Outomatiese spraakherkenning ( ASR ) verander die voice -overbedryf deur gesproke woorde in teks te omskep. Dit gebruik masjienleer en kunsmatige intelligensie om te verstaan ​​en neer te skryf wat mense sê. In die afgelope tien jaar ASR baie gegroei. Dit word nou in baie gebiede soos telefoonoproepe, video's, mediakontroles en aanlynbyeenkomste gebruik.

Die ou manier om ASR , was om Hidden Markov -modelle (HMM) en Gaussiese mengselmodelle (GMM) te gebruik. Hierdie metode is vir vyftien jaar gebruik. Maar dit het baie werk en spesiale opleiding nodig gehad.

Nuwe diepleermodelle in ASR is beter. Dit is meer akkuraat en makliker om te gebruik. Hulle het nie spesiale opleidingsdata nodig nie en kan die toespraak goed neerskryf sonder ekstra hulp.

Danksy spraak-tot-teks API's, soos dié van Montageai, is ASR nou makliker om te gebruik. Ontwikkelaars, startups en groot ondernemings kan ASR maklik by hul produkte voeg. Hierdie tegnologie word op baie gebiede gebruik om dinge beter te maak, soos in oproepopsporing, videopskrifte, mediakontroles en aanlynbyeenkomste.

Maar ASR het nog steeds 'n paar probleme. Dit is moeilik om dit te kry om spraak perfek te verstaan ​​as gevolg van verskillende maniere waarop mense praat. Ondanks hierdie kwessies groei die vraag na ASR. Dit sal na verwagting teen 2025 24,9 miljard dollar werd wees.

ASR word in baie gebiede gebruik, nie net voice -over nie. In motors help dit om die bestuur van stemopdragte veiliger te maak. In gesondheidsorg help dit dokters om pasiëntinligting neer te skryf. Dit help ook om klanteprobleme vinniger op te los in verkope deur oproepe te transkribeer en met AI -chatbots te werk.

Samevattend verander ASR die voice -overbedryf . Dit maak die transkribeer van spraak vinnig en akkuraat. Namate dit beter word, sal ASR in baie velde help om dinge toeganklik, doeltreffend en koste-effektief te maak.

'N Kort geskiedenis van ASR

ASR -tegnologie het in die 1950's begin. Die eerste stelsel, genaamd "Audrey," is deur Bell Labs gemaak. Sedertdien het dit baie gegroei deur masjienleer en diep leer te gebruik om beter te word.

Ou ASR -stelsels het 'n mengsel van modelle soos Hidden Markov -modelle (HMMS) gebruik. Hierdie stelsels het taalmodelle, uitspraakwoordeboeke en HMM's gehad. Hulle is op groot datastelle opgelei om spraak goed te herken. Hierdie werk het gehelp om die ASR -stelsels van vandag te skep.

'N Groot verandering het in 2014 gekom met 'n referaat deur Baidu. Dit het gepraat oor die gebruik van diep leer vir ASR. Hierdie metode karteer klank na woorde met diep neurale netwerke. Dit het ASR baie meer akkuraat gemaak.

Nou gebruik ons ​​ou en nuwe ASR -metodes. Die ou manier is sterk en buigsaam. Die nuwe manier is eenvoudiger en kan meer akkuraat wees deur van rou klank te leer.

ASR help baie nywerhede, soos die voice -over -wêreld. Dit gee Siri, Alexa en Google Assistant aan, wat praat met toestelle maklik. Dit help ook met 'n vinnige en akkurate spraak om te teks, wat baie mense help.

Die toekoms van ASR lyk helder. Nuwe tegnologie soos Openai se fluister kan transkripsie nog beter maak. Navorsing in diep leer en AI sal ASR aanhou om meer akkuraat te maak. As u NLP -tegnologie byvoeg, sal masjiene help om meer oor spraak te verstaan.

Belangrike toepassings en uitdagings van ASR

ASR -tegnologie is baie belangrik op baie terreine, soos die Voice -Over -industrie . Dit help met outomatiese transkripsie, intydse onderskrifte vir video's en onderskrifte. Dit word ook gebruik in telefoonstelsels, klantediens, taalvertalings, gesondheidsorg en wettige werk. Hierdie tegnologie het verander hoe dinge werk, dinge makliker gemaak het om toegang te verkry en koste te besnoei.

Maar ASR het 'n paar groot uitdagings . Dit is moeilik om dit so goed soos 'n mens te wees. Dit het probleme met verskillende sprekende style en begrip van woorde in konteks. Navorsers werk hard om dit beter te maak met nuwe leermodelle.

Om genoeg data en opleiding te kry is nog 'n groot probleem. Nou het ons duisende of selfs honderde duisende ure se data nodig. Maatskappye sukkel ook met die koste en tyd om stem -AI -stelsels op te stel. Maar sommige bedrywe soos finansiële dienste en gesondheidsorg gebruik regtig voice Tech en beplan om dit nog meer te gebruik.

In 'n opname deur Statista is bevind dat 73% van die ondernemings nie stemtegnologie gebruik nie, omdat dit nie akkuraat genoeg is nie. Verskillende bedrywe het hul eie taalmodelle vir ASR en NLP nodig. NLP het sy eie probleme soos om met Slang te hanteer en opdaterings te benodig. Maar die markherkenningsmark sal na verwagting baie groei en teen 2029 byna $ 50 miljoen bereik.

Navorsing deur McKinsey toon dat ASR klantediens in oproepsentrums regtig kan verbeter. Dit kan dinge vinniger maak, beter selfhelpopsies gee en om met kliënte beter te praat. Aangesien 50% van ons verbruikers elke dag stemsoektog gebruik, kan ASR verander hoe ons baie met ondernemings praat.

Vrae

Wat is outomatiese spraakherkenning (ASR) en hoe maak dit 'n omwenteling in die voice -over -industrie?

ASR verander gesproke woorde in teks met behulp van masjienleer en kunsmatige intelligensie. Dit verander die voice-over-wêreld deur intydse teks uit spraak te maak. Nou help dit met onderskrifte op Tiktok, Instagram en Spotify, wat dinge meer toeganklik en doeltreffend maak.

Wat is die geskiedenis van ASR?

Die eerste ASR -stelsel, "Audrey," het in die 1950's by Bell Labs begin. Met verloop van tyd het masjienleer ASR baie beter gemaak. Daar is nou twee belangrikste maniere om dit te doen: die tradisionele manier en die diep leer manier. Elkeen het sy eie goeie punte en nadele.

Wat is die belangrikste toepassings en uitdagings van ASR?

ASR word in baie gebiede gebruik. In VoiceOvers help dit met outomatiese skryfwerk, lewendige onderskrifte en onderskrifte. Dit is ook in telefoonstelsels, klantediens, taalvertaling, gesondheidsorg en wettige werk. Maar dit sukkel nog steeds om die menslike akkuraatheid te pas, veral met spraakvariasies. Navorsers werk hard om dit beter te maak.