Pengiktirafan Ucapan Automatik ( ASR ) mengubah industri suara dengan mengubah kata -kata yang dituturkan ke dalam teks. Ia menggunakan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan untuk memahami dan menulis apa yang dikatakan orang. Dalam sepuluh tahun yang lalu, ASR telah berkembang banyak. Ia kini digunakan dalam banyak bidang seperti panggilan telefon, video, cek media, dan mesyuarat dalam talian.

Cara lama melakukan ASR menggunakan model Markov yang tersembunyi (HMM) dan model campuran Gaussian (GMM). Kaedah ini digunakan selama lima belas tahun. Tetapi, ia memerlukan banyak kerja dan latihan khas.

Model Pembelajaran Deep baru di ASR lebih baik. Mereka lebih tepat dan mudah digunakan. Mereka tidak memerlukan data latihan khas dan boleh menulis ucapan dengan baik tanpa bantuan tambahan.

Terima kasih kepada API ucapan-ke-teks, seperti yang berasal dari Assemblyai, ASR kini lebih mudah digunakan. Pemaju, pemula, dan syarikat besar boleh menambah ASR kepada produk mereka dengan mudah. Teknologi ini digunakan di banyak bidang untuk membuat perkara yang lebih baik, seperti dalam penjejakan panggilan, kapsyen video, pemeriksaan media, dan mesyuarat dalam talian.

Tetapi, ASR masih mempunyai beberapa masalah. Sukar untuk mendapatkannya untuk memahami ucapan dengan sempurna kerana cara yang berbeza orang bercakap. Walaupun isu -isu ini, permintaan untuk ASR semakin meningkat. Ia dijangka bernilai USD 24.9 bilion menjelang 2025.

ASR digunakan dalam banyak bidang, bukan hanya suara. Di dalam kereta, ia membantu menjadikan memandu lebih selamat dengan arahan suara. Dalam penjagaan kesihatan, ia membantu doktor menulis maklumat pesakit. Ia juga membantu menyelesaikan masalah pelanggan dengan lebih cepat dalam jualan dengan menyalin panggilan dan bekerja dengan AI Chatbots.

Ringkasnya, ASR mengubah industri suara . Ia menjadikan ucapan transkripsi cepat dan tepat. Memandangkan ia menjadi lebih baik, ASR akan membantu menjadikan perkara lebih mudah, cekap, dan kos efektif dalam banyak bidang.

Sejarah ringkas ASR

Teknologi ASR bermula pada tahun 1950 -an. Sistem pertama, yang dinamakan "Audrey," dibuat oleh Bell Labs. Sejak itu, ia telah berkembang banyak, menggunakan pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam untuk menjadi lebih baik.

Sistem ASR lama menggunakan campuran model seperti Model Markov Tersembunyi (HMMS). Sistem ini mempunyai model bahasa, kamus sebutan, dan HMMS. Mereka dilatih di dataset besar untuk mengenali ucapan dengan baik. Kerja ini membantu mewujudkan sistem ASR hari ini.

Perubahan besar datang pada tahun 2014 dengan kertas oleh Baidu. Ia bercakap tentang menggunakan pembelajaran mendalam untuk ASR. Kaedah ini memaparkan audio kepada kata -kata menggunakan rangkaian saraf yang mendalam. Ia telah menjadikan ASR lebih tepat.

Sekarang, kami menggunakan kaedah ASR lama dan baru. Cara lama adalah kuat dan fleksibel. Cara baru lebih mudah dan mungkin lebih tepat dengan belajar dari audio mentah.

ASR membantu banyak industri, seperti dunia suara. Ia menguasai Siri, Alexa, dan Pembantu Google, membuat bercakap dengan peranti mudah. Ia juga membantu dengan ucapan yang cepat dan tepat untuk teks, membantu ramai orang.

Masa depan ASR kelihatan cerah. Teknologi baru seperti bisikan Openai boleh membuat transkripsi lebih baik. Penyelidikan dalam pembelajaran mendalam dan AI akan terus membuat ASR lebih tepat. Menambah NLP Tech akan membantu mesin memahami lebih lanjut mengenai ucapan.

Aplikasi utama dan cabaran ASR

Teknologi ASR sangat penting dalam banyak bidang, seperti industri suara . Ia membantu dengan transkripsi automatik, kapsyen masa nyata untuk video, dan sarikata. Ia juga digunakan dalam sistem telefon, perkhidmatan pelanggan, terjemahan bahasa, penjagaan kesihatan, dan kerja undang -undang. Teknologi ini telah mengubah cara kerja, menjadikan perkara lebih mudah untuk diakses, dan mengurangkan kos.

Tetapi, ASR mempunyai beberapa cabaran . Mendapatkannya sebaik manusia sukar. Ia mempunyai masalah dengan gaya bercakap yang berbeza dan memahami kata -kata dalam konteks. Penyelidik bekerja keras untuk menjadikannya lebih baik dengan model pembelajaran baru.

Mendapatkan data dan latihan yang mencukupi adalah satu lagi isu besar. Sekarang, kita memerlukan ribuan atau bahkan beratus -ratus ribu jam data. Syarikat juga berjuang dengan kos dan masa menubuhkan sistem AI suara. Tetapi, sesetengah industri seperti perkhidmatan kewangan dan penjagaan kesihatan benar -benar menggunakan teknologi suara banyak dan merancang untuk menggunakannya lebih banyak lagi.

Satu tinjauan oleh Statista mendapati bahawa 73% perniagaan tidak menggunakan teknologi suara kerana ia tidak cukup tepat. Industri yang berbeza memerlukan model bahasa mereka sendiri untuk ASR dan NLP. NLP mempunyai masalah sendiri seperti berurusan dengan slang dan memerlukan kemas kini. Tetapi, pasaran pengiktirafan suara dijangka berkembang banyak, mencapai hampir $ 50 juta menjelang 2029.

Penyelidikan oleh McKinsey menunjukkan bahawa ASR benar -benar dapat meningkatkan perkhidmatan pelanggan di pusat panggilan. Ia boleh membuat perkara lebih cepat, memberikan pilihan bantuan diri yang lebih baik, dan membuat bercakap dengan pelanggan dengan lebih baik. Sejak 50% pengguna AS menggunakan carian suara setiap hari, ASR dapat mengubah cara kita bercakap dengan banyak syarikat.

Soalan Lazim

Apakah pengiktirafan ucapan automatik (ASR) dan bagaimanakah ia merevolusikan industri suara?

ASR mengubah kata -kata yang dituturkan ke dalam teks menggunakan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Ia mengubah dunia suara dengan membuat teks masa nyata dari ucapan. Sekarang, ia membantu dengan kapsyen di Tiktok, Instagram, dan Spotify, menjadikan perkara lebih mudah dan cekap.

Apakah sejarah ASR?

Sistem ASR yang pertama, "Audrey," bermula pada tahun 1950 -an di Bell Labs. Dari masa ke masa, pembelajaran mesin dibuat ASR jauh lebih baik. Sekarang, terdapat dua cara utama untuk melakukannya: cara tradisional dan cara pembelajaran mendalam. Setiap mempunyai mata dan kelemahannya sendiri.

Apakah aplikasi dan cabaran utama ASR?

ASR digunakan di banyak kawasan. Dalam suara, ia membantu dengan penulisan automatik, kapsyen hidup, dan sari kata. Ia juga dalam sistem telefon, perkhidmatan pelanggan, terjemahan bahasa, penjagaan kesihatan, dan kerja undang -undang. Tetapi, ia masih mempunyai masalah yang sepadan dengan ketepatan manusia, terutamanya dengan variasi pertuturan. Penyelidik bekerja keras untuk menjadikannya lebih baik.