Pengiktirafan Ucapan Automatik

Masa Lalu, Kini & Masa Depan Pengecaman Pertuturan Automatik / Ucapan-ke-Teks

Pengecaman pertuturan automatik (ASR) telah berjalan jauh. Walaupun ia dicipta lama dahulu, ia hampir tidak pernah digunakan oleh sesiapa pun. Walau bagaimanapun, masa dan teknologi kini telah berubah dengan ketara. Transkripsi audio telah berkembang dengan ketara.

Teknologi seperti AI (Kecerdasan Buatan) telah memperkasakan proses terjemahan audio-ke-teks untuk hasil yang cepat dan tepat. Akibatnya, aplikasinya di dunia nyata juga telah meningkat, dengan beberapa apl popular seperti Tik Tok, Spotify dan Zoom membenamkan proses itu ke dalam apl mudah alih mereka.

Jadi marilah kita menerokai ASR dan temui sebab ia merupakan salah satu teknologi paling popular pada tahun 2022.

Apakah ucapan kepada teks?

Ucapan kepada teks ialah teknologi yang dipertingkatkan AI yang menterjemahkan pertuturan manusia daripada analog kepada bentuk digital. Selanjutnya, bentuk digital data yang dikumpul ditranskrip ke dalam format teks.

Pertuturan ke teks sering dikelirukan dengan pengecaman suara yang sama sekali berbeza daripada kaedah ini. Dalam pengecaman suara, tumpuan adalah untuk mengenal pasti corak suara orang, manakala, dalam kaedah ini, sistem cuba mengenal pasti perkataan yang dituturkan.

Nama Biasa Ucapan kepada Teks

Teknologi pengecaman pertuturan canggih ini juga popular dan dirujuk dengan nama:

  • Pengecaman pertuturan automatik (ASR)
  • Pengenalan suara
  • Pengecaman pertuturan komputer
  • Transkripsi audio
  • Bacaan Skrin

Memahami Kerja Pengecaman Pertuturan Automatik

Aliran Kerja Pengecaman Pertuturan

Kerja perisian terjemahan audio-ke-teks adalah rumit dan melibatkan pelaksanaan pelbagai langkah. Seperti yang kita ketahui, pertuturan kepada teks ialah perisian eksklusif yang direka untuk menukar fail audio kepada format teks boleh diedit; ia melakukannya dengan memanfaatkan pengecaman suara.

Proses

  • Pada mulanya, menggunakan penukar analog-ke-digital, program komputer menggunakan algoritma linguistik pada data yang disediakan untuk membezakan getaran daripada isyarat pendengaran.
  • Seterusnya, bunyi yang berkaitan ditapis dengan mengukur gelombang bunyi.
  • Selanjutnya, bunyi diedarkan/dibahagikan kepada perseratus atau perseribu saat dan dipadankan dengan fonem (Unit bunyi yang boleh diukur untuk membezakan satu perkataan daripada perkataan lain).
  • Fonem selanjutnya dijalankan melalui model matematik untuk membandingkan data sedia ada dengan perkataan, ayat, dan frasa yang terkenal.
  • Output adalah dalam teks atau fail audio berasaskan komputer.

Mari bincangkan keperluan Data Latihan AI anda hari ini.

Apakah Kegunaan Ucapan ke Teks?

Terdapat berbilang penggunaan perisian pengecaman pertuturan automatik, seperti

  • Carian Kandungan: Kebanyakan kita telah beralih daripada menaip huruf pada telefon kita kepada menekan butang untuk perisian mengenali suara kita dan memberikan hasil yang diingini.
  • Perkhidmatan Pelanggan: Chatbots dan pembantu AI yang boleh membimbing pelanggan melalui beberapa langkah awal proses telah menjadi perkara biasa.
  • Kapsyen Tertutup Masa Nyata: Dengan peningkatan akses global kepada kandungan, kapsyen tertutup dalam masa nyata telah menjadi pasaran yang menonjol dan ketara, mendorong ASR ke hadapan untuk penggunaannya.
  • Dokumentasi Elektronik: Beberapa jabatan pentadbiran telah mula menggunakan ASR untuk memenuhi tujuan dokumentasi, memenuhi kelajuan dan kecekapan yang lebih baik.

Apakah Cabaran Utama untuk Pengiktirafan Pertuturan?

Anotasi audio masih belum mencapai kemuncak perkembangannya. Masih terdapat banyak cabaran yang cuba diatasi oleh jurutera untuk menjadikan sistem cekap, seperti

  • Mendapat kawalan ke atas loghat dan dialek.
  • Memahami konteks ayat yang dituturkan.
  • Pengasingan bunyi latar belakang untuk menguatkan kualiti input.
  • Menukar kod kepada bahasa yang berbeza untuk pemprosesan yang cekap.
  • Menganalisis isyarat visual yang digunakan dalam ucapan dalam kes fail video.

Transkripsi Audio dan Pembangunan AI Pertuturan-ke-Teks

Cabaran terbesar dengan perisian Automatic Speech Recognition ialah mencipta outputnya 100% dengan tepat. Memandangkan data mentah adalah dinamik dan satu algoritma tidak boleh digunakan, data dianotasi untuk melatih AI memahaminya dalam konteks yang betul.

Untuk melaksanakan proses ini, tugas khusus perlu dilaksanakan, seperti:

  • Contoh Biasa NerPengiktirafan Entiti Bernama (NER): NER ialah proses mengenal pasti dan membahagikan entiti bernama berbeza ke dalam kategori tertentu.
  • Analisis Sentimen & Topik: Perisian yang menggunakan berbilang algoritma menjalankan analisis sentimen data yang disediakan untuk memberikan hasil tanpa ralat.
  • Analisis Niat & Perbualan: Pengesanan niat bertujuan untuk melatih AI untuk mengenali niat pembesar suara. Ia digunakan terutamanya untuk mencipta chatbot berkuasa AI.

Kesimpulan

Teknologi pertuturan ke teks berada pada tahap yang hebat pada masa ini. Dengan lebih banyak peranti digital yang menggabungkan carian suara dan pembantu kawalan ke dalam apl mereka, permintaan untuk transkripsi audio ditetapkan untuk melonjak. Jika anda berminat untuk menambahkan ciri yang mengagumkan ini pada apl anda, hubungi Shaip's pengumpulan data ucapan pakar untuk mengetahui butiran penuh.

Kongsi sosial