Automaattinen puheentunnistus (ASR) on edennyt pitkälle. Vaikka se keksittiin kauan sitten, kukaan ei käyttänyt sitä tuskin koskaan. Aika ja tekniikka ovat kuitenkin muuttuneet merkittävästi. Äänen transkriptio on kehittynyt huomattavasti.
Teknologiat, kuten AI (Artificial Intelligence), ovat tehostaneet äänen tekstiksi käännösprosessia nopeiden ja tarkkojen tulosten saavuttamiseksi. Tämän seurauksena sen sovellukset todellisessa maailmassa ovat myös lisääntyneet, ja jotkut suositut sovellukset, kuten Tik Tok, Spotify ja Zoom, ovat upottaneet prosessin mobiilisovelluksiinsa.
Tutustutaan siis ASR:ään ja selvitetään, miksi se on yksi suosituimmista teknologioista vuonna 2022.
Mitä on puhe tekstiksi?
Puhe tekstiksi on tekoälyllä tehostettu tekniikka, joka muuttaa ihmisen puheen analogisesta digitaaliseen muotoon. Lisäksi kerättyjen tietojen digitaalinen muoto transkriptoidaan tekstimuotoon.
Puhe tekstiksi sekoitetaan usein puheentunnistukseen, joka on täysin erilainen kuin tämä menetelmä. Äänentunnistuksessa keskitytään ihmisten äänimallien tunnistamiseen, kun taas tässä menetelmässä järjestelmä yrittää tunnistaa puhuttavat sanat.
Yleiset nimet puheesta tekstiksi
Tämä edistyksellinen puheentunnistustekniikka on myös suosittu, ja siihen viitataan seuraavilla nimillä:
- Automaattinen puheentunnistus (ASR)
- Puheentunnistus
- Tietokoneen puheentunnistus
- Äänen transkriptio
- Näytön lukeminen
Automaattisen puheentunnistuksen toiminnan ymmärtäminen
Äänestä tekstiksi käännösohjelmiston toiminta on monimutkaista ja edellyttää useiden vaiheiden toteuttamista. Kuten tiedämme, puhe tekstiksi on ainutlaatuinen ohjelmisto, joka on suunniteltu muuttamaan äänitiedostot muokattavaan tekstimuotoon; se tekee sen hyödyntämällä äänentunnistusta.
Käsitellä asiaa
- Aluksi tietokoneohjelma käyttää analogia-digitaalimuunninta käyttämällä kielellisiä algoritmeja toimitettuihin tietoihin erottaakseen tärinän äänisignaaleista.
- Seuraavaksi asiaankuuluvat äänet suodatetaan mittaamalla ääniaaltoja.
- Lisäksi äänet jaetaan/segmentoidaan sekunnin sadasosiksi tai tuhannesosiksi ja niitä verrataan foneemiin (mitattava äänen yksikkö sanan erottamiseksi toisesta).
- Foneemit ajetaan edelleen matemaattisen mallin avulla vertaamaan olemassa olevaa dataa tunnettuihin sanoihin, lauseisiin ja lauseisiin.
- Tuloste on teksti- tai tietokonepohjainen äänitiedosto.
[Lue myös: Kattava yleiskatsaus automaattiseen puheentunnistukseen]
Mitä hyötyä puheesta tekstiksi on?
Automaattisia puheentunnistusohjelmistoja on useita, kuten
- Sisältöhaku: Useimmat meistä ovat siirtyneet kirjaimien kirjoittamisesta puhelimellamme painikkeen painamiseen, jotta ohjelmisto tunnistaa äänemme ja tuottaa halutut tulokset.
- Asiakaspalvelu: Chatbotit ja tekoälyassistentit, jotka voivat ohjata asiakkaita prosessin muutaman alkuvaiheen läpi, ovat yleistyneet.
- Reaaliaikainen tekstitys: Sisällön lisääntyneen maailmanlaajuisen saatavuuden myötä reaaliaikaisesta tekstityksestä on tullut näkyvä ja merkittävä markkina-alue, mikä edistää ASR:n käyttöä.
- Sähköinen dokumentaatio: Useat hallintoosastot ovat alkaneet käyttää ASR:ää dokumentointitarkoituksiin, mikä parantaa nopeutta ja tehokkuutta.
Mitkä ovat puheentunnistuksen tärkeimmät haasteet?
Äänimerkintä ei ole vielä saavuttanut kehityksensä huippua. On edelleen monia haasteita, joita insinöörit yrittävät torjua tehdäkseen järjestelmästä tehokkaan, kuten
- Aksenttien ja murteiden hallitseminen.
- Puhuttujen lauseiden kontekstin ymmärtäminen.
- Taustaäänien erottelu tulon laadun parantamiseksi.
- Koodin vaihtaminen eri kielille tehokkaan käsittelyn varmistamiseksi.
- Analysoidaan puheessa käytettyjä visuaalisia vihjeitä videotiedostojen tapauksessa.
Äänitranskriptiot ja puheen tekstiksi tekoälykehitys
Automaattisen puheentunnistusohjelmiston suurin haaste on tuottaa tulostensa 100 % tarkasti. Koska raakadata on dynaamista eikä yhtä algoritmia voida soveltaa, dataan merkitään annotaatio, jotta tekoäly koulutetaan ymmärtämään se oikeassa kontekstissa.
Tämän prosessin suorittamiseksi on suoritettava erityisiä tehtäviä, kuten:
Nimetyn kokonaisuuden tunnistus (NER): NER on prosessi, jossa eri nimetyt entiteetit tunnistetaan ja segmentoidaan tiettyihin luokkiin.- Tunnelma- ja aiheanalyysi: Ohjelmisto, joka käyttää useita algoritmeja, suorittaa toimitettujen tietojen mielipideanalyysin tuottaakseen virheettömät tulokset.
Nimetyn kokonaisuuden tunnistus (NER): - Tarkoitus ja keskusteluanalyysi: Tarkoituksen tunnistuksen tarkoituksena on opettaa tekoäly tunnistamaan puhujan tarkoitus. Sitä käytetään pääasiassa tekoälyllä toimivien chatbottien luomiseen.
Yhteenveto
Puhe tekstiksi -tekniikka on tällä hetkellä loistavassa vaiheessa. Kun useammissa digitaalisissa laitteissa on puhehaku- ja ohjausavustajat sovelluksiinsa, äänen transkription kysyntä kasvaa. Jos haluat lisätä tämän vaikuttavan ominaisuuden sovellukseesi, ota yhteyttä Shaipin puhetiedonkeruun asiantuntijoihin saadaksesi lisätietoja.
