikkaa käytetään monilla alueilla asioiden parantamiseksi, kuten puhelun seurannassa, videokuvateksteissä, mediatarkistuksissa ja online -kokouksissa.

Mutta ASR: llä on edelleen joitain ongelmia. On vaikeaa saada se ymmärtämään puhetta täydellisesti ihmisten puhuvien eri tavoin. Näistä asioista huolimatta ASR: n kysyntä kasvaa. Sen odotetaan olevan 24,9 miljardin dollarin arvoinen vuoteen 2025 mennessä.

ASR: ää käytetään monilla alueilla, ei vain äänioikeuksilla. Autoissa se auttaa tekemään turvallisemman äänikomennoilla. Terveydenhuollossa se auttaa lääkäreitä kirjoittamaan potilastietoja. Se auttaa myös ratkaisemaan asiakasongelmia nopeammin myynnissä transkriptoimalla ja työskentelemällä AI -chatbotsien kanssa.

Yhteenvetona voidaan todeta, että ASR muuttaa äänioikeutta . Se tekee puheen transkriptiosta nopeasti ja tarkan. Kun se paranee, ASR auttaa tekemään asioista helpompia, tehokkaampia ja kustannustehokkaampia monilla aloilla.

Lyhyt ASR: n historia

ASR -tekniikka alkoi 1950 -luvulla. Ensimmäisen järjestelmän, nimeltään "Audrey", teki Bell Labs. Siitä lähtien se on kasvanut paljon, käyttämällä koneoppimista ja syvää oppimista paranemiseen.

Vanhat ASR -järjestelmät käyttivät sekoitusta malleja, kuten piilotetut Markov -mallit (HMMS). Näissä järjestelmissä oli kielimalleja, ääntämis sanakirjoja ja HMMS. Heitä koulutettiin suurilla tietojoukkoilla tunnistamaan puhe hyvin. Tämä työ auttoi luomaan nykypäivän ASR -järjestelmiä.

Suuri muutos tapahtui vuonna 2014 Baidu -paperilla. Se puhui syvän oppimisen käytöstä ASR: lle. Tämä menetelmä kartoittaa äänen sanoihin syvien hermoverkkojen avulla. Se on tehnyt ASR: stä paljon tarkemman.

Nyt käytämme sekä vanhoja että uusia ASR -menetelmiä. Vanha tapa on vahva ja joustava. Uusi tapa on yksinkertaisempi ja saattaa olla tarkempi oppimalla RAW -äänestä.

ASR auttaa monia toimialoja, kuten äänenvaihtomaailmaa. Se valmistaa Siri, Alexa ja Google Assistant, mikä tekee puhumisesta laitteiden kanssa helppoa. Se auttaa myös nopeaan ja tarkkaan puheeseen tekstin avulla, auttaen monia ihmisiä.

ASR: n tulevaisuus näyttää valoisalta. Uusi tekniikka, kuten Openain kuiskaus, voisi tehdä transkriptiota vielä paremmaksi. Syvän oppimisen ja AI: n tutkimus tekee ASR: stä tarkemman. NLP -tekniikan lisääminen auttaa koneita ymmärtämään enemmän puheesta.

ASR: n keskeiset sovellukset ja haasteet

ASR -tekniikka on erittäin tärkeä monilla aloilla, kuten äänioikeus . Se auttaa automatisoidussa transkriptiossa, videoiden reaaliaikaisissa kuvateksteissä ja tekstityksissä. Sitä käytetään myös puhelinjärjestelmissä, asiakaspalvelussa, kielten käännöksissä, terveydenhuollossa ja laillisessa työssä. Tämä tekniikka on muuttanut tapaan, jolla asiat toimivat, helpottanut asioita pääsyn ja vähentämään kustannuksia.

Mutta ASR: llä on joitain suuria haasteita . Sen saaminen niin hyväksi kuin ihminen on vaikeaa. Sillä on vaikeuksia erilaisten puhumistyylien ja sanojen ymmärtämisen kanssa yhteydessä. Tutkijat työskentelevät ahkerasti tehdäkseen siitä paremman uusien oppimismallien kanssa.

Tietojen ja koulutuksen hankkiminen on toinen iso asia. Nyt tarvitsemme tuhansia tai jopa satoja tuhansia tunteja tietoja. Yritykset kamppailevat myös ääniohjelmien perustamisen kustannusten ja ajan kanssa. Jotkut teollisuudenalat, kuten rahoituspalvelut ja terveydenhuolto, käyttävät todella paljon äänitekniikkaa ja suunnittelevat sitä vielä enemmän.

Statistan tutkimuksessa todettiin, että 73% yrityksistä ei käytä äänitekniikkaa, koska se ei ole tarpeeksi tarkka. Eri toimialat tarvitsevat omat kielimallinsa ASR: lle ja NLP: lle. NLP: llä on omat ongelmansa, kuten slangin käsitteleminen ja päivitysten tarvitseminen. Äänentunnistusmarkkinoiden odotetaan kuitenkin kasvavan paljon, ja se on lähes 50 miljoonaa dollaria vuoteen 2029 mennessä.

McKinseyn tutkimus osoittaa, että ASR voi todella parantaa asiakaspalvelua puhelinkeskuksissa. Se voi tehdä asioista nopeampia, antaa parempia itseapuvaihtoehtoja ja tehdä puhumasta asiakkaiden kanssa parempia. Koska 50% yhdysvaltalaisista kuluttajista käyttää äänihakua joka päivä, ASR voisi muuttaa sitä, kuinka puhumme yrityksille paljon.

FAQ

Mikä on automaattinen puheentunnistus (ASR) ja miten se mullistaa äänioikeuden?

ASR muuttaa puhutut sanat tekstiksi koneoppimisen ja tekoälyn avulla. Se muuttaa äänenvaihtomaailmaa tekemällä reaaliaikaisen tekstin puheesta. Nyt se auttaa Tiktokin, Instagramin ja Spotifyn kuvateksteissä, mikä tekee asioista helpompia ja tehokkaampia.

Mikä on ASR: n historia?

Ensimmäinen ASR -järjestelmä, "Audrey", alkoi 1950 -luvulla Bell Labsissa. Ajan myötä koneoppiminen teki ASR: stä paljon paremman. Nyt on olemassa kaksi päätapaa tehdä se: perinteinen tapa ja syvä oppiminen. Jokaisella on omat hyvät pisteet ja haittapuolet.

Mitkä ovat ASR: n keskeiset sovellukset ja haasteet?

ASR: ää käytetään monilla alueilla. Äänioikeudella se auttaa automaattisessa kirjoittamisessa, live -kuvateksteissä ja tekstityksissä. Se on myös puhelinjärjestelmissä, asiakaspalvelussa, kielen käännöksessä, terveydenhuollossa ja laillisessa työssä. Mutta sillä on edelleen vaikeuksia ihmisen tarkkuuden sovittamisessa, etenkin puhevaihteluilla. Tutkijat työskentelevät kovasti parantaakseen sitä.