Автоматичне розпізнавання мовлення ( ASR ) змінює індустрію озвучування , перетворюючи розмовні слова на текст. Воно використовує машинне навчання та штучний інтелект, щоб розуміти та записувати те, що говорять люди. За останні десять років ASR значно зросло. Зараз воно використовується в багатьох сферах, таких як телефонні дзвінки, відео, перевірка медіа та онлайн-зустрічі.

Старим способом проведення ASR було використання прихованих марковських моделей (HMM) та моделей гаусової суміші (GMM). Цей метод використовувався протягом п'ятнадцяти років. Але він вимагав багато роботи та спеціального навчання.

Нові моделі глибокого навчання в ASR кращі. Вони точніші та простіші у використанні. Їм не потрібні спеціальні навчальні дані та вони можуть добре записувати мовлення без додаткової допомоги.

Завдяки API перетворення мовлення в текст, таким як від AssemblyAI, ASR тепер простіший у використанні. Розробники, стартапи та великі компанії можуть легко додавати ASR до своїх продуктів. Ця технологія використовується в багатьох сферах для покращення роботи, наприклад, у відстеженні дзвінків, субтитрах до відео, перевірці медіа та онлайн-зустрічах.

Але ASR все ще має деякі проблеми. Важко змусити його ідеально розуміти мову через різні способи спілкування людей. Незважаючи на ці проблеми, попит на ASR зростає. Очікується, що до 2025 року його вартість становитиме 24,9 мільярда доларів США.

ASR використовується в багатьох сферах, не лише для озвучування. В автомобілях він допомагає зробити керування автомобілем безпечнішим за допомогою голосових команд. В охороні здоров'я він допомагає лікарям записувати інформацію про пацієнтів. Він також допомагає швидше вирішувати проблеми клієнтів у продажах, транскрибуючи дзвінки та працюючи з чат-ботами на базі штучного інтелекту.

Підсумовуючи, ASR змінює індустрію озвучування . Вона робить транскрипцію мовлення швидкою та точною. У міру вдосконалення ASR допоможе зробити речі доступнішими, ефективнішими та економічно вигіднішими в багатьох сферах.

Коротка історія ASR

Технологія ASR розпочалася в 1950-х роках. Перша система під назвою «Audrey» була створена Bell Labs. Відтоді вона значно розвинулася, використовуючи машинне навчання та глибоке навчання для покращення.

Старі системи ASR використовували поєднання моделей, таких як приховані марковські моделі (HMM). Ці системи мали мовні моделі, словники вимови та HMM. Вони навчалися на великих наборах даних для гарного розпізнавання мовлення. Ця робота допомогла створити сучасні системи ASR.

Велика зміна відбулася у 2014 році зі статтею Baidu. У ній йшлося про використання глибокого навчання для ASR. Цей метод перетворює аудіо на слова за допомогою глибоких нейронних мереж. Це зробило ASR набагато точнішим.

Зараз ми використовуємо як старі, так і нові методи ASR. Старий спосіб є надійним і гнучким. Новий спосіб простіший і може бути точнішим завдяки навчанню на необробленому аудіо.

ASR допомагає багатьом галузям, таким як світ озвучування. Він забезпечує роботу Siri, Alexa та Google Assistant, спрощуючи спілкування з пристроями. Він також допомагає швидко та точно перетворювати мовлення на текст, допомагаючи багатьом людям.

Майбутнє ASR виглядає світлим. Нові технології, такі як Whisper від OpenAI, можуть зробити транскрипцію ще кращою. Дослідження в галузі глибокого навчання та штучного інтелекту продовжуватимуть робити ASR точнішим. Додавання технології NLP допоможе машинам краще розуміти мовлення.

Ключові застосування та проблеми ASR

Технологія ASR дуже важлива в багатьох галузях, таких як індустрія озвучування . Вона допомагає з автоматичною транскрипцією, субтитрами для відео в режимі реального часу та субтитрами. Вона також використовується в телефонних системах, обслуговуванні клієнтів, перекладах, охороні здоров'я та юридичній роботі. Ця технологія змінила принципи роботи, спростила доступ до речей та скоротила витрати.

Але ASR має деякі серйозні труднощі . Зробити його таким же якісним, як і людський, складно. Йому важко з різними стилями мовлення та розумінням слів у контексті. Дослідники наполегливо працюють над його покращенням за допомогою нових моделей навчання.

Отримання достатньої кількості даних та навчання – це ще одна велика проблема. Зараз нам потрібні тисячі або навіть сотні тисяч годин даних. Компанії також мають труднощі з вартістю та часом налаштування голосових систем штучного інтелекту. Але деякі галузі, такі як фінансові послуги та охорона здоров'я, дійсно активно використовують голосові технології та планують використовувати їх ще більше.

Опитування, проведене Statista, показало, що 73% підприємств не використовують голосові технології, оскільки вони недостатньо точні. Різним галузям потрібні власні мовні моделі для ASR та NLP. NLP має свої проблеми, такі як робота зі сленгом та потреба в оновленнях. Однак очікується, що ринок розпізнавання голосу значно зросте, досягнувши майже 50 мільйонів доларів до 2029 року.

Дослідження McKinsey показує, що ASR може дійсно покращити обслуговування клієнтів у кол-центрах. Він може пришвидшити роботу, надати кращі варіанти самодопомоги та покращити спілкування з клієнтами. Оскільки 50% споживачів у США щодня використовують голосовий пошук, ASR може суттєво змінити те, як ми спілкуємося з компаніями.

Поширення

Що таке автоматичне розпізнавання мовлення (ASR) і як воно революціонізує індустрію озвучування?

ASR перетворює розмовні слова на текст за допомогою машинного навчання та штучного інтелекту. Він змінює світ озвучування, створюючи текст у реальному часі з мовлення. Тепер він допомагає із субтитрами в TikTok, Instagram та Spotify, роблячи речі доступнішими та ефективнішими.

Яка історія ASR?

Перша система ASR, «Audrey», розпочалася в 1950-х роках у Bell Labs. З часом машинне навчання значно покращило ASR. Зараз існує два основних способи зробити це: традиційний спосіб і спосіб глибокого навчання. Кожен має свої переваги та недоліки.

Які ключові застосування та проблеми ASR?

ASR використовується в багатьох сферах. В озвучуванні він допомагає з автоматичним написанням тексту, живими субтитрами та субтитрами. Він також використовується в телефонних системах, обслуговуванні клієнтів, перекладі, охороні здоров'я та юридичній роботі. Однак йому все ще важко досягти точності, характерної для людини, особливо з варіаціями мовлення. Дослідники наполегливо працюють над його покращенням.