Recunoașterea automată a vorbirii ( ASR ) schimbă industria vocii off prin transformarea cuvintelor rostite în text. Folosește învățarea automată și inteligența artificială pentru a înțelege și a scrie ceea ce spun oamenii. În ultimii zece ani, ASR a crescut foarte mult. Acum este folosit în multe domenii, cum ar fi apeluri telefonice, videoclipuri, verificări media și întâlniri online.

Vechea modalitate de a face ASR a fost utilizarea modelelor Markov ascunse (HMM) și modelelor de amestec Gaussian (GMM). Această metodă a fost folosită timp de cincisprezece ani. Dar, a avut nevoie de multă muncă și de pregătire specială.

Noile modele de Deep Learning în ASR sunt mai bune. Sunt mai precise și mai ușor de utilizat. Nu au nevoie de date speciale de antrenament și pot scrie bine vorbirea fără ajutor suplimentar.

Datorită API-urilor Speech-to-Text, precum cele de la AssemblyAI, ASR este acum mai ușor de utilizat. Dezvoltatorii, startup-urile și marile companii pot adăuga cu ușurință ASR la produsele lor. Această tehnologie este folosită în multe domenii pentru a îmbunătăți lucrurile, cum ar fi urmărirea apelurilor, subtitrările video, verificările media și întâlnirile online.

Dar, ASR mai are unele probleme. Este greu să-l faci să înțeleagă perfect vorbirea din cauza diferitelor moduri în care oamenii vorbesc. În ciuda acestor probleme, cererea pentru ASR este în creștere. Se estimează că va avea o valoare de 24,9 miliarde USD până în 2025.

ASR este folosit în multe domenii, nu doar voce off. În mașini, ajută la conducerea mai sigură cu comenzi vocale. În domeniul sănătății, îi ajută pe medici să noteze informațiile despre pacient. De asemenea, ajută la rezolvarea mai rapidă a problemelor clienților în vânzări prin transcrierea apelurilor și lucrând cu chatbot-uri AI.

În rezumat, ASR schimbă industria de voce off . Face transcrierea vorbirii rapidă și precisă. Pe măsură ce se îmbunătățește, ASR va ajuta să facă lucrurile mai accesibile, mai eficiente și mai rentabile în multe domenii.

O scurtă istorie a ASR

Tehnologia ASR a început în anii 1950. Primul sistem, numit „Audrey”, a fost realizat de Bell Labs. De atunci, a crescut foarte mult, folosind învățarea automată și învățarea profundă pentru a se îmbunătăți.

Vechile sisteme ASR foloseau o combinație de modele precum Hidden Markov Models (HMM). Aceste sisteme aveau modele de limbă, dicționare de pronunție și HMM-uri. Au fost instruiți pe seturi mari de date pentru a recunoaște bine vorbirea. Această lucrare a ajutat la crearea sistemelor ASR de astăzi.

O mare schimbare a venit în 2014 cu o lucrare de Baidu. S-a vorbit despre utilizarea învățării profunde pentru ASR. Această metodă mapează sunetul la cuvinte folosind rețele neuronale profunde. A făcut ASR mult mai precis.

Acum, folosim atât metodele ASR vechi, cât și cele noi. Vechiul mod este puternic și flexibil. Noua modalitate este mai simplă și poate fi mai precisă prin învățarea din audio brut.

ASR ajută multe industrii, cum ar fi lumea voce off. Acesta alimentează Siri, Alexa și Google Assistant, facilitând comunicarea cu dispozitivele. De asemenea, ajută la transmiterea rapidă și precisă a textului, ajutând mulți oameni.

Viitorul ASR pare luminos. Tehnologia nouă precum Whisper de la OpenAI ar putea face transcrierea și mai bună. Cercetarea în învățarea profundă și AI va continua să facă ASR mai precisă. Adăugarea tehnologiei NLP va ajuta mașinile să înțeleagă mai multe despre vorbire.

Aplicații cheie și provocări ale ASR

Tehnologia ASR este foarte importantă în multe domenii, cum ar fi industria voiceover . Ajută la transcriere automată, subtitrări în timp real pentru videoclipuri și subtitrări. Este, de asemenea, utilizat în sistemele de telefonie, serviciul pentru clienți, traducerile lingvistice, asistența medicală și activitatea juridică. Această tehnologie a schimbat modul în care funcționează lucrurile, a făcut lucrurile mai ușor de accesat și a redus costurile.

Dar, ASR are unele provocări . Este greu să-l faci să fie la fel de bun ca un om. Are probleme cu diferite stiluri de vorbire și înțelegerea cuvintelor în context. Cercetătorii lucrează din greu pentru a o îmbunătăți cu noile modele de învățare.

Obținerea suficiente de date și instruire este o altă problemă importantă. Acum, avem nevoie de mii sau chiar sute de mii de ore de date. Companiile se confruntă, de asemenea, cu costul și timpul de instalare a sistemelor vocale AI. Însă, unele industrii precum serviciile financiare și asistența medicală folosesc foarte mult tehnologia vocală și intenționează să o folosească și mai mult.

Un sondaj realizat de Statista a constatat că 73% dintre companii nu folosesc tehnologia vocală, deoarece nu este suficient de precisă. Diferitele industrii au nevoie de propriile modele de limbaj pentru ASR și NLP. NLP are propriile probleme, cum ar fi gestionarea argoului și nevoia de actualizări. Dar, piața de recunoaștere a vocii este de așteptat să crească foarte mult, ajungând la aproape 50 de milioane de dolari până în 2029.

Cercetările efectuate de McKinsey arată că ASR poate îmbunătăți cu adevărat serviciul pentru clienți în centrele de apeluri. Poate accelera lucrurile, poate oferi opțiuni de auto-ajutorare mai bune și poate face vorbirea mai bună cu clienții. Deoarece 50% dintre consumatorii din SUA folosesc căutarea vocală în fiecare zi, ASR ar putea schimba foarte mult modul în care vorbim cu companiile.

FAQ

Ce este recunoașterea automată a vorbirii (ASR) și cum revoluționează industria de voce off?

ASR transformă cuvintele rostite în text folosind învățarea automată și inteligența artificială. Schimbă lumea voce off prin crearea de text în timp real din vorbire. Acum, ajută cu legendele pe TikTok, Instagram și Spotify, făcând lucrurile mai accesibile și mai eficiente.

Care este istoria ASR?

Primul sistem ASR, „Audrey”, a început în anii 1950 la Bell Labs. De-a lungul timpului, învățarea automată a făcut ASR mult mai bun. Acum, există două moduri principale de a face acest lucru: modul tradițional și modul de învățare profundă. Fiecare are propriile sale puncte bune și dezavantaje.

Care sunt aplicațiile și provocările cheie ale ASR?

ASR este utilizat în multe domenii. În voiceover, ajută la scrierea automată, subtitrări live și subtitrări. Este, de asemenea, în sistemele telefonice, serviciul pentru clienți, traducerea limbilor, asistența medicală și activitatea juridică. Însă, încă are probleme în a se potrivi acuratețea umană, în special cu variațiile de vorbire. Cercetătorii lucrează din greu pentru a o îmbunătăți.