Системите за автоматично разпознаване на реч и виртуалните асистенти като Siri, Alexa и Cortana са станали обичайна част от живота ни. Нашата зависимост от тях се увеличава значително, тъй като те стават по-умни. От включването на осветлението до провеждането на обаждания до смяната на телевизионните канали, ние използваме тези интелигентни технологии, за да изпълняваме обикновени задачи.
Чудили ли сте се някога как работят тези системи за разпознаване на реч?
Е, този блог ще ви научи на някои от основите на автоматичното разпознаване на реч. Освен това ще проучим работата му и как са изградени функционални виртуални асистенти като Siri.
Какво представлява автоматичното разпознаване на реч?
Автоматичното разпознаване на реч (ASR) е софтуер, който позволява на компютърната система да преобразува човешката реч в текст, като използва множество алгоритми за изкуствен интелект и машинно обучение.
След преобразуване и анализ на дадената команда, компютърът отговаря с подходящ изход за потребителя. ASR беше представен за първи път през 1962 г. и оттогава непрекъснато подобрява операциите си и получава огромна светлина поради популярни приложения като Alexa и Siri.
Какъв е процесът за събиране на реч за обучение на ASR модели?
Събирането на реч има за цел да събере няколко примерни записи от множество области, използвани за захранване и обучение на ASR модели. Системата ASR осигурява най-висока ефективност, когато се събират големи набори от данни за говор и аудио и се предоставят на нейната система.
За да работят безпроблемно, събраните набори от речеви данни трябва да съдържат всички целеви демографски данни, езици, акценти и диалекти. Следният процес показва как да обучавате модела за машинно обучение в множество стъпки:
Започнете с изграждане на демографска матрица
Предимно събира данни за различни демографски данни като местоположение, пол, език, възраст и акценти. Освен това се уверете, че сте уловили различни шумове от околната среда, като уличен шум, шум от чакалнята, шум от обществени офиси и др.
Съберете и транскрибирайте говорните данни
Следващата стъпка е събиране на проби от човешки звук и реч въз основа на различни географски местоположения, за да обучите вашия ASR модел. Това е важна стъпка и изисква човешки експерти да извършват дълги и кратки произнасяния на думи, за да получат истинското усещане на изречението и да повтарят същите изречения с различни акценти и диалекти.
Създайте отделен набор от тестове
След като сте събрали транскрибирания текст, следващата стъпка е да го сдвоите със съответните аудио данни. След това сегментирайте данните допълнително и включете едно изявление от тях. Сега от сегментираните двойки данни можете да изтеглите произволни данни от набор за по-нататъшно тестване.
Обучете вашия ASR езиков модел
Колкото повече информация имат вашите набори от данни, толкова по-добре ще работи вашият обучен с AI модел. Затова генерирайте множество варианти на текст и речи, които сте записали по-рано. Перифразирайте едни и същи изречения, като използвате различни речеви означения.
Оценете изхода и накрая итерирайте
И накрая, измерва изхода на вашия ASR модел, за да коригира неговата производителност. Тествайте модела спрямо набор от тестове, за да определите неговата ефективност. Подходящо е да включите вашия ASR модел в обратна връзка, за да генерирате желания резултат и да поправите всички пропуски.
[Прочетете също: Изчерпателен преглед на автоматичното разпознаване на реч]
Какви са различните случаи на използване на разпознаването на реч?
Технологията за разпознаване на реч е широко разпространена в много индустрии днес. Някои индустрии, използващи тази огромна технология, са както следва:
BMW Intelligent Personal Assistant, пуснат в BMW Серия 3, е много по-интелигентен от обикновените гласови асистенти. Той може да позволи на водачите да намерят информация, свързана с автомобила, и да управляват автомобила с помощта на гласови команди.
[Прочетете също: Какво представлява технологията за преобразуване на говор в текст и как работи]
Как Shaip може да помогне?
Shaip е една от водещите услуги за обучение на AI, която притежава опит в множество области на AI и ML. Те могат да ви помогнат при изграждането на ваш собствен набор от данни, който може да се използва за различни приложения и проекти.
Някои от услугите, предоставяни от Shaip са:
- Автоматично разпознаване на реч (ASR)
- Колекция от сценарии
- Транскреация
- Колекция от спонтанна реч
- Колекция от изказвания/ Думи за събуждане,
- Преобразуване на говор (TTS)
Можете да се възползвате от тези услуги, за да получите най-добри резултати за вашите базирани на AI проекти. Научете повече за тези услуги, като се свържете с нашия експертен екип днес!
