Технологія автоматичного розпізнавання мовлення існує вже давно, але нещодавно набула популярності після того, як її використання стало поширеним у різних програмах для смартфонів, таких як Siri та Alexa. Ці додатки для смартфонів на основі ШІ продемонстрували силу ASR у спрощенні повсякденних завдань для всіх нас.
Протягом останнього десятиліття комерційні системи ASR стали критично важливим компонентом багатьох споживчих продуктів і послуг, а такі компанії, як Amazon, Google та Apple, є лідерами в інтеграції передового розпізнавання мовлення у свої пропозиції.
Крім того, у міру того, як різні вертикалі галузі просуваються до автоматизації, основна потреба в ASR різко зростає. Отже, давайте детально зрозуміємо цю приголомшливу технологію розпізнавання мовлення та чому її вважають однією з найважливіших технологій майбутнього.
Коротка історія технології ASR
Перш ніж продовжувати та досліджувати потенціал автоматичного розпізнавання мовлення, давайте спочатку подивимося на його еволюцію.
| Десятиліття | Еволюція ASR |
|---|---|
| 1950s | Технологія розпізнавання мовлення була вперше представлена Bell Laboratories у 1950-х роках. Bell Labs створили віртуальний розпізнавач мовлення, відомий як «Одрі», який міг ідентифікувати числа від 1 до 9, коли їх вимовляв один голос. |
| 1960s | У 1952 році IBM випустила свою першу систему розпізнавання голосу «Shoebox». Shoebox міг розуміти та розрізняти шістнадцять розмовних англійських слів. |
| 1970s | У 1976 році Університет Карнегі-Меллона розробив систему «Гарпія», яка могла розпізнавати понад 1000 слів. |
| 1990s | Після тривалого майже 40-річного очікування компанія Bell Technologies знову здійснила прорив у галузі, створивши інтерактивні системи розпізнавання голосу з телефонного зв’язку, які можуть диктувати людську мову. |
| 2000s | Це був період змін для технології ASR, оскільки великий технологічний гігант Google почав працювати над технологією розпізнавання мовлення. Вони створили вдосконалене програмне забезпечення для мовлення з рівнем точності приблизно 80%, завдяки чому воно стало популярним у всьому світі. |
| 2010s | Останнє десятиліття стало золотим періодом для ASR, коли Amazon і Apple запустили своє перше в історії мовленнєве програмне забезпечення на основі штучного інтелекту Alexa і Siri. |
Дослідження розпізнавання мовлення наприкінці 20 століття призвели до розробки та широкого впровадження прихованих марковських моделей, які стали основою багатьох ранніх систем ASR.
Напередодні 2010 року ASR стрімко розвивається та стає все більш поширеним і точним. Сьогодні Amazon, Google і Apple є найвидатнішими лідерами в технології ASR.
[ Читайте також: Повний посібник з розмовного штучного інтелекту ]
Як працює розпізнавання голосу?
Автоматичне розпізнавання мовлення — це досить передова технологія, яку надзвичайно важко розробити та розробити. У світі існують тисячі мов із різними діалектами та акцентами, тому важко розробити програмне забезпечення, яке зможе їх усе зрозуміти.
ASR використовує концепції обробки природної мови та машинного навчання для своєї розробки. Впроваджуючи в програмне забезпечення численні механізми вивчення мови, розробники забезпечують точність і ефективність програмного забезпечення для розпізнавання мовлення.
Автоматичне розпізнавання мовлення (ASR) – це складна технологія, яка використовує кілька ключових процесів для перетворення усної мови в текст. На високому рівні основні кроки:
- Запис звуку: Мікрофон вловлює мову користувача та перетворює акустичні хвилі в електричний сигнал.
- Попередня обробка аудіо: Потім електричний сигнал оцифровується та проходить різні етапи попередньої обробки, такі як зменшення шуму, щоб покращити якість вхідного аудіо.
- Витяг функції: Цифрове аудіо аналізується, щоб виділити такі акустичні характеристики, як висота тону, енергія та спектральні коефіцієнти, характерні для різних звуків мови.
- Акустичне моделювання: Витягнуті характеристики порівнюються з попередньо навченими акустичними моделями, які відображають аудіофункції на окремі звуки мови або фонеми.
- Моделювання мови: Потім розпізнані фонеми збираються в слова та фрази за допомогою статистичних мовних моделей, які передбачають найбільш ймовірні послідовності слів на основі контексту.
- Декодування: Останнім кроком є декодування найбільш ймовірної послідовності слів, яка відповідає вхідному звуку, враховуючи як акустичну, так і мовну моделі.
Ці основні компоненти бездоганно працюють разом, щоб забезпечити високоточне перетворення мовлення в текст навіть за наявності фонового шуму, акцентів і різноманітних словників.
[Читайте також: 4 головні проблеми та рішення розпізнавання мовлення ]
Реальні приклади ASR
Автоматичне розпізнавання мовлення — це чудова технологія, яка сьогодні стала широко популярною та цінною. Його висока популярність пояснюється тим, що він дозволяє користувачам швидко виконувати кілька завдань за допомогою керування без використання рук.
Віртуальні помічники та розумні пристрої: ASR є основним компонентом віртуальних помічників, таких як Siri, Alexa та Google Assistant, що дозволяє керувати та взаємодіяти з різноманітними пристроями розумного дому та онлайн-сервісами без використання рук. Голосовий пошук та пристрої з голосовим керуванням є одними з найпоширеніших застосувань технології ASR у побутовій електроніці, дозволяючи користувачам взаємодіяти зі смартфонами, гаджетами розумного дому та іншими пристроями за допомогою голосових команд. Найпопулярнішими продуктами, що використовують технологію розпізнавання мовлення, є:
- Помічник Google: Google Assistant, розроблений у 2016 році, є найкращим на сьогодні програмним забезпеченням для спілкування в чаті з найвищим показником точності понад 95% англійською мовою США. Приблизно, ним користуються сотні мільйонів людей у всьому світі.
- Apple Siri: Siri є класичним прикладом доступності ASR у понад 30 країнах і 21 мовою по всьому світу. Siri — перша система на основі чату, яка революціонізувала використання технології перетворення мови в текст.
- Amazon Alexa: Сьогодні Alexa стала загальноприйнятою назвою та пристроєм, її кількість користувачів у всьому світі перевищує 100 мільйонів людей.
Випадки використання технології розпізнавання мовлення
Окрім використання технології ASR у програмному забезпеченні на основі чату, існують й інші варіанти використання цієї виняткової технології. Використання автоматичного розпізнавання мовлення охоплює широкий спектр галузей та повсякденного життя, від автоматизації обслуговування клієнтів до керування транспортними засобами без використання рук та інструментів доступності. Ось деякі з них:
Автомобільна та транспортна
ASR інтегрована в автомобільні інформаційно-розважальні системи, дозволяючи водіям керувати різними функціями, такими як відтворення музики, навігація та клімат-контроль, за допомогою голосових команд, що підвищує безпеку та зручність.
Охорона здоров'я та медична транскрипція
ASR трансформує галузь охорони здоров’я, дозволяючи лікарям диктувати нотатки та записи більш ефективно, спрощуючи процес документування та зменшуючи адміністративні витрати.
Кол-центри та підтримка клієнтів
ASR широко використовується в кол-центрах для автоматизації транскрипції взаємодії з клієнтами, підвищення продуктивності агентів і покращення загального досвіду клієнтів.
Вивчення мови
Технологія ASR зробила революцію у вивченні мов, надаючи зворотний зв’язок у режимі реального часу щодо вимови та розмовних навичок. Це дає змогу учням удосконалити свої моделі мовлення, отримати миттєві виправлення та покращити свою плавність у більш ефективний спосіб.
Доступність для людей з вадами слуху
Технологія ASR відіграє вирішальну роль у тому, щоб зробити цифровий контент і досвід більш доступними для людей з обмеженими можливостями, наприклад, надаючи субтитри в реальному часі для слуху або дозволяючи голосове керування для людей з обмеженою мобільністю.
Голосова біометрія та безпека
Унікальні характеристики голосу людини можна використовувати як форму біометричної автентифікації. Технологія ASR відіграє вирішальну роль у голосових біометричних системах, пропонуючи додатковий рівень безпеки для ідентифікації особи та контролю доступу.
Медіа та радіомовлення
ASR використовується для генерування субтитрів і субтитрів для живого та попередньо записаного контенту, що робить його більш доступним для глядачів і створює нові форми інтерактивного медіа-переживання.
Переваги ASR
- Ефективність: ASR прискорює введення даних і спілкування, дозволяючи користувачам говорити замість друку, що підвищує продуктивність.
- Доступність: покращує доступність технологій для людей з обмеженими можливостями, спрощуючи взаємодію з пристроями.
- Операція "вільні руки": ASR полегшує багатозадачність, дозволяючи користувачам керувати пристроями за допомогою голосових команд, залишаючи їхні руки вільними для інших завдань.
- Економічно ефективним: Зменшуючи потребу в ручних послугах транскрипції, ASR економить час і операційні витрати.
[Читайте також: Дані для навчання розпізнаванню мовлення – типи, збір даних та застосування ]
Проблеми в ASR
- Наголоси та діалектиМінливість акцентів може знижувати точність розпізнавання, призводячи до помилок у транскрипції. Це одні з ключових проблем ASR, над вирішенням яких активно працюють дослідники. Їх вирішення починається з початку, з широких, репрезентативних збір мовних даних незалежно від акцентів, пристроїв та галасливого середовища.
- Фоновий шумШумне середовище може порушити роботу ASR, ускладнюючи для системи чітке фіксування мовлення. Натомість, розпізнавання людиною зазвичай перевершує ASR у складних акустичних середовищах, оскільки люди краще розуміють мовлення в шумі.
- Гомофони: Слова, які звучать однаково, але мають різні значення, можуть заплутати системи ASR, що призведе до непорозумінь.
- Безперервне мовлення: Природні моделі мовлення, включаючи паузи та варіації, ускладнюють розпізнавання, викликаючи точність ASR.
Яке майбутнє чекає на технологію ASR?
З розвитком штучного інтелекту та машинного навчання очікується, що технологія автоматичного розпізнавання мовлення стане точнішою, швидшою та природнішою. Крім того, технологія ASR, швидше за все, стане поширеною в обслуговуванні клієнтів, освіті, охороні здоров’я тощо. Для організацій наступною метою має бути розробка індивідуальних бізнес-рішень на основі ASR.
Отримайте допомогу для своїх проектів на основі ASR від експертів Shaip
