Dacă utilizați Siri, Alexa, Cortana, Amazon Echo sau altele ca parte din viața de zi cu zi, ați accepta că Recunoaștere a vorbirii a devenit o parte omniprezentă a vieții noastre. Aceste alimentat de inteligența artificială asistenții vocali convertesc întrebările verbale ale utilizatorilor în text, interpretează și înțeleg ceea ce spune utilizatorul pentru a veni cu un răspuns adecvat.
Este nevoie de colectare de date de calitate pentru a dezvolta modele de vorbire și recunoaștere fiabile. Dar, în curs de dezvoltare software de recunoaștere a vorbirii nu este o sarcină simplă – tocmai pentru că transcrierea vorbirii umane în toată complexitatea sa, cum ar fi ritmul, accentul, înălțimea și claritatea, este dificilă. Și, când adaugi emoții acestui mix complex, devine o provocare.
Ce este recunoașterea vorbirii?
Recunoașterea vorbirii este capacitatea software-ului de a recunoaște și procesa vorbirea umană în text. În timp ce diferența dintre recunoașterea vocii și recunoașterea vorbirii poate părea subiectivă pentru mulți, există unele diferențe fundamentale între cele două.
Deși atât vorbirea, cât și recunoașterea vocii fac parte din tehnologia asistentului vocal, acestea îndeplinesc două funcții diferite. Recunoașterea vorbirii realizează transcripții automate ale vorbirii și comenzilor umane în text, în timp ce recunoașterea vocii se ocupă doar de recunoașterea vocii vorbitorului.
Tipuri de recunoaștere a vorbirii
Înainte să sărim în tipuri de recunoaștere a vorbirii, să aruncăm o scurtă privire asupra datelor de recunoaștere a vorbirii.
Datele de recunoaștere a vorbirii sunt o colecție de înregistrări audio ale vorbirii umane și transcriere de text care ajută la antrenarea sistemelor de învățare automată pentru recunoaștere vocală.
Înregistrările audio și transcripțiile sunt introduse în sistemul ML, astfel încât algoritmul să poată fi antrenat să recunoască nuanțele vorbirii și să înțeleagă sensul acesteia.
Deși există multe locuri de unde puteți obține seturi de date pre-ambalate gratuite, cel mai bine este să obțineți seturi de date personalizate pentru proiectele tale. Puteți selecta dimensiunea colecției, cerințele audio și difuzoare și limba având un set de date personalizat.
Speech Data Spectrum
Date de vorbire spectrul identifică calitatea și înălțimea vorbirii, de la natural la nenatural.
Date scriptate de recunoaștere a vorbirii
După cum sugerează și numele, discursul scriptat este o formă controlată de date. Vorbitorii înregistrează fraze specifice dintr-un text pregătit. Acestea sunt de obicei utilizate pentru livrarea comenzilor, subliniind modul în care cuvânt sau frază se spune mai degrabă decât ceea ce se spune.
Recunoașterea vorbirii prin script poate fi utilizată atunci când se dezvoltă un asistent vocal care ar trebui să preia comenzile emise folosind accente variate ale difuzorului.
Recunoașterea vorbirii bazată pe scenarii
Într-un discurs bazat pe scenarii, vorbitorul este rugat să-și imagineze un anumit scenariu și să emită a comanda vocală pe baza scenariului. În acest fel, rezultatul este o colecție de comenzi vocale care nu sunt scriptate, ci controlate.
Datele de vorbire bazate pe scenarii sunt solicitate de dezvoltatorii care doresc să dezvolte un dispozitiv care să înțeleagă vorbirea de zi cu zi cu diferitele sale nuanțe. De exemplu, cereți indicații pentru a merge la cea mai apropiată Pizza Hut folosind o varietate de întrebări.
Recunoașterea naturală a vorbirii
Chiar la sfârșitul spectrului de vorbire se află vorbirea care este spontană, naturală și nu este controlată în niciun fel. Vorbitorul vorbește liber folosind tonul conversațional, limbajul, tonul și tenorul său natural.
Dacă doriți să instruiți o aplicație bazată pe ML cu privire la recunoașterea vorbirii cu mai mulți vorbitori, atunci o aplicație nescriptată sau vorbirea conversațională setul de date este util.
Componente de colectare a datelor pentru proiecte de vorbire
O serie de pași implicați în colectarea datelor de vorbire asigură că datele colectate sunt de calitate și ajută la formarea modelelor de înaltă calitate bazate pe inteligență artificială.
Înțelegeți răspunsurile necesare ale utilizatorilor
Începeți prin a înțelege răspunsurile necesare ale utilizatorului pentru model. Pentru a dezvolta un model de recunoaștere a vorbirii, ar trebui să adunați date care reprezintă îndeaproape conținutul de care aveți nevoie. Adunați date din interacțiunile din lumea reală pentru a înțelege interacțiunile și răspunsurile utilizatorilor. Dacă construiți un asistent de chat bazat pe AI, uitați-vă la jurnalele de chat, înregistrările apelurilor, răspunsurile casetei de dialog de chat pentru a crea un set de date.
Analizați limbajul specific domeniului
Aveți nevoie atât de conținut generic, cât și de conținut specific domeniului pentru un set de date de recunoaștere a vorbirii. Odată ce ați colectat date generice de vorbire, ar trebui să verificați datele și să separați cele generice de cele specifice.
De exemplu, clienții pot suna pentru a solicita o programare pentru a verifica dacă există glaucom într-un centru de îngrijire a ochilor. A cere o programare este un termen foarte generic, dar glaucomul este specific domeniului.
Mai mult, atunci când antrenați un model ML de recunoaștere a vorbirii, asigurați-vă că îl antrenați să identifice fraze în loc să fie individual cuvinte recunoscute.
Înregistrați vorbirea umană
După colectarea datelor din cei doi pași anteriori, următorul pas ar implica ca oamenii să înregistreze declarațiile colectate.
Este esențial să păstrați o lungime ideală a scenariului. A cere oamenilor să citească mai mult de 15 minute de text ar putea fi contraproductiv. Mențineți un interval de minim 2 – 3 secunde între fiecare declarație înregistrată.
Permiteți înregistrării să fie dinamică
Construiți un depozit de vorbire cu diferite persoane, accente vorbite, stiluri înregistrate în diferite circumstanțe, dispozitive și medii. Dacă majoritatea utilizatorilor viitori vor folosi telefonul fix, baza de date de colectare a vorbirii ar trebui să aibă o reprezentare semnificativă care să corespundă acestei cerințe.
Induceți variabilitate în înregistrarea vorbirii
Odată ce mediul țintă a fost configurat, cereți subiecților dvs. de colectare a datelor să citească scriptul pregătit într-un mediu similar. Cereți subiecților să nu-și facă griji pentru greșeli și păstrați interpretarea cât mai naturală posibil. Ideea este ca un grup mare de oameni să înregistreze scenariul în același mediu.
Transcrie discursurile
Odată ce ați înregistrat scenariul folosind mai multe subiecte (cu greșeli), ar trebui să continuați cu transcrierea. Păstrați greșelile intacte, deoarece acest lucru vă va ajuta să obțineți dinamism și varietate în datele colectate.
În loc să îi puneți pe oameni să transcrie întregul text cuvânt cu cuvânt, puteți implica un motor de vorbire în text pentru a face transcrierea. Cu toate acestea, vă sugerăm să utilizați transcrieri umani pentru a corecta greșelile.
Dezvoltați un set de testare
Dezvoltarea unui set de testare este esențială, deoarece este unul dintre cele mai importante model de limbaj.
Faceți o pereche de discurs și textul corespunzător și transformați-le în segmente.
După strângerea elementelor colectate, extrageți o probă de 20%, care formează setul de testare. Nu este setul de antrenament, dar aceste date extrase vă vor anunța dacă modelul antrenat transcrie sunetul pe care nu a fost antrenat.
Construiți model de formare lingvistică și măsurați
Acum construiți modelul de limbaj de recunoaștere a vorbirii utilizând instrucțiuni specifice domeniului și variații suplimentare, dacă este necesar. Odată ce ați antrenat modelul, ar trebui să începeți să îl măsurați.
Luați modelul de antrenament (cu 80% segmente audio selectate) și testați-l față de setul de testare (setul de date extras cu 20%) pentru a verifica previziunile și fiabilitatea. Verificați greșelile, modelele și concentrați-vă pe factorii de mediu care pot fi remediați.
Cazuri de utilizare sau aplicații posibile
Aplicație vocală, Dispozitive inteligente, Vorbire în text, Asistență clienți, Dictarea conținutului, Aplicație de securitate, Vehicule autonome, Luare de note pentru asistență medicală.
Recunoașterea vorbirii deschide o lume de posibilități, iar adoptarea de către utilizatori a aplicațiilor vocale a crescut de-a lungul anilor.
Unele dintre aplicațiile comune ale tehnologie de recunoaștere a vorbirii includ:
Aplicație de căutare vocală
Potrivit Google, despre 20% dintre căutările efectuate în aplicația Google sunt vocale. Opt miliarde de oameni se estimează că vor folosi asistenți vocali până în 2023, o creștere semnificativă față de cele 6.4 miliarde estimate în 2022.
Adoptarea căutării vocale a crescut semnificativ de-a lungul anilor și se preconizează că această tendință va continua. Consumatorii se bazează pe căutarea vocală pentru a căuta interogări, pentru a cumpăra produse, pentru a localiza companii, pentru a găsi companii locale și multe altele.
Dispozitive de acasă/Aparate inteligente
Tehnologia de recunoaștere a vocii este folosită pentru a oferi comenzi vocale dispozitivelor inteligente de acasă, cum ar fi televizoare, lumini și alte aparate. 66% din consumatori în Marea Britanie, SUA și Germania au declarat că au folosit asistenți vocali atunci când folosesc dispozitive inteligente și difuzoare.
Vorbește textului
Aplicațiile Speech-to-text sunt folosite pentru a ajuta la calcularea gratuită atunci când introduceți e-mailuri, documente, rapoarte și altele. Vorbește textului elimină timpul necesar pentru a tasta documente, a scrie cărți și e-mailuri, a subtitra videoclipuri și a traduce text.
Relații Clienți
Aplicațiile de recunoaștere a vorbirii sunt utilizate în principal în serviciul pentru clienți și asistență. Un sistem de recunoaștere a vorbirii ajută la furnizarea de soluții de servicii pentru clienți 24/7 la un cost accesibil, cu un număr limitat de reprezentanți.
Dictarea conținutului
Dictarea conținutului este alta caz de utilizare a recunoașterii vorbirii care ajută studenții și cadrele universitare să scrie conținut extins într-o fracțiune de timp. Este destul de util pentru studenții aflați într-un dezavantaj din cauza orbirii sau a problemelor de vedere.
Aplicație de securitate
Recunoașterea vocii este utilizată pe scară largă în scopuri de securitate și autentificare prin identificarea caracteristicilor unice ale vocii. În loc ca persoana să se identifice folosind informațiile personale furate sau utilizate abuziv, biometria vocală crește securitatea.
În plus, recunoașterea vocală din motive de securitate a îmbunătățit nivelul de satisfacție a clienților, deoarece elimină procesul extins de conectare și duplicarea acreditărilor.
Comenzi vocale pentru vehicule
Vehiculele, în primul rând mașinile, au acum o funcție comună de recunoaștere a vocii pentru a spori siguranța la conducere. Îi ajută pe șoferi să se concentreze asupra condusului, acceptând comenzi vocale simple, cum ar fi selectarea posturilor de radio, efectuarea de apeluri sau reducerea volumului.
Luarea de note pentru asistența medicală
Software-ul de transcriere medicală construit folosind algoritmi de recunoaștere a vorbirii captează cu ușurință notele, comenzile, diagnosticele și simptomele de voce ale medicilor. Luarea de note medicale crește calitatea și urgența în industria sănătății.
Aveți în minte un proiect de recunoaștere a vorbirii care vă poate transforma afacerea? Tot ce ai putea avea nevoie este un set de date personalizat de recunoaștere a vorbirii.
Un software de recunoaștere a vorbirii bazat pe inteligență artificială trebuie să fie antrenat pe seturi de date fiabile pe algoritmi de învățare automată pentru a integra sintaxa, gramatica, structura propoziției, emoțiile și nuanțele vorbirii umane. Cel mai important, software-ul ar trebui să învețe și să răspundă continuu – crescând cu fiecare interacțiune.
La Shaip, oferim seturi de date de recunoaștere a vorbirii complet personalizate pentru diverse proiecte de învățare automată. Cu Shaip, aveți acces la date de formare personalizate de cea mai înaltă calitate care poate fi folosit pentru a construi și comercializa un sistem de recunoaștere a vorbirii fiabil. Luați legătura cu experții noștri pentru o înțelegere cuprinzătoare a ofertelor noastre.
[Citește și: Ghidul complet pentru IA conversațională]
