Если вы используете Siri, Alexa, Cortana, Amazon Echo или другие как часть своей повседневной жизни, вы согласитесь с этим. Распознавание речи стала повсеместной частью нашей жизни. Эти на базе искусственного интеллекта голосовые помощники преобразуют словесные запросы пользователей в текст, интерпретируют и понимают, что говорит пользователь, чтобы дать соответствующий ответ.
Необходим качественный сбор данных для разработки надежных моделей распознавания речи. Но, разрабатывая программное обеспечение для распознавания речи — непростая задача именно потому, что расшифровать человеческую речь во всей ее сложности, такой как ритм, акцент, высота тона и четкость, сложно. А когда к этому сложному миксу добавляются эмоции, он становится вызовом.
Что такое распознавание речи?
Распознавание речи — это способность программного обеспечения распознавать и обрабатывать человеческая речь в текст. Хотя разница между распознаванием голоса и распознаванием речи может показаться многим субъективной, между ними есть некоторые фундаментальные различия.
Хотя и речь, и распознавание голоса являются частью технологии голосового помощника, они выполняют две разные функции. Распознавание речи автоматически преобразует человеческую речь и команды в текст, в то время как распознавание голоса имеет дело только с распознаванием голоса говорящего.
Типы распознавания речи
Прежде чем мы прыгнем в типы распознавания речи, давайте кратко рассмотрим данные распознавания речи.
Данные распознавания речи представляют собой набор аудиозаписей человеческой речи и транскрипции текста, которые помогают обучать системы машинного обучения распознавания голоса.
Аудиозаписи и транскрипции вводятся в систему машинного обучения, чтобы алгоритм можно было обучить распознавать нюансы речи и понимать ее смысл.
Хотя есть много мест, где вы можете получить бесплатные предварительно упакованные наборы данных, лучше всего получить настраиваемые наборы данных для ваших проектов. Вы можете выбрать размер коллекции, требования к звуку и динамикам, а также язык, имея собственный набор данных.
Спектр речевых данных
Речевые данные Спектр определяет качество и высоту тона речи в диапазоне от естественного до неестественного.
Данные распознавания речи по сценарию
Как следует из названия, речь по сценарию — это контролируемая форма данных. Дикторы записывают определенные фразы из подготовленного текста. Они обычно используются для доставки команд, подчеркивая, как слово или фраза говорится, а не то, что говорится.
Распознавание речи по сценарию можно использовать при разработке голосового помощника, который должен улавливать команды, отдаваемые с использованием различных акцентов говорящего.
Распознавание речи на основе сценариев
В речи, основанной на сценариях, говорящего просят представить конкретный сценарий и выдать голосовое управление исходя из сценария. Таким образом, результатом является набор голосовых команд, которые не записываются по сценарию, а контролируются.
Речевые данные на основе сценариев требуются разработчикам, стремящимся разработать устройство, которое понимает повседневную речь с ее различными нюансами. Например, спрашивая, как пройти к ближайшей пиццерии, используя различные вопросы.
Естественное распознавание речи
В самом конце речевого спектра находится спонтанная, естественная и никак не контролируемая речь. Говорящий говорит свободно, используя свой естественный разговорный тон, язык, высоту тона и тенор.
Если вы хотите обучить приложение на основе машинного обучения распознаванию речи нескольких говорящих, тогда разговорная речь набор данных полезен.
Компоненты сбора данных для речевых проектов
Ряд шагов, связанных со сбором речевых данных, обеспечивает качество собранных данных и помогает в обучении высококачественных моделей на основе ИИ.
Понимание необходимых ответов пользователя
Начните с понимания необходимых ответов пользователя для модели. Чтобы разработать модель распознавания речи, вы должны собрать данные, которые точно представляют нужный вам контент. Собирайте данные о реальных взаимодействиях, чтобы понять действия и ответы пользователей. Если вы создаете помощника по чату на основе ИИ, просмотрите журналы чата, записи звонков, ответы диалоговых окон чата, чтобы создать набор данных.
Тщательно изучите предметно-ориентированный язык
Для набора данных распознавания речи требуется как общий, так и доменный контент. После того, как вы собрали общие речевые данные, вы должны просеять данные и отделить общие от конкретных.
Например, клиенты могут позвонить и записаться на прием для проверки на глаукому в офтальмологическом центре. Просьба о встрече — очень общий термин, но глаукома зависит от предметной области.
Более того, при обучении модели машинного обучения для распознавания речи убедитесь, что вы обучаете ее распознавать фразы, а не отдельные фразы. распознанные слова.
Запись человеческой речи
После сбора данных на предыдущих двух этапах следующий шаг будет заключаться в том, чтобы заставить людей записывать собранные заявления.
Очень важно поддерживать идеальную длину сценария. Просить людей читать более 15 минут текста может быть контрпродуктивно. Поддерживайте минимум 2-3 секунды между каждым записанным заявлением.
Разрешить запись быть динамической
Создайте хранилище речи разных людей, говорящих акцентов, стилей, записанных при различных обстоятельствах, устройствах и средах. Если большинство будущих пользователей будут использовать стационарные телефоны, ваша база данных коллекции речи должна иметь значительное представление, соответствующее этому требованию.
Вызовите вариативность в записи речи
После настройки целевой среды попросите субъектов сбора данных прочитать подготовленный сценарий в аналогичной среде. Попросите испытуемых не беспокоиться об ошибках и сохранять максимально естественное воспроизведение. Идея состоит в том, чтобы большая группа людей записывала сценарий в одной среде.
Транскрипция выступлений
После того, как вы записали сценарий с использованием нескольких предметов (с ошибками), вы должны приступить к транскрипции. Сохраняйте ошибки, так как это поможет вам добиться динамизма и разнообразия собранных данных.
Вместо того, чтобы люди расшифровывали весь текст слово в слово, вы можете задействовать механизм преобразования речи в текст для выполнения транскрипции. Тем не менее, мы также предлагаем вам нанять расшифровщиков для исправления ошибок.
Разработайте тестовый набор
Разработка набора тестов имеет решающее значение, поскольку языковая модель.
Составьте пару речи и соответствующего текста и разделите их на сегменты.
После сбора собранных элементов извлеките выборку 20%, которая формирует тестовый набор. Это не обучающий набор, но эти извлеченные данные дадут вам знать, транскрибирует ли обученная модель звук, на котором она не обучалась.
Создайте модель обучения языку и измерьте
Теперь создайте модель языка распознавания речи, используя операторы предметной области и дополнительные варианты, если это необходимо. После того, как вы обучили модель, вы должны начать ее измерять.
Возьмите обучающую модель (с 80 % выбранных аудиосегментов) и протестируйте ее на тестовом наборе (извлеченный 20 % набор данных), чтобы проверить прогнозы и надежность. Проверяйте наличие ошибок, шаблонов и сосредоточьтесь на факторах окружающей среды, которые можно исправить.
Возможные варианты использования или приложения
Голосовое приложение, интеллектуальные устройства, преобразование речи в текст, поддержка клиентов, диктовка контента, приложение безопасности, автономные транспортные средства, ведение заметок для здравоохранения.
Распознавание речи открывает целый мир возможностей, и с годами растет использование голосовых приложений пользователями.
Некоторые из распространенных применений технология распознавания речи следующие:
Приложение голосового поиска
По словам Google, о 20% поисковых запросов, выполненных в приложении Google, являются голосовыми. Восемь миллиардов человек прогнозируется, что они будут использовать голосовых помощников к 2023 году, что резко увеличится по сравнению с прогнозируемыми 6.4 миллиардами в 2022 году.
Использование голосового поиска значительно возросло за последние годы, и, по прогнозам, эта тенденция сохранится. Потребители полагаются на голосовой поиск для поиска запросов, покупки продуктов, поиска предприятий, поиска местных предприятий и многого другого.
Домашние устройства/умная техника
Технология распознавания голоса используется для предоставления голосовых команд домашним интеллектуальным устройствам, таким как телевизоры, светильники и другие бытовые приборы. 66% потребителей в Великобритании, США и Германии заявили, что используют голосовых помощников при использовании интеллектуальных устройств и динамиков.
Речь к тексту
Приложения для преобразования речи в текст используются для облегчения вычислений при наборе электронных писем, документов, отчетов и т. д. Речь к тексту устраняет время на набор документов, написание книг и писем, создание субтитров к видео и перевод текста.
служба поддержки
Приложения для распознавания речи используются преимущественно в сфере обслуживания и поддержки клиентов. Система распознавания речи помогает предоставлять решения для обслуживания клиентов 24/7 по доступной цене с ограниченным числом представителей.
Диктовка содержания
Контент-диктант – это другое. пример использования распознавания речи который помогает студентам и ученым писать объемный контент за короткое время. Это очень полезно для учащихся, находящихся в невыгодном положении из-за слепоты или проблем со зрением.
Приложение безопасности
Распознавание голоса широко используется в целях безопасности и аутентификации путем определения уникальных характеристик голоса. Вместо того, чтобы человек идентифицировал себя, используя украденную или неправомерно использованную личную информацию, голосовая биометрия повышает безопасность.
Кроме того, распознавание голоса в целях безопасности повысило уровень удовлетворенности клиентов, поскольку оно устраняет необходимость в расширенном процессе входа в систему и дублировании учетных данных.
Голосовые команды для транспортных средств
Транспортные средства, в первую очередь автомобили, теперь имеют общую функцию распознавания голоса для повышения безопасности вождения. Это помогает водителям сосредоточиться на вождении, принимая простые голосовые команды, такие как выбор радиостанций, совершение звонков или уменьшение громкости.
Ведение заметок для здравоохранения
Программное обеспечение для медицинской транскрипции, созданное с использованием алгоритмов распознавания речи, легко записывает голосовые заметки, команды, диагнозы и симптомы врачей. Ведение медицинских заметок повышает качество и актуальность медицинских услуг.
У вас есть проект по распознаванию речи, который может изменить ваш бизнес? Все, что вам может понадобиться, — это настраиваемый набор данных для распознавания речи.
Программное обеспечение для распознавания речи на основе ИИ необходимо обучать на надежных наборах данных по алгоритмам машинного обучения, чтобы интегрировать синтаксис, грамматику, структуру предложений, эмоции и нюансы человеческой речи. Самое главное, программное обеспечение должно постоянно обучаться и реагировать, развиваясь с каждым взаимодействием.
В Shaip мы предоставляем полностью настраиваемые наборы данных распознавания речи для различных проектов машинного обучения. С Shaip у вас есть доступ к персонализированные тренировочные данные высочайшего качества которые можно использовать для создания и продажи надежной системы распознавания речи. Свяжитесь с нашими экспертами для всестороннего понимания наших предложений.
[Также Читайте: Полное руководство по диалоговому ИИ]
