Sistemele de recunoaștere automată a vorbirii și asistenții virtuali precum Siri, Alexa și Cortana au devenit părți comune ale vieții noastre. Dependența noastră de ei crește semnificativ pe măsură ce devin mai inteligenți. De la aprinderea luminilor până la efectuarea de apeluri până la schimbarea canalelor TV, folosim aceste tehnologii inteligente pentru a îndeplini sarcinile banale.
Cu toate acestea, v-ați întrebat vreodată cum funcționează aceste sisteme de recunoaștere a vorbirii?
Ei bine, acest blog vă va educa despre unele dintre elementele fundamentale ale recunoașterii automate a vorbirii. De asemenea, vom explora funcționarea acestuia și modul în care sunt construiți asistenții virtuali funcționali precum Siri.
Ce este recunoașterea automată a vorbirii?
Recunoașterea automată a vorbirii (ASR) este un software care permite sistemului computerului să convertească vorbirea umană în text, utilizând inteligența artificială multiple și algoritmi de învățare automată.
După conversia și analizarea comenzii date, computerul răspunde cu o ieșire adecvată pentru utilizator. ASR a fost introdus pentru prima dată în 1962 și, de atunci, și-a îmbunătățit continuu operațiunile și a obținut reflectoare uriașe din cauza aplicațiilor populare precum Alexa și Siri.
Care este procesul de colectare a vorbirii pentru antrenarea modelelor ASR?
Colectarea vorbirii își propune să adune mai multe probe de înregistrări din mai multe zone utilizate pentru a alimenta și antrena modelele ASR. Sistemul ASR oferă cea mai mare eficiență atunci când seturi mari de date de vorbire și audio sunt colectate și furnizate sistemului său.
Pentru a funcționa perfect, seturile de date privind vorbirea colectate trebuie să conțină toate datele demografice, limbile, accentele și dialectele țintă. Următorul proces arată cum să antrenați modelul de învățare automată în mai mulți pași:
Începeți prin a construi o matrice demografică
În primul rând, colectează date pentru diferite categorii demografice, cum ar fi locația, sexele, limba, vârstele și accentele. De asemenea, asigurați-vă că capturați o varietate de zgomote ambientale, cum ar fi zgomotul străzii, zgomotul din sala de așteptare, zgomotul birourilor publice etc.
Adunați și transcrieți datele vorbirii
Următorul pas este colectarea mostrelor audio și de vorbire umane bazate pe diferite locații geografice pentru a vă antrena modelul ASR. Este un pas important și necesită experți umani să execute enunțuri lungi și scurte de cuvinte pentru a obține simțul autentic al propoziției și pentru a repeta aceleași propoziții în accente și dialecte diferite.
Creați un set de testare separat
Odată ce ați adunat textul transcris, următorul pas este să îl asociați cu datele audio corespunzătoare. Apoi, segmentați datele în continuare și includeți o declarație din ele. Acum, din perechile de date segmentate, puteți extrage date aleatorii dintr-un set pentru testare ulterioară.
Antrenează-ți modelul de limbaj ASR
Cu cât seturile dvs. de date au mai multe informații, cu atât modelul dvs. antrenat cu inteligență artificială ar avea performanțe mai bune. Prin urmare, generați mai multe variante de text și discursuri pe care le-ați înregistrat mai devreme. Parafrazați aceleași propoziții folosind diferite notații de vorbire.
Evaluați rezultatul și, în final, repetați
În cele din urmă, măsoară rezultatul modelului tău ASR pentru a-i fixa performanța. Testați modelul față de un set de testare pentru a determina eficiența acestuia. În mod adecvat, angajați modelul dvs. ASR într-o buclă de feedback pentru a genera rezultatul dorit și a remedia eventualele lacune.
[Citește și: O prezentare cuprinzătoare a recunoașterii automate a vorbirii]
Care sunt diferitele cazuri de utilizare ale recunoașterii vorbirii?
Tehnologia de recunoaștere a vorbirii este foarte răspândită în multe industrii astăzi. Unele industrii care folosesc această tehnologie extraordinară sunt următoarele:
Industria alimentară: Giganții din alimentație precum Wendy's și McDonald's sunt pregătiți să-și îmbunătățească experiența clienților folosind ASR. În multe dintre punctele lor de vânzare, au implementat modele ASR complet funcționale pentru a prelua comenzi și le-au transmis în continuare la secțiunea de gătit pentru a pregăti comanda clientului.- Telecomunicaţie: Vodafone este unul dintre cei mai mari furnizori de telecomunicații din lume. Și-a proiectat serviciile de asistență pentru clienți și de retransmisie telefonică utilizând modele ASR care vă ghidează pentru a rezolva diferite întrebări și a vă redirecționa apelurile către departamentele în cauză.
- Călătorii și transport: Google Android Auto sau Apple CarPlay au devenit comune. Majoritatea oamenilor le folosesc pentru a activa sistemele de navigare, pentru a trimite mesaje sau pentru a schimba listele de redare muzicale. Cu toate acestea, odată cu progresele tehnologice, astfel de sisteme devin din ce în ce mai rafinate.
Asistentul personal inteligent BMW lansat în BMW Seria 3 este mult mai inteligent decât asistenții vocali obișnuiți. Acesta poate permite șoferilor să găsească informații legate de mașină și să opereze mașina folosind comenzi vocale. - Media și divertisment: Industria media, de asemenea, utilizează ASR în multe dintre proiectele sale. Youtube a lansat un asistent bazat pe inteligență artificială care generează subtitrări automate live. Pe măsură ce vorbiți pe ecran, asistentul va furniza subtitrări pentru a face videoclipul accesibil unui grup mai mare de utilizatori Youtube.
Industria alimentară: Giganții din alimentație precum Wendy's și McDonald's sunt pregătiți să-și îmbunătățească experiența clienților folosind ASR. În multe dintre punctele lor de vânzare, au implementat modele ASR complet funcționale pentru a prelua comenzi și le-au transmis în continuare la secțiunea de gătit pentru a pregăti comanda clientului.
Telecomunicaţie: Vodafone este unul dintre cei mai mari furnizori de telecomunicații din lume. Și-a proiectat serviciile de asistență pentru clienți și de retransmisie telefonică utilizând modele ASR care vă ghidează pentru a rezolva diferite întrebări și a vă redirecționa apelurile către departamentele în cauză.
Călătorii și transport: Google Android Auto sau Apple CarPlay au devenit comune. Majoritatea oamenilor le folosesc pentru a activa sistemele de navigare, pentru a trimite mesaje sau pentru a schimba listele de redare muzicale. Cu toate acestea, odată cu progresele tehnologice, astfel de sisteme devin din ce în ce mai rafinate.
Media și divertisment: Industria media, de asemenea, utilizează ASR în multe dintre proiectele sale. Youtube a lansat un asistent bazat pe inteligență artificială care generează subtitrări automate live. Pe măsură ce vorbiți pe ecran, asistentul va furniza subtitrări pentru a face videoclipul accesibil unui grup mai mare de utilizatori Youtube.
[Citește și: Ce este tehnologia Speech-To-Text și cum funcționează]
Cum poate ajuta Shaip?
Shaip este unul dintre cele mai importante servicii de instruire AI care deține experiență în mai multe domenii ale AI și ML. Vă pot ajuta să vă construiți propriul set de date care ar putea fi folosit pentru diferite aplicații și proiecte.
Unele dintre serviciile oferite de Shaip sunt:
- Recunoaștere automată a vorbirii (ASR)
- Colecție de discursuri scriptate
- Transcrearea
- Culegere Spontaneous Speech
- Culegere de cuvinte/Cuvinte de trezire,
- Text-to-speech (TTS)
Puteți beneficia de aceste servicii pentru a obține cele mai bune rezultate pentru proiectele dvs. bazate pe inteligență artificială. Aflați mai multe despre aceste servicii contactând astăzi echipa noastră de experți!
