Automatisk talegenkendelsesteknologi har været der i lang tid, men har for nylig vundet fremtrædende plads, efter at dens brug blev udbredt i forskellige smartphone-applikationer som Siri og Alexa. Disse AI-baserede smartphone-applikationer har illustreret styrken af ASR til at forenkle hverdagens opgaver for os alle.
Derudover er det underliggende behov for ASR udsat for stigning i takt med, at forskellige brancher bevæger sig videre mod automatisering. Lad os derfor forstå dette fantastiske talegenkendelsesteknologi dybdegående, og hvorfor det betragtes som en af de mest afgørende teknologier for fremtiden.
En kort historie om ASR-teknologi
Inden vi går videre og udforsker potentialet ved automatisk talegenkendelse, lad os først se på udviklingen.
På vej frem mod 2010 udvikler ASR sig enormt og bliver mere og mere udbredt og præcis. I dag er Amazon, Google og Apple de mest fremtrædende ledere inden for ASR-teknologi.
[Læs også: Den komplette guide til Conversational AI ]
Hvordan fungerer stemmegenkendelse?
Automatisk talegenkendelse er en ret avanceret teknologi, som er ekstremt svær at designe og udvikle. Der er tusindvis af sprog verden over med forskellige dialekter og accenter, så det er svært at udvikle software, der kan forstå det hele.
ASR bruger koncepter om naturlig sprogbehandling og maskinlæring til sin udvikling. Ved at inkorporere talrige sprogindlæringsmekanismer i softwaren sikrer udviklere præcisionen og effektiviteten af talegenkendelsessoftware.
Her er nogle af de grundlæggende trin, der bruges til at udvikle software til automatisk talegenkendelse:
- Overførsel af stemme til elektrisk signal: Vibrationerne af en persons stemme fanges ved hjælp af en mikrofon og transmitteres til et bølgelignende elektrisk signal.
- Omdannelse af elektrisk til digitalt signal: Det elektriske signal konverteres yderligere til et digitalt signal ved hjælp af fysiske enheder som et lydkort.
- Registrering af fonemer til softwaren: Talegenkendelsessoftwaren undersøger derefter det digitale signal og registrerer fonemer for at skelne mellem de optagne ord.
- Rekonstruering af fonemer til ord: Efter at have behandlet det digitale signal fuldstændigt og registreret alle fonemer, rekonstrueres ord, og sætninger dannes.
For at opnå den tilsigtede nøjagtighed udnytter softwaren trigramanalysemetoden, som er afhængig af at bruge tre ofte brugte ord gennem en specifik database. ASR-softwaren er en exceptionel teknologi, der nedbryder ethvert lydmønster, analyserer lydene og transskriberer de indsamlede lyde til meningsfuld tekst og ord.
[Læs også: Hvad er tale-til-tekst-teknologi, og hvordan det virker]
Eksempler fra den virkelige verden på ASR
Automatisk talegenkendelse er en fantastisk teknologi, der er blevet meget populær og værdifuld i dag. Dens høje fremtræden skyldes, at den gør det muligt for brugere at udføre flere opgaver hurtigt ved hjælp af håndfri kontrol. De mest populære produkter, der bruger talegenkendelsesteknologi, er:
- Google Assistant
Google Assistant er udviklet i 2016 og er den bedste chatbaserede software i dag, med den højeste nøjagtighed på over 95 % på amerikansk engelsk. Groft sagt bruges det af hundreder af millioner af mennesker verden over. - Apple Siri
Siri er det klassiske eksempel på ASR's tilgængelighed i over 30 lande og 21 sprog globalt. Siri er det første chat-baserede system, der revolutionerer brugen af tale-til-tekst-teknologi. - Amazon Alexa
Alexa er blevet et kendt navn og en enhed i dag med et anslået antal brugere på over 100 millioner mennesker verden over.
Udforsk flere anvendelsesmuligheder for talegenkendelsesteknologi
Bortset fra at bruge ASR-teknologien i chat-baseret software, er der andre anvendelsesmuligheder for denne exceptionelle teknologi. Her er et par af dem:
Køretøjs talegenkendelse
I dag har vi den luksus at fortælle vores bil, hvem vi skal ringe til, hvilken sang vi skal spille, og hvor vi skal angive destinationen. Alt dette er blevet muligt på grund af tale-til-tekst-teknologi. Dette er et enormt skridt i sikkerhedsaspektet af din køreoplevelse. Ved at eliminere behovet for at interagere fysisk med skærmen, forhindrer brugen af ASR tab af opmærksomhed, der kan føre til en ulykke.Transkriptionstjenester
ASR-teknologien har strømlinet transkriptionsprocessen, hvilket muliggør hurtig og præcis konvertering af talt indhold til skrevet tekst. Dette har vist sig uvurderligt for brancher som journalistik, juridiske og medicinske sektorer, hvor nøjagtige og rettidige transskriptioner er afgørende.
I dag har vi den luksus at fortælle vores bil, hvem vi skal ringe til, hvilken sang vi skal spille, og hvor vi skal angive destinationen. Alt dette er blevet muligt på grund af tale-til-tekst-teknologi. Dette er et enormt skridt i sikkerhedsaspektet af din køreoplevelse. Ved at eliminere behovet for at interagere fysisk med skærmen, forhindrer brugen af ASR tab af opmærksomhed, der kan føre til en ulykke.
ASR-teknologien har strømlinet transkriptionsprocessen, hvilket muliggør hurtig og præcis konvertering af talt indhold til skrevet tekst. Dette har vist sig uvurderligt for brancher som journalistik, juridiske og medicinske sektorer, hvor nøjagtige og rettidige transskriptioner er afgørende.
Callcentre og kundesupport
Callcentre har taget ASR-systemer til at transskribere kundeinteraktioner, hvilket giver mulighed for bedre sporing, analyse og kvalitetskontrol. Ved at konvertere talte samtaler til tekst, gør ASR det muligt for callcenteragenter og ledere at gennemgå kundeinteraktioner og udtrække værdifuld indsigt for at forbedre deres tjenester.Sprogundervisning
ASR-teknologi har revolutioneret sprogindlæring ved at give feedback i realtid om udtale og talte sprogfærdigheder. Dette gør det muligt for eleverne at forfine deres talemønstre, modtage øjeblikkelige rettelser og forbedre deres flydende sprog på en mere effektiv måde.Tilgængelighed for hørehæmmede
ASR-systemer har været medvirkende til at nedbryde kommunikationsbarrierer for personer med hørehandicap. Ved at konvertere talt sprog til skrevet tekst, leverer ASR-teknologien underteksttjenester i realtid, hvilket gør lydindhold mere tilgængeligt for et bredere publikum.Stemmebiometri og sikkerhed
De unikke egenskaber ved en persons stemme kan bruges som en form for biometrisk autentificering. ASR-teknologi spiller en afgørende rolle i biometriske stemmesystemer og tilbyder et ekstra lag af sikkerhed til personlig identifikation og adgangskontrol.
Callcentre har taget ASR-systemer til at transskribere kundeinteraktioner, hvilket giver mulighed for bedre sporing, analyse og kvalitetskontrol. Ved at konvertere talte samtaler til tekst, gør ASR det muligt for callcenteragenter og ledere at gennemgå kundeinteraktioner og udtrække værdifuld indsigt for at forbedre deres tjenester.
ASR-teknologi har revolutioneret sprogindlæring ved at give feedback i realtid om udtale og talte sprogfærdigheder. Dette gør det muligt for eleverne at forfine deres talemønstre, modtage øjeblikkelige rettelser og forbedre deres flydende sprog på en mere effektiv måde.
ASR-systemer har været medvirkende til at nedbryde kommunikationsbarrierer for personer med hørehandicap. Ved at konvertere talt sprog til skrevet tekst, leverer ASR-teknologien underteksttjenester i realtid, hvilket gør lydindhold mere tilgængeligt for et bredere publikum.
De unikke egenskaber ved en persons stemme kan bruges som en form for biometrisk autentificering. ASR-teknologi spiller en afgørende rolle i biometriske stemmesystemer og tilbyder et ekstra lag af sikkerhed til personlig identifikation og adgangskontrol.Hvad byder fremtiden på for ASR-teknologi?
Med fremskridt inden for kunstig intelligens og maskinlæring forventes automatisk talegenkendelsesteknologi at blive mere nøjagtig, hurtigere og mere naturligt lydende. Derudover vil ASR-teknologi sandsynligvis blive udbredt i kundeservice, uddannelse, sundhedspleje og meget mere. For organisationer skal udvikling af tilpassede ASR-baserede forretningsløsninger være det næste mål.
Få hjælp til dine ASR-baserede projekter fra Shaip-eksperter
