Automātiskā runas atpazīšana ( ASR ) maina balss ierakstīšanas nozari , pārvēršot runātos vārdus tekstā. Tā izmanto mašīnmācīšanos un mākslīgo intelektu, lai saprastu un pierakstītu cilvēku teikto. Pēdējo desmit gadu laikā ASR ir ievērojami attīstījusies. Tagad to izmanto daudzās jomās, piemēram, telefona zvanos, video, multivides pārbaudēs un tiešsaistes sanāksmēs.

ASR veikšanas veidā tika izmantoti slēptie Markova modeļi (HMM) un Gausa jauktie modeļi (GMM). Šī metode tika izmantota piecpadsmit gadus. Taču tai bija nepieciešams daudz darba un īpaša apmācība.

Jaunie dziļās mācīšanās modeļi ASR ir labāki. Tie ir precīzāki un vieglāk lietojami. Tiem nav nepieciešami īpaši apmācības dati, un tie var labi pierakstīt runu bez papildu palīdzības.

Pateicoties runas pārveidošanas tekstā API, piemēram, AssemblyAI izstrādātājiem, ASR tagad ir vieglāk lietojams. Izstrādātāji, jaunuzņēmumi un lieli uzņēmumi var viegli pievienot ASR saviem produktiem. Šī tehnoloģija tiek izmantota daudzās jomās, lai uzlabotu lietas, piemēram, zvanu izsekošanā, video subtitros, multivides pārbaudēs un tiešsaistes sanāksmēs.

Tomēr ASR joprojām pastāv dažas problēmas. Ir grūti panākt, lai tas perfekti saprastu runu, jo cilvēki runā dažādos veidos. Neskatoties uz šīm problēmām, pieprasījums pēc ASR pieaug. Paredzams, ka līdz 2025. gadam tā vērtība sasniegs 24,9 miljardus ASV dolāru.

ASR tiek izmantota daudzās jomās, ne tikai balss pārraidēs. Automašīnās tā palīdz padarīt braukšanu drošāku, izmantojot balss komandas. Veselības aprūpē tā palīdz ārstiem pierakstīt pacienta informāciju. Tā arī palīdz ātrāk risināt klientu problēmas pārdošanas jomā, transkribējot zvanus un sadarbojoties ar mākslīgā intelekta tērzēšanas robotiem.

Rezumējot, ASR maina balss ierakstīšanas nozari . Tas padara runas transkripciju ātru un precīzu. Uzlabojoties, ASR tehnoloģija palīdzēs padarīt lietas pieejamākas, efektīvākas un rentablākas daudzās jomās.

Īsa ASR vēsture

ASR tehnoloģijas izstrāde sākās 20. gs. piecdesmitajos gados. Pirmo sistēmu ar nosaukumu "Audrey" izveidoja Bell Labs. Kopš tā laika tā ir ievērojami attīstījusies, izmantojot mašīnmācīšanos un dziļo mācīšanos, lai uzlabotu tās darbību.

Vecās ASR sistēmas izmantoja dažādu modeļu, piemēram, slēpto Markova modeļu (HMM), kombināciju. Šīm sistēmām bija valodu modeļi, izrunas vārdnīcas un HMM. Tās tika apmācītas, izmantojot lielus datu kopumus, lai labi atpazītu runu. Šis darbs palīdzēja izveidot mūsdienu ASR sistēmas.

Lielas pārmaiņas notika 2014. gadā ar Baidu rakstu. Tajā tika runāts par dziļās mācīšanās izmantošanu ASR. Šī metode, izmantojot dziļos neironu tīklus, sakārto audio vārdos. Tas ir padarījis ASR daudz precīzāku.

Tagad mēs izmantojam gan vecās, gan jaunās ASR metodes. Vecā metode ir spēcīga un elastīga. Jaunā metode ir vienkāršāka un varētu būt precīzāka, mācoties no neapstrādāta audio.

ASR palīdz daudzām nozarēm, piemēram, balss pārraides pasaulei. Tas nodrošina Siri, Alexa un Google Assistant, atvieglojot saziņu ar ierīcēm. Tas arī palīdz ātri un precīzi pārveidot runu tekstā, palīdzot daudziem cilvēkiem.

ASR nākotne izskatās spoža. Jaunas tehnoloģijas, piemēram, OpenAI Whisper, varētu padarīt transkripciju vēl labāku. Pētījumi dziļās mācīšanās un mākslīgā intelekta jomā turpinās padarīt ASR precīzāku. NLP tehnoloģiju pievienošana palīdzēs mašīnām labāk izprast runu.

ASR galvenie pielietojumi un izaicinājumi

ASR tehnoloģija ir ļoti svarīga daudzās jomās, piemēram, balss ierakstīšanas nozarē . Tā palīdz ar automatizētu transkripciju, video subtitru pievienošanu reāllaikā. To izmanto arī tālruņu sistēmās, klientu apkalpošanā, valodu tulkošanā, veselības aprūpē un juridiskajā darbā. Šī tehnoloģija ir mainījusi lietu darbību, atvieglojusi piekļuvi tām un samazinājusi izmaksas.

Tomēr ASR saskaras ar dažām lielām grūtībām . Panākt, lai tas būtu tikpat labs kā cilvēks, ir grūti. Tam ir grūtības ar dažādiem runas stiliem un vārdu izpratni kontekstā. Pētnieki smagi strādā, lai to uzlabotu, izmantojot jaunus mācību modeļus.

Vēl viena liela problēma ir pietiekamu datu iegūšana un apmācība. Tagad mums ir nepieciešamas tūkstošiem vai pat simtiem tūkstošu stundu datu. Uzņēmumiem ir arī grūtības ar balss mākslīgā intelekta sistēmu izveides izmaksām un laiku. Tomēr dažas nozares, piemēram, finanšu pakalpojumi un veselības aprūpe, balss tehnoloģijas izmanto ļoti daudz un plāno tās izmantot vēl vairāk.

Statista veiktā aptauja atklāja, ka 73% uzņēmumu neizmanto balss tehnoloģijas, jo tās nav pietiekami precīzas. Dažādām nozarēm ir nepieciešami savi valodu modeļi ASR un NLP. NLP ir savas problēmas, piemēram, darbs ar slengu un nepieciešamie atjauninājumi. Tomēr tiek prognozēts, ka balss atpazīšanas tirgus ievērojami pieaugs, līdz 2029. gadam sasniedzot gandrīz 50 miljonus ASV dolāru.

McKinsey pētījums liecina, ka ASR var ievērojami uzlabot klientu apkalpošanu zvanu centros. Tas var paātrināt procesu, piedāvāt labākas pašpalīdzības iespējas un uzlabot saziņu ar klientiem. Tā kā 50% ASV patērētāju katru dienu izmanto balss meklēšanu, ASR varētu ievērojami mainīt to, kā mēs sazināmies ar uzņēmumiem.

FAQ

Kas ir automātiskā runas atpazīšana (ASR) un kā tā revolucionizē balss pārraides nozari?

ASR, izmantojot mašīnmācīšanos un mākslīgo intelektu, pārvērš runātus vārdus tekstā. Tas maina balss pārraides pasauli, pārveidojot runu reāllaikā par tekstu. Tagad tas palīdz ar subtitriem pakalpojumos TikTok, Instagram un Spotify, padarot lietas pieejamākas un efektīvākas.

Kāda ir ASR vēsture?

Pirmā ASR sistēma "Audrey" tika izveidota 20. gs. piecdesmitajos gados Bell Labs. Laika gaitā mašīnmācīšanās ir ievērojami uzlabojusi ASR. Tagad to var izdarīt divos galvenajos veidos: tradicionālajā veidā un dziļās mācīšanās veidā. Katram no tiem ir savas priekšrocības un trūkumi.

Kādi ir ASR galvenie pielietojumi un izaicinājumi?

ASR tiek izmantots daudzās jomās. Balss pārraidēs tas palīdz ar automātisko rakstīšanu, tiešraides subtitriem un subtitriem. To izmanto arī tālruņu sistēmās, klientu apkalpošanā, valodu tulkošanā, veselības aprūpē un juridiskajā darbā. Tomēr tam joprojām ir grūtības nodrošināt cilvēciskās precizitātes saskaņošanu, īpaši ar runas variācijām. Pētnieki smagi strādā, lai to uzlabotu.