Технологията за автоматично разпознаване на реч съществува от дълго време, но наскоро придоби известност, след като използването й стана преобладаващо в различни приложения за смартфони като Siri и Alexa. Тези базирани на изкуствен интелект приложения за смартфони илюстрират силата на ASR за опростяване на ежедневните задачи за всички нас.
През последното десетилетие търговските ASR системи се превърнаха в критичен компонент в много потребителски продукти и услуги, като компании като Amazon, Google и Apple са водещи в интегрирането на усъвършенствано разпознаване на реч в своите предложения.
Освен това, тъй като различни индустриални вертикали продължават да се придвижват към автоматизация, основната нужда от ASR е подложена на скок. Затова нека разберем в дълбочина тази страхотна технология за разпознаване на реч и защо тя се счита за една от най-важните технологии за бъдещето.
Кратка история на технологията ASR
Преди да продължим напред и да изследваме потенциала на автоматичното разпознаване на реч, нека първо да разгледаме неговата еволюция.
| Десетилетие | Еволюция на ASR |
|---|---|
| 1950s | Технологията за разпознаване на реч е въведена за първи път от Bell Laboratories през 1950-те години на миналия век. Bell Labs създаде виртуален разпознавател на реч, известен като „Одри“, който може да идентифицира числата между 1-9, когато се изговарят с един глас. |
| 1960s | През 1952 г. IBM пусна първата си система за гласово разпознаване, "Shoebox". Shoebox можеше да разбере и разграничи шестнадесет говорими английски думи. |
| 1970s | Университетът Карнеги Мелън през 1976 г. разработи система „Harpy“, която може да разпознае над 1000 думи. |
| 1990s | След дълго чакане от почти 40 години, Bell Technologies отново прави пробив в индустрията със своите системи за интерактивно гласово разпознаване с набиране, които могат да диктуват човешката реч. |
| 2000s | Това беше период на трансформация за ASR технологията, тъй като големият технологичен гигант Google започна да работи върху технологията за разпознаване на реч. Те създадоха усъвършенстван софтуер за реч със степен на точност от приблизително 80%, което го прави популярен в световен мащаб. |
| 2010s | Последното десетилетие се превърна в златен период за ASR, като Amazon и Apple стартираха първия си базиран на изкуствен интелект софтуер за реч, Alexa и Siri. |
Изследванията в областта на разпознаването на реч в края на 20-ти век доведоха до разработването и широкото приемане на скрити модели на Марков, които станаха гръбнакът на много ранни ASR системи.
В навечерието на 2010 г. ASR се развива изключително много и става все по-разпространен и точен. Днес Amazon, Google и Apple са най-известните лидери в ASR технологията.
[Прочетете също: Пълното ръководство за разговорен AI ]
Как работи гласовото разпознаване?
Автоматичното разпознаване на реч е доста напреднала технология, която е изключително трудна за проектиране и разработване. По света има хиляди езици с различни диалекти и акценти, така че е трудно да се разработи софтуер, който да разбира всичко.
ASR използва концепции за обработка на естествен език и машинно обучение за своето развитие. Чрез включването на множество механизми за изучаване на език в софтуера, разработчиците гарантират прецизността и ефективността на софтуера за разпознаване на реч.
Автоматичното разпознаване на реч (ASR) е сложна технология, която разчита на няколко ключови процеса за преобразуване на говоримия език в текст. На високо ниво основните включени стъпки са:
- Аудио заснемане: Микрофон улавя речта на потребителя и преобразува акустичните вълни в електрически сигнал.
- Предварителна обработка на аудио: След това електрическият сигнал се дигитализира и преминава през различни стъпки на предварителна обработка, като намаляване на шума, за да се подобри качеството на аудио входа.
- Извличане на функции: Цифровият звук се анализира, за да се извлекат акустични характеристики, като височина, енергия и спектрални коефициенти, които са характерни за различни звуци на речта.
- Акустично моделиране: Извлечените характеристики се сравняват с предварително обучени акустични модели, които картографират аудио характеристиките към отделни звуци на речта или фонеми.
- Езиково моделиране: След това разпознатите фонеми се сглобяват в думи и фрази с помощта на статистически езикови модели, които предвиждат най-вероятните последователности от думи въз основа на контекста.
- Декодирането: Последната стъпка включва декодиране на най-вероятната последователност от думи, която съответства на входното аудио, като се вземат предвид както акустичният, така и езиковият модел.
Тези основни компоненти работят безпроблемно заедно, за да осигурят много точно преобразуване на говор в текст, дори при наличие на фонов шум, акценти и различни речници.
[Прочетете също: 4-те най-големи предизвикателства и решения при разпознаването на реч]
Примери за ASR от реалния свят
Автоматичното разпознаване на реч е страхотна технология, която днес стана широко популярна и ценна. Голямата му известност е, защото позволява на потребителите да изпълняват бързо множество задачи, използвайки управление със свободни ръце.
Виртуални асистенти и интелигентни устройства: ASR е основен компонент на виртуални асистенти като Siri, Alexa и Google Assistant, позволяващ управление без ръце и взаимодействие с различни устройства за интелигентен дом и онлайн услуги. Гласовото търсене и устройствата с гласово управление са сред най-често срещаните приложения на ASR технологията в потребителската електроника, позволявайки на потребителите да взаимодействат със смартфони, устройства за интелигентен дом и други устройства чрез гласови команди. Най-популярните продукти, които използват технология за разпознаване на реч, са:
- Google Асистент: Разработен през 2016 г., Google Assistant е най-добрият софтуер, базиран на чат днес, с най-висок процент на точност от над 95% на американски английски. Грубо казано, той се използва от стотици милиони хора по целия свят.
- Apple Siri: Siri е класическият пример за достъпност на ASR в над 30 страни и 21 езика по света. Siri е първата система, базирана на чат, която революционизира използването на технологията реч към текст.
- Amazon Alexa: Alexa се е превърнала в нарицателно име и устройство днес, с приблизителен брой потребители от над 100 милиона души по целия свят.
Случаи на използване на технологията за разпознаване на реч
Освен използването на ASR технологията в софтуер, базиран на чат, има и други случаи на употреба на тази изключителна технология. Автоматичното разпознаване на реч обхваща широк спектър от индустрии и ежедневието, от автоматизация на обслужването на клиенти до управление на превозни средства със свободни ръце и инструменти за достъпност. Ето някои от тях:
Автомобили и транспорт
ASR е интегриран в информационно-развлекателните системи на автомобила, позволявайки на водачите да контролират различни функции, като възпроизвеждане на музика, навигация и климатичен контрол, използвайки гласови команди, подобрявайки безопасността и удобството.
Здравеопазване и медицинска транскрипция
ASR трансформира здравната индустрия, като дава възможност на лекарите да диктуват бележки и записи по-ефективно, рационализирайки процеса на документиране и намалявайки административните разходи.
Центрове за обаждания и поддръжка на клиенти
ASR се използва широко в центровете за обаждания за автоматизиране на транскрипцията на взаимодействията с клиентите, подобряване на производителността на агентите и подобряване на цялостното клиентско изживяване.
Учене на език
Технологията ASR направи революция в изучаването на езици, като предостави обратна връзка в реално време относно произношението и уменията за говорим език. Това позволява на обучаемите да усъвършенстват своите модели на реч, да получават незабавни корекции и да подобряват своята плавност по по-ефективен начин.
Достъпност за хора с увреден слух
Технологията ASR играе решаваща роля в правенето на цифрово съдържание и изживяване по-достъпни за хора с увреждания, като например предоставяне на надписи в реално време за слуха или позволяване на гласов контрол за хора с ограничена подвижност.
Гласова биометрия и сигурност
Уникалните характеристики на гласа на индивида могат да се използват като форма на биометрично удостоверяване. Технологията ASR играе решаваща роля в гласовите биометрични системи, като предлага допълнителен слой сигурност за лична идентификация и контрол на достъпа.
Медии и излъчване
ASR се използва за генериране на надписи и субтитри за съдържание на живо и предварително записано, което го прави по-достъпно за зрителите и позволява нови форми на интерактивни медийни изживявания.
Предимства на ASR
- Ефективност: ASR ускорява въвеждането на данни и комуникацията, позволявайки на потребителите да говорят вместо да пишат, което повишава производителността.
- Достъпност: Подобрява достъпността на технологиите за хора с увреждания, позволявайки по-лесно взаимодействие с устройства.
- Операция „свободни ръце“: ASR улеснява многозадачността, като позволява на потребителите да контролират устройства чрез гласови команди, като ръцете им остават свободни за други задачи.
- Рентабилен: Чрез намаляване на нуждата от услуги за ръчно преписване, ASR спестява време и оперативни разходи на бизнеса.
[Прочетете също: Данни за обучение за разпознаване на говор – типове, събиране на данни и приложения]
Предизвикателства в ASR
- Акценти и диалекти: Променливостта в акцентите може да попречи на точността на разпознаване, което води до грешки в транскрипцията. Това са сред ключовите предизвикателства пред ASR, върху чието разрешаване изследователите активно работят.
- Фонов шумШумната среда може да наруши работата на ASR, което затруднява системата да улавя ясно речта. За разлика от това, човешкото разпознаване обикновено превъзхожда ASR в трудни акустични среди, тъй като хората разбират речта по-добре в шум.
- омофоните: Думи, които звучат еднакво, но имат различно значение, могат да объркат ASR системите, което води до недоразумения.
- Продължителна реч: Естествени говорни модели, включително паузи и вариации, усложняват разпознаването, предизвикват точността на ASR.
Какво крие бъдещето за ASR технологията?
С напредването на AI и машинното обучение се очаква технологията за автоматично разпознаване на реч да стане по-точна, по-бърза и по-естествено звучаща. В допълнение, технологията ASR вероятно ще стане преобладаваща в обслужването на клиенти, образованието, здравеопазването и др. За организациите разработването на персонализирани бизнес решения, базирани на ASR, трябва да бъде следващата цел.
Получете помощ за своите базирани на ASR проекти от експерти на Shaip
