Автоматското препознавање на говорот ( ASR ) ја менува индустријата за звук со претворање на говорните зборови во текст. Тој користи машинско учење и вештачка интелигенција за да разбере и запише што велат луѓето. Во последните десет години, АСР порасна многу. Сега се користи во многу области како телефонски повици, видеа, медиумски проверки и состаноци преку Интернет.

Стариот начин на правење ASR користеше скриени модели на Марков (HMM) и гаузиски модели на мешавина (GMM). Овој метод се користеше петнаесет години. Но, требаше многу работа и специјална обука.

Новите модели на длабоко учење во ASR се подобри. Тие се поточни и полесни за употреба. Не им требаат специјални податоци за обука и можат добро да го запишат говорот без дополнителна помош.

Благодарение на API на говор до текст, како оние од Собранието, ASR сега е полесно за употреба. Програмерите, стартапите и големите компании можат лесно да додадат ASR на нивните производи. Оваа технологија се користи во многу области за да ги подобри работите, како во следењето на повици, видео -наслови, медиумски проверки и состаноци преку Интернет.

Но, АСР сè уште има некои проблеми. Тешко е да се натера да го разбере говорот совршено заради различни начини на кои луѓето зборуваат. И покрај овие проблеми, побарувачката за ASR расте. Се очекува да вреди 24,9 милијарди УСД до 2025 година.

ASR се користи во многу области, не само со гласови. Во автомобилите, тоа помага да се направи возењето побезбедно со говорни команди. Во здравството, им помага на лекарите да ги запишат информациите за пациентите. Исто така, помага да се решат проблемите со клиентите побрзо во продажбата со транскрипција на повици и работа со Чатботи за АИ.

Накратко, АСР ја менува индустријата за звук . Тоа го прави препишувањето на говорот брзо и точен. Како што станува подобро, АСР ќе помогне да ги направи работите подостапни, поефикасни и економични во многу полиња.

Кратка историја на ASR

Технологијата ASR започна во 1950 -тите. Првиот систем, наречен „Одри“, го направи Бел Лабс. Оттогаш, таа порасна многу, користејќи машинско учење и длабоко учење за да се подобри.

Старите системи ASR користеле мешавина од модели како скриени модели на Марков (HMMS). Овие системи имаа јазични модели, речници за изговор и ХММ. Тие беа обучени на големи податоци за да го препознаат говорот добро. Оваа работа помогна да се создадат денешните системи ASR.

Голема промена дојде во 2014 година со хартија од Бајду. Зборуваше за користење на длабоко учење за ASR. Овој метод го мапира аудио на зборови користејќи длабоки нервни мрежи. Тоа го направи ASR многу поточно.

Сега, ние користиме и стари и нови методи на ASR. Стариот начин е силен и флексибилен. Новиот начин е поедноставен и може да биде поточен со учење од суров аудио.

ASR им помага на многу индустрии, како светот на звукот. Ги овластува Сири, Алекса и Асистент на Гугл, правејќи ги лесно разговорите со уредите. Исто така, помага при брз и точен говор на текст, помагајќи им на многу луѓе.

Иднината на ASR изгледа светла. Новата технологија како шепот на Openai може да ја направи транскрипцијата уште подобра. Истражувањата за длабоко учење и АИ ќе продолжат да го прават ASR поточно. Додавањето на NLP Tech ќе им помогне на машините да разберат повеќе за говорот.

Клучни апликации и предизвици на ASR

Технологијата ASR е многу важна во многу полиња, како што е индустријата за звук . Помага при автоматска транскрипција, наслови во реално време за видеа и преводи. Исто така се користи во телефонски системи, услуги на клиентите, јазични преводи, здравствена заштита и правна работа. Оваа технологија го смени начинот на кој функционираат работите, ги олеснуваше работите и ги намали трошоците.

Но, АСР има некои големи предизвици . Тешко е да биде добро како човекот. Има проблеми со различни стилови на зборување и разбирање на зборови во контекст. Истражувачите работат напорно за да се подобри со новите модели на учење.

Добивањето доволно податоци и обука е уште едно големо прашање. Сега, потребни ни се илјадници, па дури и стотици илјади часови на податоци. Компаниите исто така се борат со цената и времето на поставување на системи за гласовно АИ. Но, некои индустрии како финансиски услуги и здравствена заштита навистина користат многу говорна технологија и планираат да ја користат уште повеќе.

Анкетата на „Статиста“ открила дека 73% од бизнисите не користат говорна технологија затоа што не е доволно точна. На различни индустрии им се потребни свои јазични модели за ASR и NLP. НЛП има свои проблеми како да се справи со сленг и има потреба од ажурирања. Но, пазарот за препознавање на гласот се очекува да порасне многу, достигнувајќи скоро 50 милиони долари до 2029 година.

Истражувањето на Мекинзи покажува дека АСР навистина може да ја подобри услугата на клиентите во центрите за повици. Може да ги направи работите побрзи, да даде подобри опции за самопомош и да го подобри разговорот со клиентите. Бидејќи 50% од американските потрошувачи користат гласовно пребарување секој ден, АСР би можел да го промени начинот на кој многу разговараме со компаниите.

Најчесто поставувани прашања

Што е автоматско препознавање на говорот (ASR) и како ја револуционизира индустријата за звук?

ASR ги претвора говорните зборови во текст користејќи машинско учење и вештачка интелигенција. Го менува светот на звукот со правење текст во реално време од говорот. Сега, тоа помага при наслови на TikTok, Instagram и Spotify, правејќи ги работите подостапни и поефикасни.

Која е историјата на АСР?

Првиот систем на АСР, „Одри“, започна во 1950 -тите во „Бел лаборатории“. Со текот на времето, машинското учење го направи ASR многу подобро. Сега, постојат два главни начина да го сторат тоа: традиционалниот начин и длабокото учење. Секој има свои добри точки и слаби страни.

Кои се клучните апликации и предизвици на ASR?

ASR се користи во многу области. Во гласовите, тоа помага при автоматско пишување, наслови во живо и преводи. Исто така е во телефонски системи, услуги на клиентите, превод на јазик, здравствена заштита и правна работа. Но, сè уште има проблем да одговара на човечката точност, особено со варијациите на говорот. Истражувачите работат напорно за да го подобрат тоа.