Автоматическое распознавание речи ( ASR ) меняет индустрию голоса , превращая произнесенные слова в текст. Он использует машинное обучение и искусственный интеллект, чтобы понять и записать то, что говорят люди. За последние десять лет ASR сильно вырос. Сейчас он используется во многих областях, таких как телефонные звонки, видео, чеки из медиа и онлайн -встречи.

Старый способ выполнения ASR использовал модели скрытых марковских моделей (HMM) и гауссовых смесей (GMM). Этот метод использовался в течение пятнадцати лет. Но это нужно было много работы и специального обучения.

Новые модели глубокого обучения в ASR лучше. Они более точные и проще в использовании. Они не нужны специальные данные обучения и могут хорошо записать речь без дополнительной помощи.

Благодаря API-интерфейсам речи к тексту, как и из Assemblyai, ASR теперь проще в использовании. Разработчики, стартапы и крупные компании могут легко добавить ASR к своим продуктам. Эта технология используется во многих областях, чтобы улучшить ситуацию, например, в отслеживании вызовов, подписи видео, проверки медиа и онлайн -встречи.

Но у ASR все еще есть некоторые проблемы. Трудно заставить его понять речь идеально из -за разных способов разговаривать. Несмотря на эти проблемы, спрос на ASR растет. Ожидается, что к 2025 году это будет стоить 24,9 млрд долларов.

ASR используется во многих областях, а не только озвучивании. В автомобилях это помогает сделать вождение более безопасным с голосовыми командами. В здравоохранении это помогает врачам записать информацию о пациенте. Это также помогает решать проблемы с клиентами быстрее в продажах, транскрибируя вызовы и работая с чат -ботами ИИ.

Таким образом, ASR меняет индустрию голосования . Это делает транскрибирующую речь быстрой и точной. По мере того, как станет лучше, ASR поможет сделать вещи более доступными, эффективными и экономически эффективными во многих областях.

Краткая история ASR

Технология ASR началась в 1950 -х годах. Первая система, названная «Одри», была сделана Bell Labs. С тех пор он сильно вырос, используя машинное обучение и глубокое обучение, чтобы стать лучше.

Старые системы ASR использовали смесь моделей, таких как скрытые модели Маркова (HMMS). У этих систем были языковые модели, словари произношения и HMM. Они были обучены большим наборам данных, чтобы хорошо распознать речь. Эта работа помогла создать современные системы ASR.

Большое изменение произошло в 2014 году с бумагой Baidu. Он говорил об использовании глубокого обучения для ASR. Этот метод отображает звук на слова с использованием глубоких нейронных сетей. Это сделало ASR гораздо более точным.

Теперь мы используем как старые, так и новые методы ASR. Старый путь силен и гибкий. Новый путь проще и может быть более точным, учится на необработанном аудио.

ASR помогает многим отраслям, как мир голоса. Он поддерживает Siri, Alexa и Google Assistant, облегчая разговоры с устройствами. Это также помогает при быстрой и точной речи к тексту, помогая многим людям.

Будущее ASR выглядит ярко. Новая технология, такая как шепот Openai, может сделать транскрипцию еще лучше. Исследования в области глубокого обучения и ИИ будут продолжать делать ASR более точным. Добавление NLP Tech поможет машины понять больше о речи.

Ключевые приложения и проблемы ASR

Технология ASR очень важна во многих областях, таких как индустрия голосования . Это помогает с автоматической транскрипцией, подписьми в режиме реального времени для видео и субтитрами. Он также используется в телефонных системах, обслуживании клиентов, языковом переводе, здравоохранении и юридической работе. Эта технология изменила то, как все работает, облегчила доступ к доступу и сокращает расходы.

Но у ASR есть некоторые большие проблемы . Получить его так же хорошо, как человек, сложно. У этого есть проблемы с различными стилями разговора и пониманием слов в контексте. Исследователи усердно работают, чтобы улучшить его с новыми моделями обучения.

Получение достаточного количества данных и обучения - еще одна большая проблема. Теперь нам нужны тысячи или даже сотни тысяч часов данных. Компании также борются с стоимостью и временем настройки систем Voice AI. Но некоторые отрасли, такие как финансовые услуги и здравоохранение, действительно много используют голосовые технологии и планируют использовать ее еще больше.

Опрос Statista показал, что 73% предприятий не используют голосовые технологии, потому что он недостаточно точно. Различным отраслям нужны свои собственные языковые модели для ASR и NLP. У NLP есть свои проблемы, такие как дело со сленгом и нуждающиеся в обновлениях. Но ожидается, что рынок распознавания голоса будет расти, достигнув почти 50 миллионов долларов к 2029 году.

Исследования McKinsey показывают, что ASR действительно может улучшить обслуживание клиентов в колл -центрах. Это может сделать вещи быстрее, дать лучшие варианты самопомощи и лучше разговорить с клиентами. Поскольку 50% США, потребители, используют голосовой поиск каждый день, ASR может многое изменить, как мы много общаемся с компаниями.

Часто задаваемые вопросы

Что такое автоматическое распознавание речи (ASR) и как оно революционизирует индустрию голосования?

ASR превращает произнесенные слова в текст, используя машинное обучение и искусственный интеллект. Это меняет мир голоса, делая текст в реальном времени из речи. Теперь это помогает с подписями на Tiktok, Instagram и Spotify, делая вещи более доступными и эффективными.

Какая история ASR?

Первая система ASR, «Одри», началась в 1950 -х годах в Bell Labs. Со временем машинное обучение сделало ASR намного лучше. Теперь есть два основных способа сделать это: традиционный путь и глубокий способ обучения. У каждого есть свои хорошие очки и недостатки.

Каковы ключевые приложения и проблемы ASR?

ASR используется во многих областях. В озвучке это помогает с автоматическим написанием, живыми подписями и субтитрами. Это также в телефонных системах, обслуживании клиентов, языковом переводе, здравоохранении и юридической работе. Но у него все еще есть проблемы с сопоставлением человеческой точности, особенно с речевыми вариациями. Исследователи усердно работают, чтобы сделать это лучше.