Co přesně je Rozpoznávání řeči?

Rozpoznávání řeči

Co potřebujete vědět o rozpoznávání řeči

Když mluvíme o rozpoznávání řeči, obvykle máme na mysli software, který má schopnost rozpoznávat mluvené slovo a zapisovat si ho do programu, takže na konci máte vše, co bylo řečeno, v psaném formátu. Často se také označuje jako „řeč na text“. Na začátku měl tento software velmi omezené možnosti, takže bylo možné převést pouze omezený počet frází. S postupem času se technologie za softwarem pro rozpoznávání řeči hodně vyvinula a nyní je mnohem propracovanější, takže dokáže rozpoznat různé jazyky a dokonce i různé akcenty. V této oblasti však samozřejmě ještě musí být vykonána práce.

Je také důležité si všimnout, že rozpoznávání řeči není stejné jako rozpoznávání hlasu, i když někdy lidé používají dva výrazy pro stejnou věc. Rozpoznávání hlasu se používá k identifikaci osoby, která mluví, a nikoli k zaznamenávání toho, co bylo řečeno.

Krátká historie rozpoznávání řeči a související technologie

V tomto článku stručně vysvětlíme historii a technologii, která stojí za vzestupem rozpoznávání řeči.

Od úsvitu digitálního věku měli lidé nutkání nějak komunikovat se stroji. Poté, co byl vynalezen první druh digitálního počítače, se mnoho vědců a techniků pokusilo různými způsoby nějak implementovat rozpoznávání řeči do tohoto procesu. Zásadním rokem tohoto procesu byl rok 1962, kdy společnost IBM odhalila Shoebox, základní stroj pro rozpoznávání řeči, který dokázal provádět jednoduché matematické výpočty. Pokud uživatel tohoto proto-počítače promluvil do mikrofonu, byl tento stroj schopen rozpoznat až šest řídících slov jako „plus“ nebo „mínus“. Postupem času se tato technologie vyvinula a dnes je velmi běžnou funkcí interakce s počítači pomocí hlasu. Existuje mnoho slavných modulů pro rozpoznávání řeči, jako je Siri nebo Alexa. Je důležité si uvědomit, že tato zařízení poháněná hlasem jsou závislá na umělé inteligenci (AI) a strojovém učení.

Když se zmíníme o umělé inteligenci (AI), může to znít jako něco ze sci-fi filmu, ale pravdou je, že v dnešní době hraje AI v našem světě velkou roli. Ve skutečnosti je AI v našem každodenním životě velmi přítomná, protože ji již používá mnoho programů a aplikací. Ale byla to sci-fi na počátku 20. století, kdy se tento termín objevil. Na konci roku 1950 se pojmy AI staly výraznějšími a byly předmětem zájmu mnoha vědců a filozofů. V té době přišel velmi ambiciózní britský matematik Alan Turing s návrhem, že stroje mohou vyřešit problémy a rozhodovat samy na základě vstupu dostupných informací. Problém byl v tom, že počítače ještě neměly možnost si tato data zapamatovat, což je zásadní krok pro vývoj umělé inteligence. Tehdy mohli dělat jen jednoduché příkazy.

Dalším důležitým jménem ve vývoji AI je John McCarthy, který jako první vytvořil výraz „umělá inteligence“. McCarthy uvedl, že AI je: „věda a technika výroby inteligentních strojů“. Tato definice vyšla najevo na klíčové konferenci na Dartmouth College v roce 1956. Od té doby se AI začala zběsile rozvíjet.

Dnes je umělá inteligence v nejrůznější podobě přítomna všude. Rozrostla se do masové adopce, hlavně kvůli zvýšení celkového objemu dat, která se každý den vyměňují po celém světě. Používá se v pokročilých algoritmech a vedlo ke zlepšení úložného a výpočetního výkonu. AI se používá k mnoha účelům, například překlad, přepis, rozpoznávání řeči, tváře a objektů, analýza lékařských obrazů, zpracování přirozených jazyků, různé filtry sociálních sítí atd. Pamatujete si na šachový zápas mezi velmistrem Gari Kasparovem a šachovou AI Deep Blue?

Bez názvu 71

Strojové učení je další velmi důležitá aplikace umělé inteligence. Stručně řečeno, vztahuje se na všechny systémy, které mají schopnost učit se a zlepšovat se z databáze svých vlastních zkušeností. To funguje prostřednictvím rozpoznávání vzorů. Aby to systém mohl dělat, musí být schopen být vyškolen. Algoritmus systému přijímá vstup velkého množství dat a v jednom okamžiku je schopen identifikovat vzory z těchto dat. Konečným cílem tohoto procesu je umožnit těmto počítačovým systémům samostatné učení bez nutnosti jakéhokoli lidského zásahu nebo pomoci.

Další věc, kterou je velmi důležité zmínit vedle strojového učení, je hluboké učení. Jedním z nejdůležitějších nástrojů v procesu hlubokého učení jsou takzvané umělé neuronové sítě. Jsou to pokročilé algoritmy podobné struktuře a funkci lidského mozku. Jsou však statické a symbolické, na rozdíl od biologického mozku, který je plastický a analogičtější. Stručně řečeno, toto hluboké učení je velmi specializovaný způsob strojového učení, primárně založený na umělých neuronových sítích. Cílem hlubokého učení je pečlivě replikovat procesy lidského učení. Technologie hlubokého učení je velmi užitečná a hraje důležitou roli v různých zařízeních ovládaných hlasem - tablety, televizory, smartphony, ledničky atd. Umělé neuronové sítě se také používají jako druh filtračního systému, jehož cílem je předpovídat položky které by si uživatel v budoucnu koupil. Technologie hlubokého učení je také velmi široce používána v lékařské oblasti. Pro výzkumníky rakoviny je velmi důležitý, protože pomáhá automaticky detekovat rakovinné buňky.

Nyní se vrátíme k rozpoznávání řeči. Tato technologie, jak jsme již zmínili, má za cíl identifikovat různá slova a fráze mluveného jazyka. Poté je převede do formátu, který je stroj schopen číst. Základní programy identifikují pouze malý počet klíčových frází, ale některý pokročilejší software pro rozpoznávání řeči dokáže dešifrovat všechny druhy přirozené řeči. Technologie rozpoznávání řeči je ve většině případů vhodná, ale někdy se setká s problémy, když kvalita záznamu není dostatečně dobrá nebo pokud jsou na pozadí zvuky, které ztěžují správné porozumění řečníkovi. Může se také stále setkávat s určitými problémy, když má reproduktor opravdu silný přízvuk nebo dialekt. Rozpoznávání řeči se neustále vyvíjí, ale stále není zcela dokonalé. Ne všechno je o slovech, stroje stále nejsou schopné mnoha věcí, které lidé dokážou, například nejsou schopni rozluštit řeč těla nebo tón něčího hlasu. Jelikož však tyto pokročilé algoritmy dešifrují více dat, zdá se, že některé z těchto problémů snižují obtížnost. Kdo ví, co přinese budoucnost? Je těžké předvídat, kde rozpoznávání řeči skončí. Například Google již má velký úspěch v implementaci softwaru pro rozpoznávání řeči v motorech Google Translate a stroj se neustále učí a vyvíjí. Možná jednoho dne úplně nahradí lidské překladatele. Nebo možná ne, každodenní řečové situace jsou příliš složité pro jakýkoli druh stroje, který není schopen přečíst hloubku lidské duše.

Kdy použít rozpoznávání řeči?

V dnešní době má téměř každý smartphone nebo tablet. Rozpoznávání řeči je u těchto zařízení běžnou funkcí. Používají se k převodu řeči člověka na akci. Pokud chcete zavolat své babičce, stačí, když zavoláte „zavolat babičce“ a váš smartphone již vytáčí číslo, aniž byste museli zadávat seznamy kontaktů. Toto je rozpoznávání řeči. Dalším dobrým příkladem je Alexa nebo Siri. Tuto funkci mají ve svém systému pevně zapojenou. Google vám dává také možnost vyhledávat cokoli hlasem, aniž byste něco zadávali.

Bez názvu 81

Možná jste nyní zvědaví, jak to všechno funguje. Aby to fungovalo, musí být do softwaru zabudovány senzory, jako jsou mikrofony, aby byly zvukové vlny mluvených slov rozpoznány, analyzovány a převedeny do digitálního formátu. Digitální informace pak musí být porovnány s jinými informacemi, které jsou uloženy v nějakém úložišti slov a výrazů. Pokud dojde ke shodě, software dokáže příkaz rozpoznat a podle toho jednat.

Ještě jedna věc, kterou je v tomto bodě třeba zmínit, je tzv. WER (word error rate). Toto je vzorec, ve kterém vydělíte číslo chyby celkovým počtem slov. Zjednodušeně řečeno, má to hodně co do činění s přesností. Cílem je samozřejmě mít nízké WER, protože to znamená, že přepis mluveného slova je přesnější.

Rozpoznávání řeči je nyní v poptávce stejně jako dříve. Pokud také potřebujete převést mluvené slovo z řekněme zaznamenaného zvukového souboru na text, můžete se obrátit na Gglot. Jsme poskytovatelem přepisových služeb, který nabízí přesné přepisy za spravedlivou cenu. Neváhejte tedy kontaktovat náš uživatelsky přívětivý web.