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.
| Årti | Udvikling af ASR |
|---|---|
| 1950s | Talegenkendelsesteknologi blev først introduceret af Bell Laboratories i 1950'erne. Bell Labs skabte en virtuel talegenkender kendt som 'Audrey', der kunne identificere tallene mellem 1-9, når de blev talt af en enkelt stemme. |
| 1960s | I 1952 lancerede IBM sit første stemmegenkendelsessystem, 'Shoebox'. Shoebox kunne forstå og skelne mellem seksten talte engelske ord. |
| 1970s | Carnegie Mellon University i år 1976 udviklede et 'Harpy'-system, der kunne genkende over 1000 ord. |
| 1990s | Efter en lang ventetid på næsten 40 år slog Bell Technologies igen igennem industrien med sine interaktive stemmegenkendelsessystemer, der kunne diktere menneskelig tale. |
| 2000s | Dette var en transformerende periode for ASR-teknologi, da den store teknologigigant Google begyndte at arbejde på talegenkendelsesteknologi. De skabte avanceret talesoftware med en nøjagtighed på cirka 80 %, hvilket gør den populær over hele verden. |
| 2010s | Det sidste årti blev en gylden periode for ASR, hvor Amazon og Apple lancerede deres første AI-baserede talesoftware nogensinde, Alexa og Siri. |
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.
Automatic Speech Recognition (ASR) er en kompleks teknologi, der er afhængig af flere nøgleprocesser til at konvertere talt sprog til tekst. På et højt niveau er de vigtigste involverede trin:
- Lydoptagelse: En mikrofon fanger brugerens tale og konverterer de akustiske bølger til et elektrisk signal.
- Lydforbehandling: Det elektriske signal digitaliseres derefter og gennemgår forskellige forbehandlingstrin, såsom støjreduktion, for at forbedre kvaliteten af lydindgangen.
- Funktionsudvinding: Den digitale lyd analyseres for at udtrække akustiske egenskaber, såsom tonehøjde, energi og spektralkoefficienter, der er karakteristiske for forskellige talelyde.
- Akustisk modellering: De udtrukne funktioner sammenlignes med præ-trænede akustiske modeller, som kortlægger lydfunktionerne til individuelle talelyde eller fonemer.
- Sprogmodellering: De genkendte fonemer samles derefter til ord og sætninger ved hjælp af statistiske sprogmodeller, der forudsiger de mest sandsynlige ordsekvenser baseret på kontekst.
- afkodning: Det sidste trin involverer afkodning af den mest sandsynlige ordsekvens, der matcher inputlyden, under hensyntagen til både de akustiske og sproglige modeller.
Disse kernekomponenter arbejder problemfrit sammen for at muliggøre meget nøjagtig tale-til-tekst-konvertering, selv i nærvær af baggrundsstøj, accenter og forskellige ordforråd.
[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.
Virtuelle assistenter og smartenheder: ASR er en kernekomponent i virtuelle assistenter som Siri, Alexa og Google Assistant, der muliggør håndfri kontrol og interaktion med en række smarte hjemmeenheder og onlinetjenester. De mest populære produkter, der bruger talegenkendelsesteknologi er:
- Google Assistent: 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.
Use Cases for Speech Recognition Technology
Bortset fra at bruge ASR-teknologien i chat-baseret software, er der andre anvendelsesmuligheder for denne exceptionelle teknologi. Her er et par af dem:
Biler og transport
ASR er integreret i køretøjets infotainmentsystemer, hvilket giver chaufførerne mulighed for at styre forskellige funktioner, såsom musikafspilning, navigation og klimakontrol, ved hjælp af stemmekommandoer, hvilket forbedrer sikkerheden og bekvemmeligheden.
Sundhedspleje og medicinsk transskription
ASR transformerer sundhedsindustrien ved at gøre det muligt for læger at diktere notater og journaler mere effektivt, strømline dokumentationsprocessen og reducere administrative omkostninger.
Callcentre og kundesupport
ASR bruges i vid udstrækning i callcentre til at automatisere transskriptionen af kundeinteraktioner, forbedre agentproduktiviteten og forbedre den overordnede kundeoplevelse.
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-teknologi spiller en afgørende rolle i at gøre digitalt indhold og oplevelser mere tilgængelige for personer med handicap, såsom at give real-time billedtekster til hørelse eller aktivere stemmestyring for personer med begrænset mobilitet.
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.
Medier og Broadcasting
ASR bruges til at generere lukkede billedtekster og undertekster til live og forudindspillet indhold, hvilket gør det mere tilgængeligt for seere og muliggør nye former for interaktive medieoplevelser.
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
