Технология автоматического распознавания речи существует уже давно, но недавно приобрела известность после того, как ее использование стало распространенным в различных приложениях для смартфонов, таких как Siri и Alexa. Эти приложения для смартфонов на основе искусственного интеллекта продемонстрировали возможности ASR в упрощении повседневных задач для всех нас.
За последнее десятилетие коммерческие системы ASR стали важнейшим компонентом многих потребительских товаров и услуг, а такие компании, как Amazon, Google и Apple, лидируют в интеграции передовых систем распознавания речи в свои предложения.
Кроме того, поскольку различные отраслевые вертикали все больше движутся к автоматизации, базовая потребность в ASR подвергается всплеску. Поэтому давайте разберемся в этой потрясающей технологии распознавания речи в деталях и выясним, почему она считается одной из самых важных технологий будущего.
Краткая история технологии ASR
Прежде чем двигаться вперед и исследовать потенциал автоматического распознавания речи, давайте сначала посмотрим на его эволюцию.
| Десятилетие | Эволюция ASR |
|---|---|
| 1950s | Технология распознавания речи была впервые представлена Bell Laboratories в 1950-х годах. Лаборатории Белла создали виртуальный распознаватель речи, известный как «Одри», который мог распознавать числа от 1 до 9, произнесенные одним голосом. |
| 1960s | В 1952 году IBM выпустила свою первую систему распознавания голоса Shoebox. Шубокс мог понимать и различать шестнадцать устных английских слов. |
| 1970s | Университет Карнеги-Меллона в 1976 году разработал систему «Гарпия», которая могла распознавать более 1000 слов. |
| 1990s | После долгого, почти 40-летнего ожидания, Bell Technologies снова совершила прорыв в отрасли, выпустив интерактивные системы распознавания голоса с телефонным доступом, которые могут диктовать человеческую речь. |
| 2000s | Это был период трансформации для технологии ASR, поскольку крупный технологический гигант Google начал работать над технологией распознавания речи. Они создали передовое речевое программное обеспечение с точностью около 80%, что сделало его популярным во всем мире. |
| 2010s | Последнее десятилетие стало золотым периодом для ASR, когда Amazon и Apple запустили свое первое в мире речевое программное обеспечение на основе искусственного интеллекта — Alexa и Siri. |
Исследования в области распознавания речи в конце XX века привели к разработке и широкому внедрению скрытых марковских моделей, которые стали основой многих ранних систем автоматического распознавания речи.
В преддверии 2010 года ASR стремительно развивается и становится все более и более распространенным и точным. Сегодня Amazon, Google и Apple являются наиболее известными лидерами в технологии ASR.
[Также читайте: Полное руководство по диалоговому ИИ ]
Как работает распознавание голоса?
Автоматическое распознавание речи — довольно продвинутая технология, которую чрезвычайно сложно спроектировать и разработать. В мире существуют тысячи языков с различными диалектами и акцентами, поэтому сложно разработать программное обеспечение, которое может понимать все это.
ASR использует для своей разработки концепции обработки естественного языка и машинного обучения. Включая в программное обеспечение многочисленные механизмы изучения языка, разработчики обеспечивают точность и эффективность программного обеспечения для распознавания речи.
Автоматическое распознавание речи (ASR) — это сложная технология, основанная на нескольких ключевых процессах преобразования устной речи в текст. На высоком уровне основными этапами являются:
- Захват звука: Микрофон улавливает речь пользователя и преобразует акустические волны в электрический сигнал.
- Предварительная обработка звука: Электрический сигнал затем оцифровывается и подвергается различным этапам предварительной обработки, таким как шумоподавление, для улучшения качества аудиовхода.
- Извлечение функций: Цифровой звук анализируется для извлечения акустических характеристик, таких как высота тона, энергия и спектральные коэффициенты, которые характерны для различных звуков речи.
- Акустическое моделирование: Извлеченные характеристики сравниваются с предварительно обученными акустическими моделями, которые сопоставляют звуковые характеристики с отдельными звуками речи или фонемами.
- Языковое моделирование: Распознанные фонемы затем собираются в слова и фразы с использованием статистических языковых моделей, которые прогнозируют наиболее вероятные последовательности слов на основе контекста.
- Расшифровка: Последний шаг включает декодирование наиболее вероятной последовательности слов, соответствующей входному аудио, с учетом как акустической, так и языковой моделей.
Эти основные компоненты безупречно работают вместе, обеспечивая высокоточное преобразование речи в текст даже при наличии фонового шума, акцентов и разнообразного словарного запаса.
[Также Читайте: Четыре основные проблемы распознавания речи и их решения]
Реальные примеры ASR
Автоматическое распознавание речи — потрясающая технология, которая сегодня стала широко популярной и ценной. Его высокая известность объясняется тем, что он позволяет пользователям быстро выполнять несколько задач, используя управление без помощи рук.
Виртуальные помощники и умные устройства: ASR — ключевой компонент виртуальных помощников, таких как Siri, Alexa и Google Assistant, позволяющий управлять и взаимодействовать с различными устройствами умного дома и онлайн-сервисами без помощи рук. Голосовой поиск и устройства с голосовым управлением — одни из наиболее распространённых применений технологии ASR в потребительской электронике, позволяя пользователям взаимодействовать со смартфонами, гаджетами умного дома и другими устройствами с помощью голосовых команд. Наиболее популярные продукты, использующие технологию распознавания речи:
- Google Assistant: Google Assistant, разработанный в 2016 году, на сегодняшний день является лучшим программным обеспечением для чата с самым высоким уровнем точности более 95% на английском языке в США. Грубо говоря, им пользуются сотни миллионов людей по всему миру.
- Яблоко Сири: Siri — классический пример доступности ASR более чем в 30 странах и на 21 языке по всему миру. Siri — первая система на основе чата, революционизировавшая использование технологии преобразования речи в текст.
- Amazon Alexa: Сегодня имя и устройство Alexa стали нарицательными, и, по оценкам, число пользователей по всему миру превышает 100 миллионов человек.
Варианты использования технологии распознавания речи
Помимо использования технологии ASR в чат-программах, существуют и другие области применения этой уникальной технологии. Автоматическое распознавание речи используется в самых разных отраслях и повседневной жизни: от автоматизации обслуживания клиентов до управления транспортными средствами без помощи рук и инструментов доступности. Вот некоторые из них:
Автомобили и транспорт
ASR интегрирована в автомобильные информационно-развлекательные системы, позволяя водителям управлять различными функциями, такими как воспроизведение музыки, навигация и климат-контроль, с помощью голосовых команд, повышая безопасность и удобство.
Здравоохранение и медицинская транскрипция
ASR трансформирует отрасль здравоохранения, позволяя врачам более эффективно диктовать записи и записи, оптимизируя процесс документирования и сокращая административные накладные расходы.
Колл-центры и поддержка клиентов
ASR широко используется в колл-центрах для автоматизации расшифровки взаимодействия с клиентами, повышения производительности агентов и общего качества обслуживания клиентов.
Изучение языка
Технология ASR произвела революцию в изучении языков, предоставляя обратную связь в режиме реального времени о произношении и навыках разговорной речи. Это позволяет учащимся совершенствовать свои речевые модели, получать немедленные исправления и более эффективно улучшать беглость речи.
Доступность для слабослышащих
Технология ASR играет решающую роль в том, чтобы сделать цифровой контент и впечатления более доступными для людей с ограниченными возможностями, например, предоставляя субтитры в реальном времени для слуха или обеспечивая голосовое управление для людей с ограниченной подвижностью.
Голосовая биометрия и безопасность
Уникальные характеристики голоса человека можно использовать в качестве формы биометрической аутентификации. Технология ASR играет решающую роль в голосовых биометрических системах, предлагая дополнительный уровень безопасности для идентификации личности и контроля доступа.
СМИ и радиовещание
ASR используется для создания субтитров и субтитров для живого и предварительно записанного контента, что делает его более доступным для зрителей и открывает новые формы интерактивного медиа-опыта.
Преимущества АСР
- Эффективность: ASR ускоряет ввод данных и общение, позволяя пользователям говорить, а не печатать, что повышает производительность.
- Универсальный доступ: Он повышает доступность технологий для людей с ограниченными возможностями, облегчая взаимодействие с устройствами.
- Работа в режиме громкой связи: ASR облегчает многозадачность, позволяя пользователям управлять устройствами с помощью голосовых команд, оставляя руки свободными для других задач.
- Экономически эффективным: Уменьшая потребность в услугах ручной транскрипции, ASR экономит время и эксплуатационные расходы предприятий.
[Также Читайте: Данные обучения распознаванию речи — типы, сбор данных и приложения]
Проблемы в ASR
- Акценты и диалекты: Различия в акцентах могут снижать точность распознавания, приводя к ошибкам в транскрипции. Это одна из ключевых проблем ASR, над решением которой активно работают исследователи.
- Фоновый шум: Шумная обстановка может нарушить работу системы автоматического распознавания речи (ASR), затрудняя чёткое распознавание речи. В отличие от этого, в сложных акустических условиях распознавание речи человеком обычно превосходит ASR, поскольку люди лучше понимают речь в шуме.
- Омофоны: Слова, которые звучат одинаково, но имеют разное значение, могут запутать системы ASR, что приведет к недопониманию.
- Непрерывная речь: Естественные речевые паттерны, включая паузы и вариации, усложняют распознавание, снижая точность ASR.
Что ждет технологию ASR в будущем?
Ожидается, что с развитием искусственного интеллекта и машинного обучения технология автоматического распознавания речи станет более точной, быстрой и более естественной. Кроме того, технология ASR, вероятно, получит широкое распространение в сфере обслуживания клиентов, образования, здравоохранения и т. д. Для организаций следующей целью должна стать разработка индивидуальных бизнес-решений на основе ASR.
Получите помощь для ваших проектов на основе ASR от экспертов Shaip
