Az automatikus beszédfelismerő technológia már régóta létezik, de a közelmúltban előtérbe került, miután használata elterjedt különféle okostelefon-alkalmazásokban, mint például a Siri és az Alexa. Ezek az AI-alapú okostelefon-alkalmazások bemutatták az ASR erejét a mindennapi feladatok egyszerűsítésében mindannyiunk számára.
Ezen túlmenően, ahogy a különböző iparági vertikumok tovább haladnak az automatizálás felé, az ASR iránti alapvető igény megnövekszik. Ezért értsük meg ezt a fantasztikus beszédfelismerő technológia mélyreható, és miért tartják ezt a jövő egyik legfontosabb technológiájának.
Az ASR technológia rövid története
Mielőtt továbblépnénk és feltárnánk az automatikus beszédfelismerésben rejlő lehetőségeket, először vessünk egy pillantást annak fejlődésére.
| Évtized | Az ASR evolúciója |
|---|---|
| Ötvenes évek | A beszédfelismerő technológiát először a Bell Laboratories vezette be az 1950-es években. A Bell Labs létrehozta az „Audrey” néven ismert virtuális beszédfelismerőt, amely egyetlen hangon képes azonosítani az 1-9 közötti számokat. |
| Ötvenes évek | 1952-ben az IBM piacra dobta első hangfelismerő rendszerét, a „Shoebox”-ot. A Shoebox tizenhat kimondott angol szót tudott megérteni és megkülönböztetni. |
| Ötvenes évek | A Carnegie Mellon Egyetem 1976-ban kifejlesztett egy „Harpy” rendszert, amely több mint 1000 szót tudott felismerni. |
| Ötvenes évek | Hosszú, közel 40 éves várakozás után a Bell Technologies ismét áttört az iparágban betárcsázható interaktív hangfelismerő rendszereivel, amelyek képesek diktálni az emberi beszédet. |
| Ötvenes évek | Ez az ASR technológia átalakulási időszaka volt, mivel a nagy technológiai óriás, a Google elkezdett dolgozni a beszédfelismerő technológián. Körülbelül 80%-os pontosságú fejlett beszédszoftvert hoztak létre, amely világszerte népszerűvé tette. |
| Ötvenes évek | Az elmúlt évtized az ASR aranykorszaka lett, amikor az Amazon és az Apple piacra dobta első AI-alapú beszédszoftverét, az Alexát és a Sirit. |
2010 előtt az ASR hatalmasat fejlődik, és egyre elterjedtebbé és pontosabbá válik. Ma az Amazon, a Google és az Apple a legjelentősebb vezetők az ASR technológia területén.
[Olvassa el még: A társalgási AI teljes útmutatója ]
Hogyan működik a hangfelismerés?
Az automatikus beszédfelismerés egy meglehetősen fejlett technológia, amelyet rendkívül nehéz megtervezni és fejleszteni. Világszerte több ezer nyelv létezik különféle dialektusokkal és akcentusokkal, ezért nehéz olyan szoftvert fejleszteni, amely mindent megért.
Az ASR a természetes nyelvi feldolgozás és a gépi tanulás koncepcióit használja fejlesztéséhez. Számos nyelvtanulási mechanizmus beépítésével a szoftverbe a fejlesztők biztosítják a beszédfelismerő szoftverek pontosságát és hatékonyságát.
Az automatikus beszédfelismerés (ASR) egy összetett technológia, amely számos kulcsfontosságú folyamatra támaszkodik a beszélt nyelv szöveggé alakításához. Magas szinten a főbb lépések a következők:
- Hangrögzítés: A mikrofon rögzíti a felhasználó beszédét, és elektromos jellé alakítja át az akusztikus hullámokat.
- Hang előfeldolgozása: Az elektromos jel ezután digitalizálódik, és különböző előfeldolgozási lépéseken megy keresztül, például zajcsökkentésen, hogy javítsa az audiobemenet minőségét.
- Funkció kivonás: A digitális hang elemzése a különböző beszédhangokra jellemző akusztikus jellemzők, például hangmagasság, energia és spektrális együtthatók kinyerésére szolgál.
- Akusztikus modellezés: A kivont jellemzőket összehasonlítják az előre betanított akusztikus modellekkel, amelyek az audio jellemzőket egyedi beszédhangokhoz vagy fonémákhoz hozzárendelik.
- Nyelvi modellezés: A felismert fonémákat ezután szavakká és kifejezésekké állítják össze statisztikai nyelvi modellek segítségével, amelyek a kontextus alapján jósolják meg a legvalószínűbb szósorozatokat.
- Dekódolás: Az utolsó lépés a legvalószínűbb szósorozat dekódolása, amely illeszkedik a bemeneti hanghoz, figyelembe véve mind az akusztikus, mind a nyelvi modelleket.
Ezek az alapvető összetevők zökkenőmentesen működnek együtt, és lehetővé teszik a rendkívül pontos beszéd-szöveg átalakítást még háttérzaj, ékezetek és változatos szókészletek jelenlétében is.
[Olvassa el még: Mi az a beszéd-szöveg technológia és hogyan működik]
Valós példák az ASR-re
Az automatikus beszédfelismerés egy fantasztikus technológia, amely manapság széles körben népszerűvé és értékessé vált. Jelentőssége azért van, mert lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy több feladatot gyorsan elvégezzenek kihangosító vezérléssel.
Virtuális asszisztensek és intelligens eszközök: Az ASR a virtuális asszisztensek, például a Siri, az Alexa és a Google Asszisztens alapvető összetevője, amely lehetővé teszi a kihangosított vezérlést és interakciót számos intelligens otthoni eszközzel és online szolgáltatással. A legnépszerűbb beszédfelismerő technológiát használó termékek:
- Google Segéd: A 2016-ban kifejlesztett Google Asszisztens napjaink legkiválóbb csevegés-alapú szoftvere, a legmagasabb, 95%-ot meghaladó pontosságú amerikai angol nyelven. Nagyjából emberek százmilliói használják világszerte.
- Apple Siri: A Siri a klasszikus példa az ASR elérhetőségére világszerte több mint 30 országban és 21 nyelven. A Siri az első chat-alapú rendszer, amely forradalmasította a beszéd-szöveg technológia használatát.
- Amazon Alexa: Az Alexa mára ismert névvé és eszközzé vált, világszerte több mint 100 millió felhasználóval.
Beszédfelismerési technológia használati esetei
Az ASR technológia chat-alapú szoftverekben való használatán kívül más esetei is vannak ennek a kivételes technológiának. Íme néhány közülük:
Autóipar és közlekedés
Az ASR be van építve a járműbe épített infotainment rendszerekbe, lehetővé téve a vezetők számára, hogy hangutasításokkal vezéreljenek különféle funkciókat, például zenelejátszást, navigációt és klímaszabályozást, növelve a biztonságot és a kényelmet.
Egészségügyi és orvosi átírás
Az ASR átalakítja az egészségügyi ágazatot azáltal, hogy lehetővé teszi az orvosok számára a feljegyzések és feljegyzések hatékonyabb diktálását, ésszerűsíti a dokumentációs folyamatot és csökkenti az adminisztratív költségeket.
Call Centerek és ügyfélszolgálat
Az ASR-t széles körben használják a call centerekben, hogy automatizálják az ügyfelek interakcióinak átírását, javítsák az ügynökök termelékenységét és javítsák az általános ügyfélélményt.
Nyelvtanulás
Az ASR technológia forradalmasította a nyelvtanulást azáltal, hogy valós idejű visszajelzést ad a kiejtésről és a beszélt nyelvi készségekről. Ez lehetővé teszi a tanulók számára, hogy finomítsák beszédmintáikat, azonnali korrekciókat kapjanak, és hatékonyabban javítsák folyékonyságukat.
Hozzáférhetőség hallássérültek számára
Az ASR technológia döntő szerepet játszik abban, hogy a digitális tartalmakat és élményeket hozzáférhetőbbé tegye a fogyatékkal élők számára, például valós idejű feliratozást biztosít a hallás érdekében, vagy hangvezérlést tesz lehetővé a mozgásukban korlátozottak számára.
Hangbiometrikus adatok és biztonság
Az egyén hangjának egyedi jellemzői felhasználhatók a biometrikus hitelesítés egy formájaként. Az ASR technológia kulcsfontosságú szerepet játszik a hangbiometrikus rendszerekben, és további biztonsági réteget kínál a személyazonosításhoz és a hozzáférés-szabályozáshoz.
Média és műsorszórás
Az ASR-t élő és előre felvett tartalmak feliratozására használják, így elérhetőbbé teszik a nézők számára, és lehetővé teszik az interaktív médiaélmények új formáit.
Mit hoz a jövő az ASR technológia számára?
Az AI és a gépi tanulás fejlődésével az automatikus beszédfelismerő technológia várhatóan pontosabb, gyorsabb és természetesebb hangzású lesz. Emellett az ASR technológia valószínűleg elterjedt lesz az ügyfélszolgálatban, az oktatásban, az egészségügyben stb. A szervezetek számára a személyre szabott ASR-alapú üzleti megoldások fejlesztése kell, hogy legyen a következő cél.
Kérjen segítséget ASR-alapú projektjeihez a Shaip szakértőitől
