Czym dokładnie jest rozpoznawanie mowy?

Rozpoznawanie mowy

Co musisz wiedzieć o rozpoznawaniu mowy

Kiedy mówimy o rozpoznawaniu mowy, zwykle mamy na myśli oprogramowanie, które ma zdolność rozpoznawania słowa mówionego i zapisywania go w programie, dzięki czemu w końcu masz wszystko, co zostało wypowiedziane w formacie pisemnym. Jest również często określany jako „zamiana mowy na tekst”. Na początku oprogramowanie to miało bardzo ograniczone możliwości, więc można było konwertować tylko ograniczoną liczbę fraz. Z biegiem czasu technologia oprogramowania do rozpoznawania mowy bardzo się rozwinęła i jest teraz znacznie bardziej wyrafinowana, dzięki czemu może rozpoznawać różne języki, a nawet różne akcenty. Ale oczywiście jest jeszcze wiele do zrobienia w tej dziedzinie.

Należy również zauważyć, że rozpoznawanie mowy to nie to samo, co rozpoznawanie głosu, chociaż czasami ludzie używają tych dwóch terminów do tego samego. Rozpoznawanie głosu służy do identyfikacji osoby mówiącej i nie zapisywania tego, co zostało powiedziane.

Krótka historia rozpoznawania mowy i powiązanych technologii

W tym artykule pokrótce wyjaśnimy historię i technologię stojącą za rozwojem rozpoznawania mowy.

Od zarania ery cyfrowej ludzie pragnęli jakoś komunikować się z maszynami. Po wynalezieniu pierwszego rodzaju komputera cyfrowego wielu naukowców i inżynierów próbowało na różne sposoby jakoś wdrożyć rozpoznawanie mowy w tym procesie. Przełomowym rokiem tego procesu był rok 1962, kiedy IBM przedstawił Shoebox, podstawową maszynę do rozpoznawania mowy, która była w stanie wykonywać proste obliczenia matematyczne. Jeśli użytkownik tego proto-komputera mówił do mikrofonu, maszyna była w stanie rozpoznać do sześciu słów sterujących, takich jak „plus” lub „minus”. Z biegiem czasu technologia, która za tym stoi, rozwinęła się i dziś jest bardzo powszechną funkcją interakcji z komputerami za pomocą głosu. Istnieje wiele znanych mechanizmów rozpoznawania mowy, takich jak Siri czy Alexa. Należy zauważyć, że te urządzenia sterowane głosem są zależne od sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego.

Kiedy wspomina się o sztucznej inteligencji (AI), może to brzmieć jak z filmu science fiction, ale prawda jest taka, że w dzisiejszych czasach AI odgrywa wielką rolę w naszym świecie. W rzeczywistości sztuczna inteligencja jest już bardzo obecna w naszym codziennym życiu, ponieważ wiele programów i aplikacji już z niej korzysta. Ale to było science fiction na początku XX wieku, kiedy to się pojawiło. Pod koniec 1950 roku koncepcje AI stały się bardziej widoczne i były przedmiotem zainteresowania wielu naukowców i filozofów. W tamtym czasie bardzo ambitny brytyjski matematyk Alan Turing przedstawił propozycję, że maszyny mogą samodzielnie rozwiązywać problemy i podejmować decyzje na podstawie dostępnych informacji. Problem polegał na tym, że komputery nie miały jeszcze możliwości zapamiętywania tych danych, co jest kluczowym krokiem w rozwoju sztucznej inteligencji. Wszystko, co wtedy mogli zrobić, to wykonywać proste polecenia.

Innym ważnym nazwiskiem w rozwoju sztucznej inteligencji jest John McCarthy, który jako pierwszy ukuł sam termin „sztuczna inteligencja”. McCarthy stwierdził, że sztuczna inteligencja to: „nauka i inżynieria tworzenia inteligentnych maszyn”. Definicja ta wyszła na jaw na przełomowej konferencji w Dartmouth College w 1956 roku. Od tego czasu sztuczna inteligencja zaczęła się rozwijać w szalonym tempie.

Dziś sztuczna inteligencja w różnych jej postaciach jest obecna wszędzie. Urosła do masowej adopcji, głównie ze względu na wzrost ogólnej ilości danych wymienianych codziennie na całym świecie. Jest używany w zaawansowanych algorytmach i daje początek ulepszeniom w zakresie pamięci masowej i mocy obliczeniowej. Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do wielu celów, na przykład tłumaczenia, transkrypcji, rozpoznawania mowy, rozpoznawania twarzy i obiektów, analizy obrazów medycznych, przetwarzania języków naturalnych, różnych filtrów sieci społecznościowych i tak dalej. Pamiętasz mecz szachowy między arcymistrzem Garim Kasparowem a szachową AI Deep Blue?

Uczenie maszynowe to kolejne bardzo ważne zastosowanie sztucznej inteligencji. Krótko mówiąc, odnosi się do wszelkich systemów, które mają możliwość uczenia się i doskonalenia na podstawie własnego doświadczenia. Działa to poprzez rozpoznawanie wzorców. Aby system mógł to zrobić, musi być przeszkolony. Algorytm systemu otrzymuje duże ilości danych iw pewnym momencie może zidentyfikować wzorce z tych danych. Ostatecznym celem tego procesu jest umożliwienie tym systemom komputerowym samodzielnego uczenia się, bez potrzeby jakiejkolwiek interwencji lub pomocy człowieka.

Kolejną rzeczą, o której należy wspomnieć obok uczenia maszynowego, jest uczenie głębokie. Jednym z najważniejszych narzędzi w procesie uczenia głębokiego są tzw. Sztuczne sieci neuronowe. Są to zaawansowane algorytmy, podobne do budowy i funkcji ludzkiego mózgu. Są jednak statyczne i symboliczne, w przeciwieństwie do mózgu biologicznego, który jest plastyczny i bardziej oparty na analogach. Krótko mówiąc, to głębokie uczenie jest bardzo wyspecjalizowanym sposobem uczenia maszynowego, opartym głównie na sztucznych sieciach neuronowych. Celem uczenia głębokiego jest dokładne odtworzenie procesów uczenia się człowieka. Technologia głębokiego uczenia jest bardzo przydatna i odgrywa ważną rolę w różnych urządzeniach sterowanych głosem - tabletach, telewizorach, smartfonach, lodówkach itp. Sztuczne sieci neuronowe są również wykorzystywane jako rodzaj systemu filtrującego, który ma na celu przewidywanie elementów. które użytkownik kupiłby w przyszłości. Technologia uczenia głębokiego jest również bardzo szeroko stosowana w medycynie. Jest to bardzo ważne dla badaczy raka, ponieważ pomaga w automatycznym wykrywaniu komórek rakowych.

Teraz wrócimy do rozpoznawania mowy. Technologia ta, jak już wspomnieliśmy, ma na celu identyfikację różnych słów i fraz w języku mówionym. Następnie konwertuje je do formatu, który maszyna może odczytać. Podstawowe programy identyfikują tylko niewielką liczbę kluczowych fraz, ale niektóre bardziej zaawansowane oprogramowanie do rozpoznawania mowy jest w stanie rozszyfrować wszystkie rodzaje naturalnej mowy. Technologia rozpoznawania mowy jest wygodna w większości przypadków, ale czasami napotyka problemy, gdy jakość nagrania jest niewystarczająca lub gdy w tle występują szumy, które utrudniają prawidłowe zrozumienie mówiącego. Może również napotkać pewne problemy, gdy głośnik ma naprawdę silny akcent lub dialekt. Rozpoznawanie mowy stale się rozwija, ale nadal nie jest do końca doskonałe. Nie wszystko sprowadza się do słów, maszyny wciąż nie są w stanie zrobić wielu rzeczy, które potrafią ludzie, na przykład nie są w stanie rozszyfrować mowy ciała czy tonu czyjegoś głosu. Jednak w miarę jak coraz więcej danych jest odczytywanych przez te zaawansowane algorytmy, niektóre z tych wyzwań wydają się zmniejszać. Kto wie, co przyniesie przyszłość? Trudno przewidzieć, gdzie skończy się rozpoznawanie mowy. Na przykład Google odnosi już duże sukcesy we wdrażaniu oprogramowania do rozpoznawania mowy w silnikach Tłumacza Google, a maszyna stale się uczy i rozwija. Może pewnego dnia całkowicie zastąpią ludzkich tłumaczy. A może nie, codzienne sytuacje związane z mową są zbyt skomplikowane dla jakiejkolwiek maszyny, która nie jest w stanie odczytać głębi ludzkiej duszy.

Kiedy używać rozpoznawania mowy?

Obecnie prawie każdy ma smartfona lub tablet. Rozpoznawanie mowy jest powszechną funkcją tych urządzeń. Służą do przekształcania mowy osoby w czyn. Jeśli chcesz zadzwonić do swojej babci, wystarczy, że wydasz komendę „zadzwoń do babci”, a Twój smartfon już wybiera numer bez konieczności wpisywania listy kontaktów. To jest rozpoznawanie mowy. Innym dobrym przykładem jest Alexa lub Siri. Mają również tę funkcję na stałe w swoim systemie. Google daje również możliwość wyszukiwania czegokolwiek głosowo, bez wpisywania czegokolwiek.

Może jesteś teraz ciekawy, jak to wszystko działa. Cóż, aby to działało, czujniki takie jak mikrofony muszą być wbudowane w oprogramowanie, aby fale dźwiękowe wypowiadanych słów były rozpoznawane, analizowane i konwertowane do formatu cyfrowego. Następnie informacje cyfrowe należy porównać z innymi informacjami przechowywanymi w pewnego rodzaju repozytorium słów i wyrażeń. W przypadku dopasowania oprogramowanie może rozpoznać polecenie i odpowiednio zareagować.

Jeszcze jedna rzecz, o której należy wspomnieć w tym miejscu, to tak zwany WER (współczynnik błędów słów). To jest wzór, w którym dzielisz liczbę błędów przez liczbę wszystkich słów. Mówiąc prościej, ma to wiele wspólnego z dokładnością. Celem jest oczywiście niski WER, ponieważ oznacza to, że transkrypcja słowa mówionego jest dokładniejsza.

Rozpoznawanie mowy jest obecnie tak samo pożądane jak kiedykolwiek. Jeśli chcesz również przekonwertować mówione słowo z, powiedzmy, nagranego pliku audio na tekst, możesz skorzystać z Gglota. Jesteśmy dostawcą usług transkrypcji, który oferuje dokładne transkrypcje za uczciwą cenę. Nie wahaj się więc skontaktować za pośrednictwem naszej przyjaznej dla użytkownika strony internetowej.