Automatische spraakherkenning

Het verleden, het heden en de toekomst van automatische spraakherkenning / spraak-naar-tekst

Automatische spraakherkenning (ASR) heeft een lange weg afgelegd. Hoewel het lang geleden is uitgevonden, werd het bijna nooit door iemand gebruikt. Tijd en technologie zijn nu echter aanzienlijk veranderd. Audiotranscriptie is aanzienlijk geëvolueerd.

Technologieën zoals AI (Artificial Intelligence) hebben het proces van audio-naar-tekstvertaling mogelijk gemaakt voor snelle en nauwkeurige resultaten. Als gevolg hiervan zijn de toepassingen in de echte wereld ook toegenomen, met enkele populaire apps zoals Tik Tok, Spotify en Zoom die het proces in hun mobiele apps inbedden.

Laten we dus ASR verkennen en ontdekken waarom het in 2022 een van de meest populaire technologieën is.

Wat is spraak naar tekst?

Spraak naar tekst is een AI-verbeterde technologie die menselijke spraak vertaalt van een analoge naar een digitale vorm. Verder wordt de digitale vorm van de verzamelde gegevens omgezet in een tekstformaat.

Spraak naar tekst wordt vaak verward met spraakherkenning, wat totaal anders is dan deze methode. Bij spraakherkenning ligt de nadruk op het identificeren van de stempatronen van mensen, terwijl bij deze methode het systeem probeert de gesproken woorden te identificeren.

Algemene namen van spraak naar tekst

Deze geavanceerde spraakherkenningstechnologie is ook populair en wordt aangeduid met de namen:

  • Automatische spraakherkenning (ASR)
  • Spraakherkenning
  • Spraakherkenning op de computer
  • Audiotranscriptie
  • Schermaflezing

De werking van automatische spraakherkenning begrijpen

Werkstroom voor spraakherkenning

De werking van audio-naar-tekst vertaalsoftware is complex en omvat de implementatie van meerdere stappen. Zoals we weten, is spraak-naar-tekst exclusieve software die is ontworpen om audiobestanden om te zetten in een bewerkbaar tekstformaat; het doet het door gebruik te maken van spraakherkenning.

Proces

  • In eerste instantie past een computerprogramma met behulp van een analoog-naar-digitaal-omzetter taalalgoritmen toe op de verstrekte gegevens om trillingen van auditieve signalen te onderscheiden.
  • Vervolgens worden de relevante geluiden gefilterd door de geluidsgolven te meten.
  • Verder worden de geluiden verdeeld/gesegmenteerd in honderdsten of duizendsten van seconden en vergeleken met fonemen (een meetbare eenheid van geluid om het ene woord van het andere te onderscheiden).
  • De fonemen worden verder door een wiskundig model gehaald om de bestaande gegevens te vergelijken met bekende woorden, zinnen en zinsdelen.
  • De uitvoer is in een tekst- of computergebaseerd audiobestand.

Laten we vandaag uw AI-trainingsgegevensvereiste bespreken.

Wat zijn de toepassingen van spraak naar tekst?

Er zijn meerdere toepassingen voor automatische spraakherkenningssoftware, zoals:

  • Inhoud zoeken: De meesten van ons zijn overgestapt van het typen van letters op onze telefoons naar het indrukken van een knop zodat de software onze stem herkent en de gewenste resultaten geeft.
  • Klantenservice: Chatbots en AI-assistenten die de klanten door de paar eerste stappen van het proces kunnen leiden, zijn gemeengoed geworden.
  • Realtime ondertiteling: Met de toegenomen wereldwijde toegang tot inhoud, is ondertiteling in realtime een prominente en belangrijke markt geworden, waardoor ASR naar voren komt voor het gebruik ervan.
  • Elektronische documentatie: Verschillende administratieve afdelingen zijn begonnen met het gebruik van ASR om documentatiedoeleinden te vervullen, met het oog op een betere snelheid en efficiëntie.

Wat zijn de belangrijkste uitdagingen voor spraakherkenning?

Audioannotatie nog niet het hoogtepunt van zijn ontwikkeling heeft bereikt. Er zijn nog steeds veel uitdagingen die de ingenieurs proberen aan te gaan om het systeem efficiënt te maken, zoals:

  • Controle krijgen over accenten en dialecten.
  • De context van de gesproken zinnen begrijpen.
  • Scheiding van achtergrondgeluiden om de invoerkwaliteit te versterken.
  • De code overschakelen naar verschillende talen voor een efficiënte verwerking.
  • Analyseren van de visuele aanwijzingen die in de spraak worden gebruikt in het geval van videobestanden.

Audiotranscripties en spraak-naar-tekst AI-ontwikkeling

De grootste uitdaging met automatische spraakherkenningssoftware is het 100% nauwkeurig creëren van de uitvoer. Omdat de onbewerkte gegevens dynamisch zijn en er geen enkel algoritme kan worden toegepast, worden de gegevens geannoteerd om de AI te trainen deze in de juiste context te begrijpen.

Om dit proces uit te voeren, moeten specifieke taken worden uitgevoerd, zoals:

  • Veelvoorkomende voorbeelden van NerGenoemde entiteitsherkenning (NER): NER is het proces van het identificeren en segmenteren van verschillende benoemde entiteiten in specifieke categorieën.
  • Sentiment- en onderwerpanalyse: De software maakt gebruik van meerdere algoritmen en voert de sentimentanalyse van de verstrekte gegevens uit om foutloze resultaten te leveren.
  • Intentie- en gespreksanalyse: Intentiedetectie is bedoeld om de AI te trainen om de intentie van de spreker te herkennen. Het wordt voornamelijk gebruikt voor het maken van AI-aangedreven chatbots.

Conclusie

De spraak-naar-teksttechnologie bevindt zich op dit moment in een geweldige fase. Met meer digitale apparaten die spraakgestuurd zoeken en bedieningsassistenten in hun apps integreren, zal de vraag naar audiotranscriptie toenemen. Als je deze indrukwekkende functie aan je app wilt toevoegen, neem dan contact op met Shaip's spraakgegevens verzamelen experts om de volledige details te kennen.

Sociale Share