Az automatikus beszédfelismerés (ASR) hosszú utat tett meg. Bár régen feltalálták, szinte senki sem használta. Az idő és a technológia azonban mára jelentősen megváltozott. A hang átírása jelentősen fejlődött.
Az olyan technológiák, mint az AI (Artificial Intelligence) lehetővé tették az audio-szöveg fordítási folyamatot a gyors és pontos eredmények érdekében. Ennek eredményeként a valós világban való alkalmazásai is megnőttek, és néhány népszerű alkalmazás, például a Tik Tok, a Spotify és a Zoom beágyazza a folyamatot mobilalkalmazásaiba.
Tehát nézzük meg az ASR-t, és fedezzük fel, miért ez az egyik legnépszerűbb technológia 2022-ben.
Mi a beszéd szöveggé?
A beszéd szöveggé egy mesterséges intelligencia által továbbfejlesztett technológia, amely az emberi beszédet analógból digitális formába fordítja. Továbbá az összegyűjtött adatok digitális formája szöveges formátumba kerül átírásra.
A beszéd szöveggé alakítását gyakran összekeverik a hangfelismeréssel, amely teljesen különbözik ettől a módszertől. A hangfelismerésnél az emberek hangmintáinak azonosításán van a hangsúly, míg ennél a módszernél a rendszer a kimondott szavakat próbálja azonosítani.
Gyakori nevek a beszédből szöveggé
Ez a fejlett beszédfelismerő technológia is népszerű, és a következő neveken emlegetik:
- Automatikus beszédfelismerés (ASR)
- Beszédfelismerés
- Számítógépes beszédfelismerés
- Hang átírása
- Képernyőolvasás
Az automatikus beszédfelismerés működésének megértése
A hang-szöveg fordítási szoftverek működése összetett, és több lépésből áll. Mint tudjuk, a beszéd-szöveg egy exkluzív szoftver, amelyet az audiofájlok szerkeszthető szövegformátummá alakítására terveztek; ezt a hangfelismerés segítségével teszi.
folyamat
- Kezdetben egy analóg-digitális átalakító segítségével egy számítógépes program nyelvi algoritmusokat alkalmaz a megadott adatokra, hogy megkülönböztesse a rezgéseket a hallójelektől.
- Ezután a megfelelő hangokat a hanghullámok mérésével szűrjük.
- Továbbá a hangokat század- vagy ezredmásodpercekre osztják/szegmentálják, és összeillesztik a fonémákkal (A hang mérhető egysége az egyik szó megkülönböztetésére).
- A fonémákat tovább futtatják egy matematikai modellen, hogy a meglévő adatokat jól ismert szavakkal, mondatokkal és kifejezésekkel hasonlítsák össze.
- A kimenet szöveges vagy számítógépes hangfájlban van.
[Olvassa el még: Az automatikus beszédfelismerés átfogó áttekintése]
Mire szolgál a beszéd szöveggé alakítása?
Számos automatikus beszédfelismerő szoftver létezik, mint pl
- Tartalom keresése: A legtöbben a telefonunkon a betűk beírásáról áttértek a gombnyomásra, hogy a szoftver felismerje a hangunkat, és a kívánt eredményt adja.
- Ügyfélszolgálat: Elterjedtek a chatbotok és az AI-asszisztensek, amelyek végigvezetik az ügyfeleket a folyamat néhány kezdeti lépésén.
- Valós idejű feliratozás: A tartalomhoz való megnövekedett globális hozzáféréssel a valós idejű feliratozás kiemelkedő és jelentős piactá vált, ami az ASR-t előremozdítja használatában.
- Elektronikus dokumentáció: Számos adminisztrációs osztály elkezdte használni az ASR-t a dokumentációs célok teljesítésére, a nagyobb sebesség és hatékonyság érdekében.
Melyek a beszédfelismerés fő kihívásai?
Hangos megjegyzés még nem érte el fejlődésének csúcsát. Még mindig sok olyan kihívás van, amelyet a mérnökök próbálnak leküzdeni a rendszer hatékony működése érdekében, mint pl
- Az ékezetek és dialektusok feletti irányítás megszerzése.
- A kimondott mondatok összefüggéseinek megértése.
- A háttérzajok szétválasztása a bemeneti minőség javítása érdekében.
- A kód váltása különböző nyelvekre a hatékony feldolgozás érdekében.
- A beszédben használt vizuális jelzések elemzése videofájlok esetén.
Hangátiratok és beszéd-szöveg mesterséges intelligencia fejlesztés
Az automatikus beszédfelismerő szoftverrel kapcsolatos legnagyobb kihívás a kimenet 100%-os pontos létrehozása. Mivel a nyers adatok dinamikusak, és egyetlen algoritmus nem alkalmazható, az adatok megjegyzésekkel vannak ellátva, hogy megtanítsák az AI-t, hogy a megfelelő kontextusban megértse azokat.
Ennek a folyamatnak a végrehajtásához speciális feladatokat kell végrehajtani, mint például:
Elnevezett entitás felismerés (NER): NER a különböző nevű entitások azonosításának és meghatározott kategóriákba bontásának folyamata.- Hangulat- és témaelemzés: A több algoritmust használó szoftver elvégzi a megadott adatok hangulatelemzését, hogy hibamentes eredményeket biztosítson.
Elnevezett entitás felismerés (NER): - Szándék és beszélgetés elemzése: A szándékészlelés célja, hogy megtanítsa az AI-t, hogy felismerje a beszélő szándékát. Főleg AI-alapú chatbotok létrehozására használják.
Következtetés
A beszéd-szöveg technológia jelenleg nagyszerű szakaszban van. A hangalapú keresési és vezérlési asszisztenseket az alkalmazásaiba beépített több digitális eszköznek köszönhetően a hangátírás iránti igény megnő. Ha szeretné hozzáadni ezt a lenyűgöző funkciót alkalmazásához, forduljon Shaip beszédadatgyűjtési szakértőihez a részletekért.
