Jos käytät Siriä, Alexaa, Cortanaa, Amazon Echoa tai muita osana jokapäiväistä elämääsi, hyväksyt sen Puheentunnistus on tullut arjen osa elämäämme. Nämä tekoälykäyttöinen ääniavustajat muuntavat käyttäjien sanalliset kyselyt tekstiksi, tulkitsevat ja ymmärtävät, mitä käyttäjä sanoo saadakseen sopivan vastauksen.
Luotettavien puhe- ja tunnistusmallien kehittämiseksi tarvitaan laadukasta tiedonkeruuta. Mutta kehittyy puheentunnistusohjelmisto ei ole yksinkertainen tehtävä – juuri siksi, että ihmisen puheen transkriptio kaikessa monimutkaisuudessaan, kuten rytmi, aksentti, sävelkorkeus ja selkeys, on vaikeaa. Ja kun lisäät tunteita tähän monimutkaiseen yhdistelmään, siitä tulee haaste.
Mikä on puheentunnistus?
Puheentunnistus on ohjelmiston kyky tunnistaa ja käsitellä ihmisen puhe tekstiin. Vaikka ero äänentunnistuksen ja puheentunnistuksen välillä saattaa tuntua subjektiiviselta monista, näiden kahden välillä on joitain perustavanlaatuisia eroja.
Vaikka sekä puhe- että puheentunnistus ovat osa ääniavustajatekniikkaa, ne suorittavat kaksi eri toimintoa. Puheentunnistus transkriptoi automaattisesti ihmisen puheen ja käskyt tekstiksi, kun taas puheentunnistus käsittelee vain puhujan äänen tunnistamista.
Puheentunnistuksen tyypit
Ennen kuin hyppäämme sisään puheentunnistustyypit, katsotaanpa lyhyesti puheentunnistusdataa.
Puheentunnistusdata on kokoelma ihmisen puheen äänitallenteita ja tekstin transkriptioita, jotka auttavat kouluttamaan koneoppimisjärjestelmiä puheentunnistus.
Äänitallenteet ja transkriptiot syötetään ML-järjestelmään, jotta algoritmi voidaan kouluttaa tunnistamaan puheen vivahteet ja ymmärtämään sen merkitys.
Vaikka on monia paikkoja, joista voit saada ilmaisia valmiiksi pakattuja tietojoukkoja, se on parasta hankkia mukautetut tietojoukot projekteillesi. Voit valita kokoelman koon, ääni- ja kaiutinvaatimukset sekä kielen mukautetun tietojoukon avulla.
Puhedataspektri
Puhetiedot spektri tunnistaa puheen laadun ja äänenkorkeuden luonnollisesta epäluonnolliseen.
Skriptatut puheentunnistustiedot
Kuten nimestä voi päätellä, komentosarjapuhe on kontrolloitu datamuoto. Puhujat nauhoittavat tiettyjä lauseita valmistelusta tekstistä. Näitä käytetään tyypillisesti komentojen toimittamiseen, korostaen kuinka sana tai lause sanotaan enemmän kuin mitä sanotaan.
Käsikirjoitettua puheentunnistusta voidaan käyttää kehitettäessä puheavustajaa, jonka pitäisi poimia komennot, jotka on annettu käyttämällä erilaisia puhujaaksentteja.
Skenaariopohjainen puheentunnistus
Skenaariopohjaisessa puheessa puhujaa pyydetään kuvittelemaan tietty skenaario ja antamaan a äänikomentoja skenaarion perusteella. Tällä tavalla tuloksena on kokoelma äänikomentoja, joita ei ole ohjelmoitu vaan ohjattu.
Skenaariopohjaista puhedataa tarvitsevat kehittäjät, jotka haluavat kehittää laitetta, joka ymmärtää jokapäiväisen puheen sen eri vivahteineen. Esimerkiksi reittiohjeiden pyytäminen lähimpään Pizza Hutiin useilla eri kysymyksillä.
Luonnollinen puheentunnistus
Puhespektrin lopussa on puhe, joka on spontaania, luonnollista ja jota ei ohjata millään tavalla. Puhuja puhuu vapaasti käyttämällä luonnollista keskustelusävyään, kieltään, äänenkorkeutta ja tenoria.
Jos haluat kouluttaa ML-pohjaisen sovelluksen usean kaiuttimen puheentunnistukseen, niin komentosarjaton tai puhepuhe tietojoukko on hyödyllinen.
Tiedonkeruukomponentit puheprojekteihin
Puhetietojen keruun vaiheet varmistavat kerätyn tiedon laadukkuuden ja auttavat laadukkaiden tekoälypohjaisten mallien koulutuksessa.
Ymmärrä vaaditut käyttäjien vastaukset
Aloita ymmärtämällä malliin vaadittavat käyttäjien vastaukset. Puheentunnistusmallin kehittämiseksi sinun tulee kerätä tietoja, jotka edustavat tarkasti tarvitsemaasi sisältöä. Kerää tietoja reaalimaailman vuorovaikutuksista ymmärtääksesi käyttäjien vuorovaikutusta ja vastauksia. Jos rakennat tekoälypohjaista chat-avustajaa, katso chat-lokeja, puhelutallenteita ja chat-valintaikkunan vastauksia luodaksesi tietojoukon.
Tarkista verkkotunnuskohtainen kieli
Tarvitset sekä yleistä että verkkotunnuskohtaista sisältöä puheentunnistustietojoukolle. Kun olet kerännyt yleisen puhedatan, sinun tulee seuloa tiedot ja erottaa yleiset tiedoista.
Asiakkaat voivat esimerkiksi soittaa ja pyytää aikaa glaukooman tarkastukseen silmähuoltokeskuksessa. Ajan pyytäminen on erittäin yleinen termi, mutta glaukooma on aluekohtainen.
Lisäksi, kun harjoitat puheentunnistuksen ML-mallia, varmista, että koulutat sen tunnistamaan lauseet yksittäisen sijaan tunnistettuja sanoja.
Tallenna ihmisen puhe
Kun tiedot on kerätty kahdesta edellisestä vaiheesta, seuraava vaihe sisältäisi ihmisten saamisen tallentamaan kerätyt lausunnot.
On tärkeää säilyttää käsikirjoituksen ihanteellinen pituus. Ihmisten pyytäminen lukemaan yli 15 minuuttia tekstiä voi olla haitallista. Pidä vähintään 2–3 sekunnin tauko jokaisen tallennetun lausunnon välillä.
Anna tallennuksen olla dynaamista
Rakenna puhevarasto erilaisista ihmisistä, puheen aksenteista, eri olosuhteissa tallennetuista tyyleistä, laitteista ja ympäristöistä. Jos suurin osa tulevista käyttäjistä aikoo käyttää lankapuhelinta, puheenkeruutietokannassasi pitäisi olla merkittävä esitys, joka vastaa tätä vaatimusta.
Saa aikaan vaihtelua puheen tallennuksessa
Kun kohdeympäristö on määritetty, pyydä tiedonkeruun kohteitasi lukemaan valmis skripti samanlaisessa ympäristössä. Pyydä koehenkilöitä olemaan välittämättä virheistä ja pitämään esitys mahdollisimman luonnollisena. Ajatuksena on saada suuri joukko ihmisiä tallentamaan käsikirjoituksen samassa ympäristössä.
Literoi puheet
Kun olet tallentanut käsikirjoituksen useilla aiheilla (virheellisesti), sinun tulee jatkaa transkriptiota. Pidä virheet ennallaan, sillä tämä auttaisi sinua saavuttamaan dynaamisia ja monipuolisia kerättyjä tietoja.
Sen sijaan, että ihmiset litteroisivat koko tekstin sanasta sanaan, voit käyttää puhetekstiksi -konetta transkriptioon. Suosittelemme kuitenkin, että käytät ihmiskirjoittajia virheiden korjaamiseen.
Kehitä testisarja
Testisarjan kehittäminen on ratkaisevan tärkeää, koska se on edelläkävijä kielimalli.
Tee puheesta ja sitä vastaavasta tekstistä pari ja jaa ne segmenteiksi.
Kerättyjen alkuaineiden keräämisen jälkeen ota 20 %:n näyte, joka muodostaa testisarjan. Se ei ole harjoitussarja, mutta nämä poimitut tiedot kertovat sinulle, jos koulutettu malli litteroi äänen, johon sitä ei ole koulutettu.
Rakenna kielikoulutusmalli ja mittaa
Rakenna nyt puheentunnistuksen kielimalli käyttämällä toimialuekohtaisia lausekkeita ja tarvittaessa lisämuunnelmia. Kun olet kouluttanut mallin, sinun tulee aloittaa sen mittaaminen.
Ota harjoitusmalli (jossa 80 % valittuja äänisegmenttejä) ja testaa sitä testisarjaa vastaan (purettu 20 % tietojoukko) tarkistaaksesi ennusteet ja luotettavuuden. Tarkista virheet, mallit ja keskity ympäristötekijöihin, jotka voidaan korjata.
Mahdolliset käyttötapaukset tai sovellukset
Äänisovellus, älykkäät laitteet, puhe tekstiksi, asiakastuki, sisällön sanelu, suojaussovellus, autonomiset ajoneuvot, muistiinpanot terveydenhuoltoon.
Puheentunnistus avaa mahdollisuuksien maailman, ja puhesovellusten omaksuminen on lisääntynyt vuosien varrella.
Jotkut yleisimmistä sovelluksista puheentunnistustekniikka sisältää:
Äänihakusovellus
Googlen mukaan noin 20% Google-sovelluksella tehdyistä hauista on äänihakuja. Kahdeksan miljardia ihmistä ennustetaan käyttävän puheavustajia vuoteen 2023 mennessä, mikä on jyrkkä kasvu vuoden 6.4 ennustetusta 2022 miljardista.
Puhehaun käyttöönotto on lisääntynyt merkittävästi vuosien varrella, ja tämän suuntauksen ennustetaan jatkuvan. Kuluttajat luottavat puhehakuun tehdäkseen kyselyitä, ostaakseen tuotteita, paikantaakseen yrityksiä, löytääkseen paikallisia yrityksiä ja paljon muuta.
Kodinlaitteet/älykkäät kodinkoneet
Puheentunnistustekniikkaa käytetään antamaan äänikomentoja kodin älylaitteille, kuten televisioille, valoille ja muille laitteille. 66% kuluttajista Isossa-Britanniassa, Yhdysvalloissa ja Saksassa ilmoittivat käyttävänsä puheavustajia käyttäessään älylaitteita ja kaiuttimia.
Puhe tekstiin
Puhe tekstiksi -sovelluksia käytetään auttamaan ilmaista tietojenkäsittelyä kirjoitettaessa sähköposteja, asiakirjoja, raportteja ja muita. Puhe tekstiin poistaa aikaa asiakirjojen kirjoittamiseen, kirjojen ja sähköpostien kirjoittamiseen, videoiden tekstitykseen ja tekstin kääntämiseen.
Asiakaspalvelu
Puheentunnistussovelluksia käytetään pääasiassa asiakaspalvelussa ja tuessa. Puheentunnistusjärjestelmä auttaa tarjoamaan asiakaspalveluratkaisuja 24/7 edulliseen hintaan rajoitetulla määrällä edustajia.
Sisällön sanelu
Sisällön sanelu on toinen puheentunnistuksen käyttötapaus joka auttaa opiskelijoita ja tutkijoita kirjoittamaan laajaa sisältöä murto-osassa aikaa. Se on melko hyödyllinen sokeuden tai näköongelmien vuoksi epäedullisessa asemassa oleville opiskelijoille.
Turvallisuussovellus
Äänentunnistusta käytetään laajasti turva- ja todennustarkoituksiin tunnistamalla ainutlaatuiset äänen ominaisuudet. Sen sijaan, että henkilö tunnistaisi itsensä henkilötietojen varastamisen tai väärinkäytön perusteella, puhebiometriset tiedot lisäävät turvallisuutta.
Lisäksi puheentunnistus turvallisuustarkoituksiin on parantanut asiakastyytyväisyystasoa, koska se poistaa laajennetun kirjautumisprosessin ja valtuustietojen päällekkäisyyden.
Ajoneuvojen äänikomennot
Ajoneuvoissa, pääasiassa autoissa, on nyt yhteinen äänentunnistusominaisuus ajoturvallisuuden parantamiseksi. Se auttaa kuljettajia keskittymään ajamiseen hyväksymällä yksinkertaiset äänikomennot, kuten radioasemien valitseminen, puhelujen soittaminen tai äänenvoimakkuuden vähentäminen.
Muistiinpano terveydenhuoltoon
Puheentunnistusalgoritmeilla rakennettu lääketieteellinen transkriptioohjelmisto tallentaa helposti lääkäreiden äänimuistiinpanot, komennot, diagnoosit ja oireet. Lääketieteellinen muistiinpano lisää terveydenhuoltoalan laatua ja kiireellisyyttä.
Onko sinulla mielessäsi puheentunnistusprojekti, joka voi muuttaa liiketoimintaasi? Tarvitset vain mukautetun puheentunnistustietojoukon.
Tekoälypohjainen puheentunnistusohjelmisto on koulutettava käyttämään luotettavia koneoppimisalgoritmien tietojoukkoja, jotta ne voivat integroida syntaksin, kieliopin, lauserakenteen, tunteet ja ihmisen puheen vivahteet. Mikä tärkeintä, ohjelmiston tulee jatkuvasti oppia ja reagoida – kasvaa jokaisen vuorovaikutuksen myötä.
Shaip tarjoaa täysin räätälöityjä puheentunnistustietojoukkoja erilaisiin koneoppimisprojekteihin. Shaipin avulla sinulla on pääsy korkealaatuisia räätälöityjä harjoitustietoja jota voidaan käyttää luotettavan puheentunnistusjärjestelmän rakentamiseen ja markkinoimiseen. Ota yhteyttä asiantuntijoihimme saadaksesi kattava käsitys tarjonnastamme.
[Lue myös: Täydellinen keskustelullisen tekoälyn opas]
