Az automatikus beszédfelismerés ( ASR ) megváltoztatja a hangátviteli iparágat azáltal, hogy a kimondott szavakat szöveggé alakítja. Gépi tanulást és mesterséges intelligenciát használ, hogy megértse és leírja, amit az emberek mondanak. Az elmúlt tíz évben az ASR sokat fejlődött. Ma már számos területen használják, például telefonhívásoknál, videóknál, médiaellenőrzéseknél és online találkozókon.

ASR régebbi módja a rejtett Markov-modellek (HMM) és a Gaussian Mixture Models (GMM) használata volt. Ezt a módszert tizenöt évig használták. Ehhez azonban sok munkára és speciális képzésre volt szükség.

Az ASR új mélytanulási modelljei jobbak. Pontosabbak és könnyebben használhatók. Nincs szükségük speciális edzési adatokra, és extra segítség nélkül is jól le tudják írni a beszédet.

A Speech-to-Text API-knak köszönhetően, mint például az AssemblyAI-tól, az ASR-t most könnyebben lehet használni. A fejlesztők, startupok és nagyvállalatok egyszerűen hozzáadhatják termékeikhez az ASR-t. Ezt a technológiát számos területen használják a dolgok javítására, például a híváskövetés, a videofeliratok, a médiaellenőrzés és az online találkozók során.

Az ASR-nek azonban még mindig vannak problémái. Nehéz rávenni, hogy tökéletesen megértse a beszédet, mert az emberek különböző módon beszélnek. E problémák ellenére az ASR iránti kereslet növekszik. 2025-re várhatóan 24,9 milliárd dollár lesz.

Az ASR-t számos területen használják, nem csak a hangközvetítésekben. Az autókban hangutasításokkal segíti biztonságosabbá tenni a vezetést. Az egészségügyben segít az orvosoknak leírni a betegadatokat. A hívások átírásával és a mesterséges intelligencia chatbotokkal való együttműködésével gyorsabban megoldja az ügyfelek problémáit az értékesítés során.

Összefoglalva, az ASR megváltoztatja a hangátviteli iparágat . Gyorssá és pontossá teszi a beszéd átírását. Ahogy javul, az ASR számos területen segít a dolgok hozzáférhetőbbé, hatékonyabbá és költséghatékonyabbá tételében.

Az ASR rövid története

Az ASR technológia az 1950-es években kezdődött. Az első "Audrey" nevű rendszert a Bell Labs készítette. Azóta sokat fejlődött, gépi tanulást és mély tanulást használt a jobbá válás érdekében.

A régi ASR rendszerek olyan modellek keverékét használták, mint a rejtett Markov-modellek (HMM). Ezekben a rendszerekben voltak nyelvi modellek, kiejtési szótárak és HMM-ek. Nagy adathalmazokra képezték ki őket, hogy jól felismerjék a beszédet. Ez a munka hozzájárult a mai ASR-rendszerek létrehozásához.

Nagy változás következett be 2014-ben a Baidu által írt papírral. A mély tanulásról beszélt az ASR-hez. Ez a módszer mély neurális hálózatok segítségével képezi le a hangot szavakra. Sokkal pontosabbá tette az ASR-t.

Most a régi és az új ASR-módszereket egyaránt használjuk. A régi módszer erős és rugalmas. Az új módszer egyszerűbb és pontosabb lehet, ha nyers hangból tanul.

Az ASR számos iparágban segít, például a hangközvetítés világában. Ez hajtja a Siri, az Alexa és a Google Assistant funkciót, megkönnyítve az eszközökkel való beszélgetést. Segít a gyors és pontos beszédben is, sok embernek segítve.

Az ASR jövője fényesnek tűnik. Az olyan új technológia, mint az OpenAI's Whisper, még jobbá teheti az átírást. A mély tanulással és az AI-val kapcsolatos kutatások továbbra is pontosabbá teszik az ASR-t. Az NLP technológia hozzáadásával a gépek jobban megérthetik a beszédet.

Az ASR legfontosabb alkalmazásai és kihívásai

Az ASR technológia nagyon fontos számos területen, például a hangátviteli iparban . Segít az automatikus átírásban, a videók valós idejű felirataiban és a feliratokban. Telefonrendszerekben, ügyfélszolgálaton, nyelvi fordításokban, egészségügyi ellátásban és jogi munkákban is használják. Ez a technológia megváltoztatta a dolgok működését, megkönnyítette a hozzáférést, és csökkentette a költségeket.

Az ASR-nek azonban vannak nagy kihívásai . Nehéz olyan jóvá tenni, mint egy ember. Nehézségei vannak a különböző beszédstílusokkal és a szavak kontextusbeli megértésével. A kutatók keményen dolgoznak azon, hogy új tanulási modellekkel jobbá tegyék.

Egy másik nagy probléma az elegendő adat megszerzése és a képzés. Most több ezer vagy akár több százezer órányi adatra van szükségünk. A vállalatok a hangos AI-rendszerek beállításának költségeivel és idejével is küzdenek. Egyes iparágak, például a pénzügyi szolgáltatások és az egészségügy azonban valóban sokat használnak hangtechnológiát, és még többet terveznek használni.

A Statista felmérése szerint a vállalkozások 73%-a nem használ hangtechnológiát, mert az nem elég pontos. A különböző iparágaknak saját nyelvi modellekre van szükségük az ASR-hez és az NLP-hez. Az NLP-nek megvannak a maga problémái, például a szleng kezelése és a frissítések szükségessége. A hangfelismerő piac azonban várhatóan sokat fog növekedni, és 2029-re eléri az 50 millió dollárt.

A McKinsey kutatása azt mutatja, hogy az ASR valóban javíthatja az ügyfélszolgálatot a call centerekben. Gyorsíthatja a dolgokat, jobb önsegítési lehetőségeket kínálhat, és jobbá teheti az ügyfelekkel való beszélgetést. Mivel az amerikai fogyasztók 50%-a minden nap használ hangalapú keresést, az ASR sokat változtathat azon, ahogyan a vállalatokkal beszélünk.

GYIK

Mi az az automatikus beszédfelismerés (ASR), és hogyan forradalmasítja a hangátviteli iparágat?

Az ASR a kimondott szavakat szöveggé alakítja gépi tanulás és mesterséges intelligencia segítségével. Megváltoztatja a beszédvilágot azáltal, hogy valós idejű szöveget készít beszédből. Most már a TikTokon, az Instagramon és a Spotify-on található feliratokkal segít, így elérhetőbbé és hatékonyabbá teszi a dolgokat.

Mi az ASR története?

Az első ASR rendszer, az "Audrey" az 1950-es években indult a Bell Labs-nál. Idővel a gépi tanulás sokkal jobbá tette az ASR-t. Ennek most két fő módja van: a hagyományos és a mély tanulási mód. Mindegyiknek megvannak a maga jó oldalai és hátrányai.

Melyek az ASR legfontosabb alkalmazásai és kihívásai?

Az ASR-t számos területen használják. Szinkronhangoknál segít az automatikus írásban, az élő feliratokban és a feliratokban. A telefonrendszerekben, az ügyfélszolgálatban, a nyelvi fordításokban, az egészségügyben és a jogi munkákban is megtalálható. De még mindig nehézségekbe ütközik az emberi pontosság megfeleltetése, különösen a beszédváltozatok esetében. A kutatók keményen dolgoznak, hogy jobbá tegyék.