Az automatikus beszédfelismerő rendszerek és a virtuális asszisztensek, például a Siri, az Alexa és a Cortana mindennapi részévé váltak életünknek. Függőségünk tőlük jelentősen növekszik, ahogy egyre okosabbak lesznek. A lámpák felkapcsolásától a hívások kezdeményezésén át a TV-csatornák váltásáig felhasználjuk ezeket az intelligens technológiákat a hétköznapi feladatok elvégzésére.
Azonban elgondolkozott már azon, hogyan működnek ezek a beszédfelismerő rendszerek?
Nos, ez a blog az automatikus beszédfelismerés néhány alapjáról tanít. Azt is megvizsgáljuk, hogyan működik, és hogyan épülnek fel az olyan funkcionális virtuális asszisztensek, mint a Siri.
Mi az automatikus beszédfelismerés?
Az Automatic Speech Recognition (ASR) olyan szoftver, amely lehetővé teszi a számítógépes rendszer számára, hogy az emberi beszédet szöveggé alakítsa, kihasználva többféle mesterséges intelligenciát és gépi tanulási algoritmust.
Az adott parancs konvertálása és elemzése után a számítógép a felhasználónak megfelelő kimenettel válaszol. Az ASR-t először 1962-ben vezették be, és azóta folyamatosan fejleszti működését, és hatalmas reflektorfénybe került az olyan népszerű alkalmazások miatt, mint az Alexa és a Siri.
Mi a beszédgyűjtés folyamata az ASR-modellek betanításához?
A beszédgyűjtés célja, hogy több mintafelvételt gyűjtsön össze több területről, amelyeket az ASR-modellek betáplálásához és betanításához használnak. Az ASR rendszer akkor nyújtja a legnagyobb hatékonyságot, ha nagy mennyiségű beszéd- és hangadatkészletet gyűjtenek össze és biztosítanak a rendszernek.
A zökkenőmentes működés érdekében az összegyűjtött beszédadatkészleteknek tartalmazniuk kell minden megcélzott demográfiai adatot, nyelvet, ékezetet és dialektust. A következő folyamat bemutatja, hogyan lehet több lépésben betanítani a gépi tanulási modellt:
Kezdje a demográfiai mátrix felépítésével
Elsősorban a különböző demográfiai adatokhoz gyűjt adatokat, mint például a hely, a nem, a nyelv, az életkor és az ékezetek. Ezenkívül gondoskodjon a különféle környezeti zajok rögzítéséről, például az utcai zajról, a váróterem zajáról, a közhivatali zajokról stb.
Gyűjtsd össze és írd át a beszédadatokat
A következő lépés az emberi hang- és beszédminták gyűjtése különböző földrajzi helyek alapján az ASR-modell betanításához. Ez egy fontos lépés, és megköveteli, hogy a humán szakértők hosszú és rövid szavakat adjanak ki, hogy a mondat valódi érzését kapják, és ugyanazokat a mondatokat ismételjék meg különböző akcentussal és dialektussal.
Hozzon létre egy külön tesztkészletet
Miután összegyűjtötte az átírt szöveget, a következő lépés az, hogy párosítsa a megfelelő hangadatokkal. Ezután szegmentálja tovább az adatokat, és szerepeltessen belőlük egy állítást. Most a szegmentált adatpárokból véletlenszerű adatokat vonhat le egy halmazból további tesztelés céljából.
Tanítsa meg ASR nyelvi modelljét
Minél több információval rendelkezik az adatkészlet, annál jobban teljesítene az AI által kiképzett modell. Ezért a korábban rögzített szövegek és beszédek többféle változatát állíthatja elő. Ugyanazokat a mondatokat fogalmazza meg különböző beszédjelölésekkel!
Értékelje ki a kimenetet, és végül ismételje meg
Végül mérje meg az ASR-modell kimenetét, hogy javítsa a teljesítményét. Tesztelje a modellt egy tesztkészlettel a hatékonyságának meghatározásához. Megfelelő módon kapcsolja be az ASR-modellt egy visszacsatoló hurokba a kívánt kimenet létrehozásához és az esetleges hiányosságok kijavításához.
[Olvassa el még: Az automatikus beszédfelismerés átfogó áttekintése]
Melyek a beszédfelismerés különböző használati esetei?
A beszédfelismerő technológia ma már számos iparágban elterjedt. Egyes iparágak, amelyek ezt a hatalmas technológiát használják, a következők:
Élelmiszeripar: Az olyan élelmiszeripari óriáscégek, mint a Wendy's és a McDonald's, az ASR használatával javítják vásárlói élményeiket. Számos üzletükben teljesen működőképes ASR-modelleket telepítettek a rendelések fogadására, és továbbadják azokat a főzési részlegnek, hogy elkészítsék a vásárlói rendelést.- Távközlés: A Vodafone a világ egyik legnagyobb távközlési szolgáltatója. Ügyfélszolgálati és telefonos továbbító szolgáltatásait az ASR modellek felhasználásával tervezte, amelyek elvezetik Önt a különböző lekérdezések megoldásához és a hívások átirányításához az érintett részlegekhez.
- Utazás és közlekedés: Általánossá vált a Google Android Auto vagy az Apple CarPlay. A legtöbben navigációs rendszerek aktiválására, üzenetek küldésére vagy zenei lejátszási listák váltására használják őket. A technológiai fejlődéssel azonban az ilyen rendszerek egyre kifinomultabbak.
A BMW 3-as sorozatában bemutatott BMW intelligens személyi asszisztens sokkal okosabb, mint a hagyományos hangasszisztensek. Lehetővé teheti a vezetők számára, hogy megtalálják az autóval kapcsolatos információkat, és hangutasításokkal kezeljék az autót. - Média és szórakoztatás: A médiaipar is számos projektjében alkalmazza az ASR-t. A Youtube elindított egy mesterséges intelligencia-alapú asszisztenst, amely élő automatikus feliratokat generál. Miközben beszél a képernyőn, az asszisztens biztosítja a feliratokat, hogy a videó a Youtube-felhasználók nagyobb csoportja számára elérhető legyen.
Élelmiszeripar: Az olyan élelmiszeripari óriáscégek, mint a Wendy's és a McDonald's, az ASR használatával javítják vásárlói élményeiket. Számos üzletükben teljesen működőképes ASR-modelleket telepítettek a rendelések fogadására, és továbbadják azokat a főzési részlegnek, hogy elkészítsék a vásárlói rendelést.
Távközlés: A Vodafone a világ egyik legnagyobb távközlési szolgáltatója. Ügyfélszolgálati és telefonos továbbító szolgáltatásait az ASR modellek felhasználásával tervezte, amelyek elvezetik Önt a különböző lekérdezések megoldásához és a hívások átirányításához az érintett részlegekhez.
Utazás és közlekedés: Általánossá vált a Google Android Auto vagy az Apple CarPlay. A legtöbben navigációs rendszerek aktiválására, üzenetek küldésére vagy zenei lejátszási listák váltására használják őket. A technológiai fejlődéssel azonban az ilyen rendszerek egyre kifinomultabbak.
Média és szórakoztatás: A médiaipar is számos projektjében alkalmazza az ASR-t. A Youtube elindított egy mesterséges intelligencia-alapú asszisztenst, amely élő automatikus feliratokat generál. Miközben beszél a képernyőn, az asszisztens biztosítja a feliratokat, hogy a videó a Youtube-felhasználók nagyobb csoportja számára elérhető legyen.
[Olvassa el még: Mi az a beszéd-szöveg technológia és hogyan működik?]
Hogyan tud Shaip segíteni?
A Shaip az egyik vezető mesterséges intelligencia képzési szolgáltatás, amely a mesterséges intelligencia és az ML számos területén rendelkezik szakértelemmel. Segíthetnek saját adatkészletének felépítésében, amelyet különféle alkalmazásokhoz és projektekhez használhat fel.
A Shaip által nyújtott szolgáltatások közül néhány:
- Automatizált beszédfelismerés (ASR)
- Szkriptelt beszédgyűjtemény
- Átteremtés
- Spontán beszéd gyűjtemény
- Utterance Collection/Ébresztő szavak,
- Szövegfelolvasó (TTS)
Használhatja ezeket a szolgáltatásokat, hogy a legjobb eredményeket érje el AI-alapú projektjeinél. Tudjon meg többet ezekről a szolgáltatásokról, forduljon szakértői csapatunkhoz még ma!
