Samodejno prepoznavanje govora ( ASR ) spreminja industrijo glasovnega prevoza tako, da govorjene besede spremenijo v besedilo. Uporablja strojno učenje in umetno inteligenco, da razume in zapiše, kaj ljudje pravijo. V zadnjih desetih letih ASR veliko zrasel. Zdaj se uporablja na številnih področjih, kot so telefonski klici, videoposnetki, medijski pregledi in spletna srečanja.

Stari način dela ASR je uporabljal skrite modele Markov (HMM) in Gaussove modele mešanic (GMM). Ta metoda je bila uporabljena petnajst let. Toda potreboval je veliko dela in posebnega treninga.

Novi modeli globokega učenja v ASR so boljši. So bolj natančne in lažje za uporabo. Ne potrebujejo posebnih podatkov o usposabljanju in lahko brez dodatne pomoči dobro zapišejo govor.

Zahvaljujoč API-jem govora v besedilo, kot so tisti iz skupščine, je ASR zdaj lažja za uporabo. Razvijalci, startupi in velika podjetja lahko v svoje izdelke enostavno dodajo ASR. Ta tehnologija se na številnih področjih uporablja za izboljšanje stvari, na primer pri sledenju klicev, video napisih, medijskih pregledih in spletnih sestankih.

Toda ASR ima še vedno nekaj težav. Težko je, da bi to govorilo popolnoma zaradi različnih načinov, kako ljudje govorijo. Kljub tem vprašanjem narašča povpraševanje po ASR. Pričakuje se, da bo do leta 2025 vredno 24,9 milijarde USD.

ASR se uporablja na številnih področjih, ne le glasovnih. V avtomobilih pomaga, da je vožnja varnejša z glasovnimi ukazi. V zdravstvu zdravnikom pomaga, da zapišejo informacije o pacientu. Prav tako pomaga rešiti težave s strankami hitreje pri prodaji s prepisovanjem klicev in delom z AI chatboti.

Če povzamemo, ASR spreminja industrijo glasovnega prevoza . Prepisovanje govora je hitro in natančno. Ko bo izboljševal, bo ASR pomagal narediti stvari bolj dostopne, učinkovite in stroškovno učinkovite na mnogih področjih.

Kratka zgodovina ASR

Tehnologija ASR se je začela v petdesetih letih prejšnjega stoletja. Prvi sistem, imenovan "Audrey", je naredil Bell Labs. Od takrat je veliko raslo, z uporabo strojnega učenja in globokega učenja, da se izboljša.

Stari sistemi ASR so uporabili mešanico modelov, kot so skriti modeli Markov (HMMS). Ti sistemi so imeli jezikovne modele, izgovorjave slovarje in HMM. Usposobljeni so bili na velikih naborih podatkov, da bi dobro prepoznali govor. To delo je pomagalo ustvariti današnje sisteme ASR.

Velika sprememba je prišla leta 2014 s papirjem Baiduja. Govorilo je o uporabi globokega učenja za ASR. Ta metoda preslika zvok z besedami z uporabo globokih nevronskih omrežij. ASR je naredil veliko bolj natančno.

Zdaj uporabljamo stare in nove metode ASR. Stari način je močan in prilagodljiv. Nov način je preprostejši in bi bil morda natančnejši z učenjem iz surovega zvoka.

ASR pomaga številnim panogam, kot je svet glasovanja. Poganja Siri, Alexa in Google Assistant, kar olajša pogovor z napravami. Pomaga tudi pri hitrem in natančnem govoru za besedilo, ki pomaga mnogim ljudem.

Prihodnost ASR je videti svetla. Nova tehnologija, kot je šepetanje OpenAI, bi lahko še izboljšala prepisovanje. Raziskave v poglobljenem učenju in AI bodo še naprej natančneje postale ASR. Dodajanje NLP Tech bo pomagalo strojem razumeti več o govoru.

Ključne aplikacije in izzivi ASR

Tehnologija ASR je zelo pomembna na mnogih področjih, kot je industrija glasovnega prevoza . Pomaga pri avtomatiziranem prepisu, v realnem času za videoposnetke in podnapisi. Uporablja se tudi v telefonskih sistemih, storitvah za stranke, jezikovnih prevodih, zdravstvenem varstvu in pravnem delu. Ta tehnologija je spremenila, kako stvari delujejo, olajšajo dostop do stvari in znižajo stroške.

Toda ASR ima nekaj velikih izzivov . Težko je biti tako dober kot človek. Ima težave z različnimi govornimi slogi in razumevanjem besed v kontekstu. Raziskovalci si močno prizadevajo, da bi izboljšali nove učne modele.

Pridobivanje dovolj podatkov in usposabljanja je še eno veliko vprašanje. Zdaj potrebujemo na tisoče ali celo sto tisoč ur podatkov. Podjetja se spopadajo tudi s stroški in časom nastavitve sistemov AI Glasove AI. Toda nekatere panoge, kot so finančne storitve in zdravstveno varstvo, resnično veliko uporabljajo glasovno tehnologijo in jo nameravajo uporabljati še bolj.

Raziskava statista je pokazala, da 73% podjetij ne uporablja glasovne tehnologije, ker ni dovolj natančno. Različne panoge potrebujejo lastne jezikovne modele za ASR in NLP. NLP ima svoje težave, kot je ukvarjanje s slengom in potreben posodobitve. Toda trg za prepoznavanje glasu naj bi se veliko povečal in do leta 2029 dosegel skoraj 50 milijonov dolarjev.

Raziskave McKinseyja kažejo, da lahko ASR resnično izboljša storitev za stranke v klicnih centrih. Stvari lahko naredijo hitrejše, dajejo boljše možnosti za samopomoč in bolje pogovor s strankami. Ker 50% nas potrošnikov vsak dan uporablja glasovno iskanje, bi ASR lahko spremenil način, kako se veliko pogovarjamo s podjetji.

Pogosta vprašanja

Kaj je samodejno prepoznavanje govora (ASR) in kako spreminja industrijo glasovnega prevoza?

ASR izgovorjene besede pretvori v besedilo z uporabo strojnega učenja in umetne inteligence. Spreminja svet glasu, tako da iz govora izdeluje besedilo v realnem času. Zdaj pomaga pri napisih na Tiktoku, Instagramu in Spotifyju, zaradi česar so stvari bolj dostopne in učinkovite.

Kaj je zgodovina ASR?

Prvi sistem ASR, "Audrey", se je začel v petdesetih letih v Bell Labs. Sčasoma je strojno učenje postalo veliko bolje. Zdaj obstajata dva glavna načina: tradicionalni način in globok način učenja. Vsak ima svoje dobre točke in slabosti.

Katere so ključne aplikacije in izzivi ASR?

ASR se uporablja na številnih območjih. V glasovnih okencih pomaga pri samodejnem pisanju, napisih v živo in podnapisih. Je tudi v telefonskih sistemih, storitvah za stranke, jezikovnem prevajanju, zdravstvenem varstvu in pravnem delu. Toda še vedno ima težave pri ujemanju človeške natančnosti, zlasti pri spreminjah govora. Raziskovalci si močno prizadevajo, da bi to izboljšali.