Η αυτόματη αναγνώριση ομιλίας (ASR) έχει προχωρήσει πολύ. Αν και εφευρέθηκε πριν από πολύ καιρό, δεν χρησιμοποιήθηκε σχεδόν ποτέ από κανέναν. Ωστόσο, ο χρόνος και η τεχνολογία έχουν πλέον αλλάξει σημαντικά. Η μεταγραφή ήχου έχει εξελιχθεί σημαντικά.
Τεχνολογίες όπως το AI (Τεχνητή Νοημοσύνη) έχουν ενεργοποιήσει τη διαδικασία μετάφρασης ήχου σε κείμενο για γρήγορα και ακριβή αποτελέσματα. Ως αποτέλεσμα, οι εφαρμογές του στον πραγματικό κόσμο έχουν επίσης αυξηθεί, με ορισμένες δημοφιλείς εφαρμογές όπως το Tik Tok, το Spotify και το Zoom να ενσωματώνουν τη διαδικασία στις εφαρμογές τους για κινητά.
Ας εξερευνήσουμε λοιπόν το ASR και ας ανακαλύψουμε γιατί είναι μία από τις πιο δημοφιλείς τεχνολογίες το 2022.
Τι είναι ομιλία σε κείμενο;
Το Speech to text είναι μια τεχνολογία ενισχυμένη με AI που μεταφράζει την ανθρώπινη ομιλία από αναλογική σε ψηφιακή μορφή. Περαιτέρω, η ψηφιακή μορφή των συλλεγόμενων δεδομένων μεταγράφεται σε μορφή κειμένου.
Η ομιλία σε κείμενο συχνά συγχέεται με την αναγνώριση φωνής, η οποία είναι εντελώς διαφορετική από αυτήν τη μέθοδο. Στην αναγνώριση φωνής, η εστίαση είναι στον εντοπισμό των φωνητικών προτύπων των ανθρώπων, ενώ, σε αυτή τη μέθοδο, το σύστημα προσπαθεί να αναγνωρίσει τις λέξεις που εκφωνούνται.
Κοινά ονόματα ομιλίας σε κείμενο
Αυτή η προηγμένη τεχνολογία αναγνώρισης ομιλίας είναι επίσης δημοφιλής και αναφέρεται με τα ονόματα:
- Αυτόματη αναγνώριση ομιλίας (ASR)
- Αναγνώρισης ομιλίας
- Αναγνώριση ομιλίας υπολογιστή
- Ηχητική μεταγραφή
- Ανάγνωση οθόνης
Κατανόηση της λειτουργίας της αυτόματης αναγνώρισης ομιλίας
Η λειτουργία του λογισμικού μετάφρασης ήχου σε κείμενο είναι πολύπλοκη και περιλαμβάνει την υλοποίηση πολλαπλών βημάτων. Όπως γνωρίζουμε, η ομιλία σε κείμενο είναι ένα αποκλειστικό λογισμικό που έχει σχεδιαστεί για τη μετατροπή αρχείων ήχου σε επεξεργάσιμη μορφή κειμένου. το κάνει αξιοποιώντας την αναγνώριση φωνής.
Διαδικασία
- Αρχικά, χρησιμοποιώντας έναν μετατροπέα αναλογικού σε ψηφιακό, ένα πρόγραμμα υπολογιστή εφαρμόζει γλωσσικούς αλγόριθμους στα παρεχόμενα δεδομένα για να διακρίνει τις δονήσεις από τα ακουστικά σήματα.
- Στη συνέχεια, οι σχετικοί ήχοι φιλτράρονται με μέτρηση των ηχητικών κυμάτων.
- Επιπλέον, οι ήχοι κατανέμονται/τμηματοποιούνται σε εκατοστά ή χιλιοστά των δευτερολέπτων και ταιριάζουν με φωνήματα (Μια μετρήσιμη μονάδα ήχου για τη διαφοροποίηση μιας λέξης από την άλλη).
- Τα φωνήματα εκτελούνται περαιτέρω μέσω ενός μαθηματικού μοντέλου για τη σύγκριση των υπαρχόντων δεδομένων με γνωστές λέξεις, προτάσεις και φράσεις.
- Η έξοδος είναι σε κείμενο ή αρχείο ήχου που βασίζεται σε υπολογιστή.
[Διαβάστε επίσης: Μια ολοκληρωμένη επισκόπηση της αυτόματης αναγνώρισης ομιλίας]
Ποιες είναι οι χρήσεις του λόγου στο κείμενο;
Υπάρχουν πολλές χρήσεις λογισμικού αυτόματης αναγνώρισης ομιλίας, όπως π.χ
- Αναζήτηση περιεχομένου: Οι περισσότεροι από εμάς έχουμε μετατοπιστεί από την πληκτρολόγηση γραμμάτων στα τηλέφωνά μας στο πάτημα ενός κουμπιού ώστε το λογισμικό να αναγνωρίζει τη φωνή μας και να παρέχει τα επιθυμητά αποτελέσματα.
- Κέντρο Εξυπηρέτησης Πελατών: Τα chatbot και οι βοηθοί τεχνητής νοημοσύνης που μπορούν να καθοδηγήσουν τους πελάτες στα λίγα αρχικά βήματα της διαδικασίας έχουν γίνει κοινά.
- Υπότιτλοι σε πραγματικό χρόνο: Με αυξημένη παγκόσμια πρόσβαση στο περιεχόμενο, οι υπότιτλοι σε πραγματικό χρόνο έχουν γίνει μια εξέχουσα και σημαντική αγορά, ωθώντας το ASR προς τα εμπρός για τη χρήση του.
- Ηλεκτρονική Τεκμηρίωση: Αρκετά διοικητικά τμήματα έχουν αρχίσει να χρησιμοποιούν το ASR για την εκπλήρωση σκοπών τεκμηρίωσης, με στόχο την καλύτερη ταχύτητα και αποτελεσματικότητα.
Ποιες είναι οι βασικές προκλήσεις για την αναγνώριση ομιλίας;
Ηχητικός σχολιασμός δεν έχει φτάσει ακόμη στο απόγειο της ανάπτυξής του. Υπάρχουν ακόμη πολλές προκλήσεις που προσπαθούν να αντιμετωπίσουν οι μηχανικοί για να κάνουν το σύστημα αποτελεσματικό, όπως π.χ
- Απόκτηση ελέγχου στις προφορές και τις διαλέκτους.
- Κατανόηση του πλαισίου των προφορικών προτάσεων.
- Διαχωρισμός θορύβων περιβάλλοντος για ενίσχυση της ποιότητας εισόδου.
- Αλλαγή του κώδικα σε διαφορετικές γλώσσες για αποτελεσματική επεξεργασία.
- Ανάλυση των οπτικών ενδείξεων που χρησιμοποιούνται στην ομιλία στην περίπτωση αρχείων βίντεο.
Μεταγραφές ήχου και ανάπτυξη τεχνητής νοημοσύνης ομιλίας σε κείμενο
Η μεγαλύτερη πρόκληση με το λογισμικό Automatic Speech Recognition είναι η δημιουργία της εξόδου του με ακρίβεια 100%. Καθώς τα ακατέργαστα δεδομένα είναι δυναμικά και δεν μπορεί να εφαρμοστεί ένας μεμονωμένος αλγόριθμος, τα δεδομένα σχολιάζονται για να εκπαιδεύσει το AI να τα κατανοήσει στο σωστό πλαίσιο.
Για την εκτέλεση αυτής της διαδικασίας, πρέπει να υλοποιηθούν συγκεκριμένες εργασίες, όπως:
Αναγνώριση επωνυμίας οντότητας (NER): NER είναι η διαδικασία αναγνώρισης και τμηματοποίησης διαφορετικών ονομασμένων οντοτήτων σε συγκεκριμένες κατηγορίες.- Ανάλυση συναισθήματος και θέματος: Το λογισμικό χρησιμοποιώντας πολλαπλούς αλγόριθμους πραγματοποιεί την ανάλυση συναισθήματος των παρεχόμενων δεδομένων για να παρέχει αποτελέσματα χωρίς σφάλματα.
Αναγνώριση επωνυμίας οντότητας (NER): - Ανάλυση πρόθεσης και συνομιλίας: Η ανίχνευση πρόθεσης έχει ως στόχο να εκπαιδεύσει το AI ώστε να αναγνωρίζει την πρόθεση του ομιλητή. Χρησιμοποιείται κυρίως για τη δημιουργία chatbot που υποστηρίζονται από AI.
Συμπέρασμα
Η τεχνολογία ομιλίας σε κείμενο βρίσκεται σε εξαιρετικό στάδιο αυτή τη στιγμή. Με περισσότερες ψηφιακές συσκευές που ενσωματώνουν βοηθούς φωνητικής αναζήτησης και ελέγχου στις εφαρμογές τους, η ζήτηση για μεταγραφή ήχου έχει ρυθμιστεί σε έξαρση. Εάν επιθυμείτε να προσθέσετε αυτήν την εντυπωσιακή λειτουργία στην εφαρμογή σας, επικοινωνήστε με τους ειδικούς συλλογής δεδομένων ομιλίας της Shaip για να μάθετε τις πλήρεις λεπτομέρειες.
