Какво точно е разпознаване на реч?

Гласово разпознаване

Какво трябва да знаете за разпознаването на реч

Когато говорим за разпознаване на реч, обикновено имаме предвид софтуер, който има способността да разпознава изговорената дума и да я записва в програма, така че в крайна сметка да имате всичко, което е изговорено в писмен вид. Често се нарича и „преобразуване на реч в текст“. В началото този софтуер имаше много ограничени възможности, така че можете да конвертирате само ограничен брой фрази. С времето технологията зад софтуера за разпознаване на реч се разви много и сега е много по-усъвършенствана, така че може да разпознава различни езици и дори различни акценти. Но разбира се, има още работа, която трябва да се свърши в тази област.

Също така е важно да се отбележи, че разпознаването на реч не е същото като разпознаването на глас, въпреки че понякога хората използват двата термина за едно и също нещо. Гласовото разпознаване се използва за идентифициране на лицето, което говори, а не за отбелязване на казаното.

Кратка история на разпознаването на реч и свързаните с него технологии

В тази статия ще обясним накратко историята и технологията зад възхода на разпознаването на реч.

Още от зората на дигиталната ера хората са имали желание по някакъв начин да могат да комуникират с машини. След изобретяването на първия вид цифров компютър много учени и инженери се опитват по различни начини по някакъв начин да внедрят разпознаването на реч в този процес. Решаваща година в този процес е 1962 г., когато IBM разкрива Shoebox, основна машина за разпознаване на реч, която може да прави прости математически изчисления. Ако потребителят на този протокомпютър говори в микрофон, тази машина може да разпознае до шест контролни думи като „плюс“ или „минус“. С течение на времето технологията зад това се разви и днес е много често срещана функция за взаимодействие с компютри чрез глас. Има много известни машини за разпознаване на реч като Siri или Alexa. Важно е да се отбележи, че тези управлявани с глас устройства зависят от изкуствен интелект (AI) и машинно обучение.

Когато се споменава изкуствен интелект (AI), може да звучи като нещо от научно-фантастичен филм, но истината е, че в наши дни AI играе голяма роля в нашия свят. Всъщност AI вече присъства много в нашето ежедневие, тъй като много програми и приложения вече го използват. Но това беше научна фантастика в началото на 20-ти век, когато се появи терминът. В края на 1950 г. концепциите за ИИ станаха по-известни и бяха в центъра на интереса на много учени и философи. По това време един много амбициозен британски математик на име Алън Тюринг излезе с предложение, че машините могат да решават проблеми и да вземат решения сами, въз основа на въвеждане на налична информация. Проблемът беше, че компютрите все още нямаха възможност да запомнят тези данни, което е решаваща стъпка за развитието на изкуствения интелект. Всичко, което можеха да правят тогава, беше да изпълняват прости команди.

Друго важно име в развитието на ИИ е Джон Маккарти, който пръв въвежда самия термин „изкуствен интелект“. Маккарти заяви, че AI е: „науката и инженерството за създаване на интелигентни машини“. Това определение излиза на бял свят на основополагаща конференция в Dartmouth College през 1956 г. Оттогава AI започва да се развива с бясна скорост.

Днес изкуственият интелект в неговата различна форма присъства навсякъде. Разрасна се до масово приемане, главно поради увеличаването на общия обем данни, които се обменят по целия свят всеки ден. Използва се в усъвършенствани алгоритми и доведе до подобрения в паметта и изчислителната мощност. AI се използва за много цели, например превод, транскрипция, говор, разпознаване на лица и обекти, анализ на медицински изображения, обработка на естествени езици, различни филтри за социални мрежи и т.н. Спомняте ли си онзи шахматен мач между гросмайстор Гари Каспаров и Deep Blue шах AI?

Машинното обучение е друго много важно приложение на изкуствения интелект. Накратко, това се отнася до всякакви системи, които имат способността да се учат и подобряват от базата данни от собствения си опит. Това работи чрез разпознаване на модели. За да направи това системата, тя трябва да може да бъде обучена. Алгоритъмът на системата получава вход от големи количества данни и в един момент става способен да идентифицира модели от тези данни. Крайната цел на този процес е да даде възможност на тези компютърни системи да се обучават независимо, без необходимост от човешка намеса или помощ.

Друго нещо, което е много важно да се спомене наред с машинното обучение, е дълбокото обучение. Един от най-важните инструменти в процеса на дълбоко обучение са т. нар. изкуствени невронни мрежи. Те са усъвършенствани алгоритми, подобни на структурата и функцията на човешкия мозък. Те обаче са статични и символични, за разлика от биологичния мозък, който е пластичен и по-аналогово базиран. Накратко, това задълбочено обучение е много специализиран начин на машинно обучение, основно базирано на изкуствени невронни мрежи. Целта на задълбоченото обучение е тясно да възпроизведе човешките процеси на обучение. Технологията за дълбоко обучение е много полезна и играе важна роля в различни устройства, които се управляват с глас – таблети, телевизори, смартфони, хладилници и т.н. Изкуствените невронни мрежи също се използват като вид филтрираща система, която има за цел да предскаже елементите които потребителят би купил в бъдеще. Технологията за дълбоко обучение също се използва много широко в областта на медицината. Той е много важен за изследователите на рака, защото помага за автоматично откриване на ракови клетки.

Сега ще се върнем към разпознаването на реч. Тази технология, както вече споменахме, има за цел да идентифицира различни думи и фрази от говоримия език. След това ги преобразува във формат, който машината може да чете. Основните програми идентифицират само малък брой ключови фрази, но някои по-усъвършенствани софтуери за разпознаване на реч са в състояние да дешифрират всички видове естествена реч. Технологията за разпознаване на реч е удобна в повечето случаи, но понякога среща проблеми, когато качеството на записа не е достатъчно добро или когато има фонови шумове, които затрудняват правилното разбиране на говорещия. Може също така да срещне някои проблеми, когато говорещият има наистина силен акцент или диалект. Разпознаването на реч непрекъснато се развива, но все още не е съвсем перфектно. Не всичко опира до думи, машините все още не са способни на много неща, които хората могат, например не са в състояние да дешифрират езика на тялото или тона на нечий глас. Въпреки това, тъй като повече данни се дешифрират от тези усъвършенствани алгоритми, някои от тези предизвикателства изглежда намаляват като трудност. Кой знае какво ще донесе бъдещето? Трудно е да се предвиди къде ще стигне разпознаването на реч. Например, Google вече има голям успех в внедряването на софтуер за разпознаване на реч в двигателите на Google Translate и машината непрекъснато се учи и развива. Може би един ден те ще заменят напълно човешките преводачи. Или може би не, ежедневните речеви ситуации са твърде сложни за всякакъв вид машина, която не е в състояние да разчете дълбочината на човешката душа.

Кога да използвате разпознаването на реч?

В днешно време почти всеки има смартфон или таблет. Разпознаването на реч е често срещана функция в тези устройства. Те се използват за превръщане на речта на човек в действие. Ако искате да се обадите на баба си, достатъчно е да командвате „обади се на баба“ и вашият смартфон вече набира номера, без да се налага да пишете в списъците си с контакти. Това е разпознаване на реч. Друг добър пример за това е Alexa или Siri. Те също имат тази функция твърдо свързана в тяхната система. Google ви дава и опцията да търсите каквото и да било с глас, без да въвеждате нищо.

Може би сега сте любопитни как работи всичко това. Е, за да работи, сензори като микрофони трябва да бъдат вградени в софтуера, така че звуковите вълни на изговорените думи да бъдат разпознати, анализирани и преобразувани в цифров формат. След това цифровата информация трябва да се сравни с друга информация, която се съхранява в някакво хранилище за думи и изрази. Когато има съвпадение, софтуерът може да разпознае командата и да действа по съответния начин.

Още нещо, което трябва да се спомене на този етап, е така нареченият WER (процент на грешки в думите). Това е формула, в която разделяте числото на грешката на общия брой думи. Така че, казано с прости думи, има много общо с точността. Целта разбира се е да има нисък WER, защото това означава, че транскрипцията на изговорената дума е по-точна.

Разпознаването на реч сега е толкова търсено, колкото винаги. Ако също така трябва да конвертирате изговорената дума от, да речем, записан аудио файл в текст, можете да се обърнете към Gglot. Ние сме доставчик на услуги за транскрипция, който предлага точни транскрипции на справедлива цена. Така че, не се колебайте да се свържете чрез нашия удобен за потребителя уебсайт.