Automatyczne rozpoznawanie mowy ( ASR ) zmienia branżę lektorów , przekształcając wypowiadane słowa w tekst. Wykorzystuje uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję, aby zrozumieć i zapisać, co mówią ludzie. W ciągu ostatnich dziesięciu lat firma ASR bardzo się rozwinęła. Jest obecnie używany w wielu obszarach, takich jak rozmowy telefoniczne, filmy, sprawdzanie multimediów i spotkania online.

Starym sposobem wykonywania ASR było użycie ukrytych modeli Markowa (HMM) i modeli mieszaniny Gaussa (GMM). Metodę tę stosowano przez piętnaście lat. Wymagało to jednak dużo pracy i specjalnego szkolenia.

Nowe modele głębokiego uczenia się w ASR są lepsze. Są dokładniejsze i łatwiejsze w użyciu. Nie potrzebują specjalnych danych szkoleniowych i potrafią dobrze zapisywać mowę bez dodatkowej pomocy.

Dzięki interfejsom API zamiany mowy na tekst, takim jak te z AssemblyAI, ASR jest teraz łatwiejszy w użyciu. Deweloperzy, startupy i duże firmy mogą łatwo dodać ASR do swoich produktów. Technologię tę wykorzystuje się w wielu obszarach, aby usprawnić działanie, na przykład w śledzeniu połączeń, napisach do filmów, sprawdzaniu multimediów i spotkaniach online.

Ale ASR nadal ma pewne problemy. Trudno jest uzyskać doskonałe rozumienie mowy ze względu na różne sposoby mówienia. Pomimo tych problemów popyt na ASR rośnie. Oczekuje się, że do 2025 roku jego wartość będzie wynosić 24,9 miliarda dolarów.

ASR jest używany w wielu obszarach, nie tylko w lektorach. W samochodach pomaga zwiększyć bezpieczeństwo jazdy za pomocą poleceń głosowych. W opiece zdrowotnej pomaga lekarzom zapisywać informacje o pacjencie. Pomaga także szybciej rozwiązywać problemy klientów w sprzedaży poprzez transkrypcję rozmów i współpracę z chatbotami AI.

Podsumowując, ASR zmienia branżę lektorów . Dzięki niemu transkrypcja mowy jest szybka i dokładna. W miarę jak będzie coraz lepiej, ASR pomoże uczynić rzeczy bardziej dostępnymi, wydajnymi i opłacalnymi w wielu dziedzinach.

Krótka historia ASR

Technologia ASR rozpoczęła się w latach pięćdziesiątych XX wieku. Pierwszy system, nazwany „Audrey”, został wyprodukowany przez Bell Labs. Od tego czasu bardzo się rozwinął, wykorzystując uczenie maszynowe i głębokie uczenie się, aby stać się jeszcze lepszym.

Stare systemy ASR wykorzystywały mieszankę modeli, takich jak ukryte modele Markowa (HMM). Systemy te posiadały modele językowe, słowniki wymowy i HMM. Zostali przeszkoleni na dużych zbiorach danych, aby dobrze rozpoznawać mowę. Ta praca pomogła stworzyć dzisiejsze systemy ASR.

Duża zmiana nastąpiła w 2014 roku wraz z publikacją Baidu. Mówiono o wykorzystaniu głębokiego uczenia się w ASR. Ta metoda mapuje dźwięk na słowa przy użyciu głębokich sieci neuronowych. Dzięki temu ASR jest znacznie dokładniejszy.

Obecnie używamy zarówno starych, jak i nowych metod ASR. Stary sposób jest mocny i elastyczny. Nowy sposób jest prostszy i może być dokładniejszy dzięki uczeniu się na surowym dźwięku.

ASR pomaga wielu branżom, takim jak świat lektorów. Obsługuje Siri, Alexę i Asystenta Google, dzięki czemu rozmowa z urządzeniami jest łatwa. Pomaga także w szybkiej i dokładnej zamianie tekstu na tekst, pomagając wielu osobom.

Przyszłość ASR rysuje się w jasnych barwach. Nowa technologia, taka jak Whisper OpenAI, może sprawić, że transkrypcja będzie jeszcze lepsza. Badania nad głębokim uczeniem się i sztuczną inteligencją sprawią, że ASR będzie coraz dokładniejszy. Dodanie technologii NLP pomoże maszynom lepiej zrozumieć mowę.

Kluczowe zastosowania i wyzwania ASR

Technologia ASR jest bardzo ważna w wielu dziedzinach, np. w branży lektorskiej . Pomaga w automatycznej transkrypcji, napisach do filmów i napisów w czasie rzeczywistym. Jest również stosowany w systemach telefonicznych, obsłudze klienta, tłumaczeniach językowych, opiece zdrowotnej i pracy prawniczej. Ta technologia zmieniła sposób działania wielu rzeczy, ułatwiła do nich dostęp i obniżyła koszty.

Jednak ASR stoi przed dużymi wyzwaniami . Trudno jest sprawić, by było tak dobre, jak ludzkie. Ma problemy z różnymi stylami mówienia i rozumieniem słów w kontekście. Naukowcy ciężko pracują, aby ulepszyć je dzięki nowym modelom uczenia się.

Uzyskanie wystarczającej ilości danych i szkolenia to kolejna ważna kwestia. Teraz potrzebujemy tysięcy, a nawet setek tysięcy godzin danych. Firmy borykają się również z kosztami i czasem konfiguracji głosowych systemów AI. Jednak niektóre branże, takie jak usługi finansowe i opieka zdrowotna, naprawdę często korzystają z technologii głosowych i planują wykorzystywać ją jeszcze częściej.

Ankieta przeprowadzona przez firmę Statista wykazała, że ​​73% firm nie korzysta z technologii głosowych, ponieważ nie są one wystarczająco dokładne. Różne branże potrzebują własnych modeli językowych dla ASR i NLP. NLP ma swoje własne problemy, takie jak radzenie sobie ze slangiem i potrzeba aktualizacji. Oczekuje się jednak, że rynek rozpoznawania głosu znacznie wzrośnie, osiągając prawie 50 milionów dolarów do 2029 roku.

Badania McKinsey pokazują, że ASR może realnie poprawić obsługę klienta w call center. Może przyspieszyć działanie, zapewnić lepsze możliwości samopomocy i sprawić, że rozmowa z klientami będzie lepsza. Ponieważ 50% konsumentów w USA codziennie korzysta z wyszukiwania głosowego, ASR może zmienić sposób, w jaki często rozmawiamy z firmami.

Często zadawane pytania

Czym jest automatyczne rozpoznawanie mowy (ASR) i jak rewolucjonizuje branżę lektorów?

ASR zamienia wypowiadane słowa na tekst za pomocą uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Zmienia świat lektorów, tworząc tekst w czasie rzeczywistym z mowy. Teraz pomaga w napisach na TikTok, Instagramie i Spotify, dzięki czemu wszystko jest bardziej dostępne i wydajne.

Jaka jest historia ASR?

Pierwszy system ASR, „Audrey”, powstał w latach pięćdziesiątych XX wieku w Bell Labs. Z biegiem czasu uczenie maszynowe znacznie ulepszyło ASR. Można to zrobić na dwa główne sposoby: tradycyjny i metodą głębokiego uczenia się. Każdy ma swoje dobre i złe strony.

Jakie są kluczowe zastosowania i wyzwania ASR?

ASR jest stosowany w wielu obszarach. W przypadku lektorów pomaga w automatycznym pisaniu, podpisach na żywo i napisach. Dotyczy to także systemów telefonicznych, obsługi klienta, tłumaczeń językowych, opieki zdrowotnej i pracy prawniczej. Jednak nadal ma problemy z dopasowaniem ludzkiej dokładności, szczególnie w przypadku odmian mowy. Naukowcy ciężko pracują, aby było lepiej.