Понимание процесса сбора аудиоданных для автоматического распознавания речи

Системы автоматического распознавания речи и виртуальные помощники, такие как Siri, Alexa и Cortana, стали привычными частями нашей жизни. Наша зависимость от них значительно возрастает по мере того, как они становятся умнее. От включения света до совершения звонков и переключения телеканалов — мы используем эти интеллектуальные технологии для выполнения повседневных задач.

Однако задумывались ли вы когда-нибудь, как работают эти системы распознавания речи?

Что ж, этот блог познакомит вас с некоторыми основами автоматического распознавания речи. Кроме того, мы рассмотрим его работу и то, как создаются функциональные виртуальные помощники, такие как Siri.

Что такое автоматическое распознавание речи?

Автоматическое распознавание речи (ASR) — это программное обеспечение, которое позволяет компьютерной системе преобразовывать человеческую речь в текст, используя несколько алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения.

После преобразования и анализа данной команды компьютер отвечает соответствующим выводом для пользователя. ASR был впервые представлен в 1962 году, и с тех пор он постоянно совершенствует свои операции и привлекает всеобщее внимание благодаря таким популярным приложениям, как Alexa и Siri.

Знаете ли вы, что автоматическое распознавание речи также известно как чтение речи в текст? Подробнее об этом читайте в этом блоге! 

Каков процесс сбора речи для обучения моделей ASR?

Сбор речи направлен на сбор нескольких образцов записей из разных областей, используемых для подачи и обучения моделей ASR. Система ASR обеспечивает максимальную эффективность, когда большие наборы данных речи и аудио собираются и передаются в ее систему.

Для бесперебойной работы собранные наборы речевых данных должны содержать все целевые демографические данные, языки, акценты и диалекты. Следующий процесс демонстрирует, как обучать модель машинного обучения в несколько этапов:

• Начните с построения демографической матрицы

  Прежде всего собирает данные для различных демографических данных, таких как местоположение, пол, язык, возраст и акценты. Кроме того, убедитесь, что вы улавливаете различные шумы окружающей среды, такие как уличный шум, шум зала ожидания, шум общественных офисов и т. д.

• Соберите и расшифруйте речевые данные

  Следующим шагом является сбор образцов аудио и речи человека в разных географических точках для обучения вашей модели ASR. Это важный шаг, который требует, чтобы специалисты-люди произносили длинные и короткие слова, чтобы получить подлинное ощущение предложения и повторять одни и те же предложения с разными акцентами и диалектами.

• Создайте отдельный набор тестов

  После того, как вы собрали расшифрованный текст, следующим шагом будет его сопряжение с соответствующими аудиоданными. Затем сегментируйте данные дальше и включите из них одно утверждение. Теперь из сегментированных пар данных вы можете извлечь случайные данные из набора для дальнейшего тестирования.

• Тренируйте свою языковую модель ASR

  Чем больше информации содержится в ваших наборах данных, тем лучше будет работать ваша модель, обученная ИИ. Поэтому сгенерируйте несколько вариантов текста и речей, которые вы записали ранее. Перефразируйте одни и те же предложения, используя разные речевые обозначения.

• Оцените результат и, наконец, выполните итерацию

  Наконец, измеряет выходные данные вашей модели ASR, чтобы зафиксировать ее производительность. Протестируйте модель на тестовом наборе, чтобы определить ее эффективность. Соответственно, задействуйте свою модель ASR в цикле обратной связи, чтобы получить желаемый результат и исправить любые пробелы.

[Также Читайте: Всесторонний обзор автоматического распознавания речи]