Automatisk talegjenkjenningsteknologi har vært der i lang tid, men har nylig fått fremtreden etter at bruken ble utbredt i ulike smarttelefonapplikasjoner som Siri og Alexa. Disse AI-baserte smarttelefonapplikasjonene har illustrert kraften til ASR for å forenkle hverdagsoppgaver for oss alle.
I tillegg, ettersom ulike industrivertikaler beveger seg videre mot automatisering, er det underliggende behovet for ASR utsatt for bølger. Derfor, la oss forstå dette fantastiske talegjenkjenningsteknologi i dybden og hvorfor det regnes som en av de mest avgjørende teknologiene for fremtiden.
En kort historie om ASR-teknologi
Før vi fortsetter og utforsker potensialet til automatisk talegjenkjenning, la oss først ta en titt på utviklingen.
| Tiår | Evolusjon av ASR |
|---|---|
| 1950s | Talegjenkjenningsteknologi ble først introdusert av Bell Laboratories på 1950-tallet. Bell Labs opprettet en virtuell talegjenkjenning kjent som 'Audrey' som kunne identifisere tallene mellom 1-9 når de snakkes av en enkelt stemme. |
| 1960s | I 1952 lanserte IBM sitt første stemmegjenkjenningssystem, 'Shoebox'. Shoebox kunne forstå og skille mellom seksten talte engelske ord. |
| 1970s | Carnegie Mellon University i 1976 utviklet et 'Harpy'-system som kunne gjenkjenne over 1000 ord. |
| 1990s | Etter en lang ventetid på nesten 40 år, brøt Bell Technologies igjen gjennom bransjen med sine interaktive stemmegjenkjenningssystemer som kan diktere menneskelig tale. |
| 2000s | Dette var en transformerende periode for ASR-teknologi da den store teknologigiganten Google begynte å jobbe med talegjenkjenningsteknologi. De laget avansert taleprogramvare med en nøyaktighet på omtrent 80 %, noe som gjør den populær over hele verden. |
| 2010s | Det siste tiåret ble en gylden periode for ASR, med Amazon og Apple som lanserte sin første AI-baserte taleprogramvare, Alexa og Siri. |
Når vi går foran 2010, er ASR i enorm utvikling og blir mer og mer utbredt og nøyaktig. I dag er Amazon, Google og Apple de mest fremtredende lederne innen ASR-teknologi.
[ Les også: Den komplette guiden til Conversational AI ]
Hvordan fungerer stemmegjenkjenning?
Automatisk talegjenkjenning er en ganske avansert teknologi som er ekstremt vanskelig å designe og utvikle. Det finnes tusenvis av språk over hele verden med forskjellige dialekter og aksenter, så det er vanskelig å utvikle programvare som kan forstå alt.
ASR bruker konsepter for naturlig språkbehandling og maskinlæring for sin utvikling. Ved å inkorporere en rekke språklæringsmekanismer i programvaren, sikrer utviklere presisjonen og effektiviteten til programvare for talegjenkjenning.
Automatic Speech Recognition (ASR) er en kompleks teknologi som er avhengig av flere nøkkelprosesser for å konvertere talespråk til tekst. På et høyt nivå er hovedtrinnene som er involvert:
- Lydopptak: En mikrofon fanger opp brukerens tale og konverterer de akustiske bølgene til et elektrisk signal.
- Lydforbehandling: Det elektriske signalet blir deretter digitalisert og gjennomgår ulike forbehandlingstrinn, for eksempel støyreduksjon, for å forbedre kvaliteten på lydinngangen.
- Funksjonsekstraksjon: Den digitale lyden analyseres for å trekke ut akustiske funksjoner, som tonehøyde, energi og spektralkoeffisienter, som er karakteristiske for forskjellige talelyder.
- Akustisk modellering: De ekstraherte funksjonene sammenlignes med forhåndstrente akustiske modeller, som kartlegger lydfunksjonene til individuelle talelyder eller fonemer.
- Språkmodellering: De gjenkjente fonemene settes deretter sammen til ord og uttrykk ved hjelp av statistiske språkmodeller som forutsier de mest sannsynlige ordsekvensene basert på kontekst.
- Dekoding: Det siste trinnet innebærer å dekode den mest sannsynlige ordsekvensen som samsvarer med inngangslyden, og tar hensyn til både akustiske og språkmodeller.
Disse kjernekomponentene fungerer sømløst sammen for å muliggjøre svært nøyaktig tale-til-tekst-konvertering, selv i nærvær av bakgrunnsstøy, aksenter og forskjellige ordforråd.
[ Les også: Hva er tale-til-tekst-teknologi og hvordan den fungerer]
Eksempler fra den virkelige verden på ASR
Automatisk talegjenkjenning er en fantastisk teknologi som har blitt mye populær og verdifull i dag. Dens høye fremtredende betydning er fordi den gjør det mulig for brukere å fullføre flere oppgaver raskt ved hjelp av håndfri kontroll.
Virtuelle assistenter og smarte enheter: ASR er en kjernekomponent i virtuelle assistenter som Siri, Alexa og Google Assistant, som muliggjør håndfri kontroll og interaksjon med en rekke smarte hjemmeenheter og nettjenester. De mest populære produktene som bruker talegjenkjenningsteknologi er:
- Google-assistent: Google Assistant ble utviklet i 2016 og er den beste chat-baserte programvaren i dag, med den høyeste nøyaktighetsgraden på over 95 % på amerikansk engelsk. Grovt sett brukes den av hundrevis av millioner mennesker over hele verden.
- Apple Siri: Siri er det klassiske eksemplet på ASRs tilgjengelighet i over 30 land og 21 språk globalt. Siri er det første chat-baserte systemet som revolusjonerer bruken av tale-til-tekst-teknologi.
- Amazon Alexa: Alexa har blitt et kjent navn og en enhet i dag, med et estimert antall brukere på over 100 millioner mennesker over hele verden.
Brukstilfeller for talegjenkjenningsteknologi
Bortsett fra å bruke ASR-teknologien i chat-basert programvare, er det andre brukstilfeller av denne eksepsjonelle teknologien. Her er noen av dem:
Bil og transport
ASR er integrert i infotainmentsystemer i kjøretøy, slik at sjåførene kan kontrollere ulike funksjoner, som musikkavspilling, navigasjon og klimakontroll, ved å bruke talekommandoer, noe som forbedrer sikkerheten og brukervennligheten.
Helsetjenester og medisinsk transkripsjon
ASR transformerer helsesektoren ved å gjøre det mulig for leger å diktere notater og journaler mer effektivt, strømlinjeforme dokumentasjonsprosessen og redusere administrative kostnader.
Call Centers og kundestøtte
ASR er mye brukt i kundesentre for å automatisere transkripsjon av kundeinteraksjoner, forbedre agentproduktiviteten og forbedre den generelle kundeopplevelsen.
Språklæring
ASR-teknologi har revolusjonert språklæring ved å gi sanntids tilbakemelding på uttale og talespråk. Dette gjør det mulig for elevene å avgrense talemønstrene sine, motta umiddelbare rettelser og forbedre flyten på en mer effektiv måte.
Tilgjengelighet for hørselshemmede
ASR-teknologi spiller en avgjørende rolle for å gjøre digitalt innhold og opplevelser mer tilgjengelige for personer med funksjonshemminger, for eksempel å gi sanntidsteksting for hørsel eller aktivere stemmekontroll for personer med begrenset mobilitet.
Stemmebiometri og sikkerhet
De unike egenskapene til en persons stemme kan brukes som en form for biometrisk autentisering. ASR-teknologi spiller en avgjørende rolle i biometriske stemmesystemer, og tilbyr et ekstra lag med sikkerhet for personlig identifikasjon og tilgangskontroll.
Media og kringkasting
ASR brukes til å generere teksting og undertekster for live og forhåndsinnspilt innhold, noe som gjør det mer tilgjengelig for seere og muliggjør nye former for interaktive medieopplevelser.
Hva vil fremtiden bringe for ASR-teknologi?
Med utviklingen av AI og maskinlæring forventes automatisk talegjenkjenningsteknologi å bli mer nøyaktig, raskere og mer naturlig. I tillegg vil ASR-teknologi sannsynligvis bli utbredt innen kundeservice, utdanning, helsetjenester og mer. For organisasjoner må utvikling av tilpassede ASR-baserte forretningsløsninger være neste mål.
Få hjelp til dine ASR-baserte prosjekter fra Shaip-eksperter
