Автоматичното разпознаване на реч (ASR) измина дълъг път. Въпреки че е изобретен отдавна, едва ли е бил използван от някого. Времето и технологията обаче са се променили значително. Аудио транскрипцията се е развила значително.
Технологии като AI (изкуствен интелект) задвижват процеса на превод от аудио към текст за бързи и точни резултати. В резултат на това неговите приложения в реалния свят също се увеличиха, като някои популярни приложения като Tik Tok, Spotify и Zoom вграждат процеса в своите мобилни приложения.
Така че нека проучим ASR и да открием защо това е една от най-популярните технологии през 2022 г.
Какво е говор към текст?
Реч към текст е подобрена с AI технология, която превежда човешката реч от аналогова в цифрова форма. Освен това цифровата форма на събраните данни се транскрибира в текстов формат.
Реч към текст често се бърка с разпознаването на глас, което е напълно различно от този метод. При гласовото разпознаване фокусът е върху идентифицирането на гласовите модели на хората, докато при този метод системата се опитва да идентифицира думите, които се изговарят.
Често срещани имена на реч към текст
Тази усъвършенствана технология за разпознаване на реч също е популярна и се нарича с имената:
- Автоматично разпознаване на реч (ASR)
- Гласово разпознаване
- Компютърно разпознаване на реч
- Аудио транскрипция
- Четене на екрана
Разбиране на работата на автоматичното разпознаване на реч
Работата на софтуера за превод от аудио към текст е сложна и включва изпълнението на множество стъпки. Както знаем, преобразуването на реч в текст е изключителен софтуер, предназначен да конвертира аудио файлове в редактируем текстов формат; прави го чрез използване на гласово разпознаване.
Процес
- Първоначално, използвайки аналогово-цифров преобразувател, компютърна програма прилага лингвистични алгоритми към предоставените данни, за да разграничи вибрациите от звуковите сигнали.
- След това съответните звуци се филтрират чрез измерване на звуковите вълни.
- Освен това звуците се разпределят/сегментират в стотни или хилядни от секундите и се съпоставят с фонеми (измерима единица звук за разграничаване на една дума от друга).
- Фонемите допълнително преминават през математически модел, за да се сравнят съществуващите данни с добре познати думи, изречения и фрази.
- Резултатът е в текстов или компютърен аудио файл.
[Прочетете също: Изчерпателен преглед на автоматичното разпознаване на реч]
Какви са употребите на реч към текст?
Има множество употреби на софтуер за автоматично разпознаване на реч, като напр
- Търсене на съдържание: Повечето от нас са преминали от въвеждане на букви на телефоните си към натискане на бутон, за да може софтуерът да разпознае гласа ни и да предостави желаните резултати.
- Обслужване на клиенти: Чатботовете и AI асистентите, които могат да напътстват клиентите през няколкото начални стъпки на процеса, станаха често срещани.
- Затворени надписи в реално време: С увеличения глобален достъп до съдържание, затворените надписи в реално време се превърнаха във важен и значим пазар, тласкайки ASR напред за използването му.
- Електронна документация: Няколко административни отдела започнаха да използват ASR за изпълнение на целите на документацията, като се грижат за по-добра скорост и ефективност.
Какви са основните предизвикателства пред разпознаването на реч?
Аудио анотация все още не е достигнал върха на своето развитие. Все още има много предизвикателства, на които инженерите се опитват да се противопоставят, за да направят системата ефективна, като напр
- Получаване на контрол върху акцентите и диалектите.
- Разбиране на контекста на изречените изречения.
- Разделяне на фоновите шумове за усилване на входното качество.
- Превключване на кода на различни езици за ефективна обработка.
- Анализиране на визуалните знаци, използвани в речта в случай на видео файлове.
Аудио транскрипции и разработка на AI за преобразуване на реч в текст
Най-голямото предизвикателство със софтуера за автоматично разпознаване на реч е създаването на неговия резултат 100% точно. Тъй като необработените данни са динамични и не може да се приложи един алгоритъм, данните се анотират, за да се обучи AI да ги разбира в правилния контекст.
За да се извърши този процес, трябва да се изпълнят специфични задачи, като например:
- Анализ на настроението и темата: Софтуерът, използващ множество алгоритми, извършва анализ на настроението на предоставените данни, за да предостави резултати без грешки.
- Анализ на намерението и разговора: Откриването на намерение има за цел да обучи AI да разпознава намерението на говорещия. Използва се главно за създаване на чатботове, задвижвани от AI.
Заключение
Технологията за преобразуване на говор в текст е в страхотен етап в момента. С повече цифрови устройства, включващи гласово търсене и асистенти за управление в техните приложения, търсенето на аудио транскрипция ще нарасне. Ако желаете да добавите тази впечатляваща функция към приложението си, свържете се с експертите по събиране на речеви данни на Shaip, за да научите пълните подробности.
