Ce este mai exact recunoașterea vorbirii?

Recunoaștere a vorbirii

Ce trebuie să știți despre recunoașterea vorbirii

Când vorbim despre recunoașterea vorbirii, de obicei ne referim la un software care are capacitatea de a recunoaște cuvântul rostit și de a-l nota într-un program, astfel încât până la urmă să ai tot ce a fost rostit într-un format scris. De asemenea, este adesea denumită „vorbire în text”. La început, acel software avea posibilități foarte limitate, astfel încât să puteți converti doar un număr limitat de fraze. Cu timpul, tehnologia din spatele software-ului de recunoaștere a vorbirii s-a dezvoltat mult și acum este mult mai sofisticată, astfel încât poate recunoaște diferite limbi și chiar accente diferite. Dar, desigur, mai este de făcut în acest domeniu.

De asemenea, este important de observat că recunoașterea vorbirii nu este același lucru cu recunoașterea vocii, chiar dacă uneori oamenii folosesc cei doi termeni pentru același lucru. Recunoașterea vocii este folosită pentru identificarea persoanei care vorbește și nu pentru a observa ceea ce se spune.

O scurtă istorie a recunoașterii vorbirii și a tehnologiei asociate

În acest articol, vom explica pe scurt istoria și tehnologia din spatele creșterii recunoașterii vorbirii.

Încă din zorii erei digitale, oamenii au avut dorința de a putea comunica cumva cu mașinile. După ce a fost inventat primul tip de computer digital, numeroși oameni de știință și ingineri au încercat în diferite moduri să implementeze într-un fel recunoașterea vorbirii în acest proces. Un an crucial al acestui proces a fost 1962, când IBM a dezvăluit Shoebox, o mașină de bază de recunoaștere a vorbirii care era capabilă să facă calcule matematice simple. Dacă utilizatorul acestui proto-computer vorbea într-un microfon, acest aparat a fost capabil să recunoască până la șase cuvinte de control precum „plus” sau „minus”. De-a lungul timpului, tehnologia din spatele acestui lucru sa dezvoltat și astăzi este o caracteristică foarte comună de a interacționa cu computerele prin voce. Există multe motoare celebre de recunoaștere a vorbirii precum Siri sau Alexa. Este important să rețineți că aceste dispozitive bazate pe voce depind de inteligența artificială (AI) și de învățarea automată.

Când este menționată inteligența artificială (AI), s-ar putea să sune ca ceva dintr-un film științifico-fantastic, dar adevărul este că în zilele noastre AI joacă un rol grozav în lumea noastră. De fapt, AI este deja foarte prezentă în viața noastră de zi cu zi, deoarece multe programe și aplicații o folosesc deja. Dar a fost science fiction la începutul secolului XX, când a apărut termenul. La sfârșitul anilor 1950, conceptele de inteligență artificială au devenit mai proeminente și au fost în centrul interesului multor oameni de știință și filozofi. În acea perioadă, un matematician britanic foarte ambițios numit Alan Turing a venit cu o propunere conform căreia mașinile pot rezolva probleme și pot lua decizii de la sine, pe baza informațiilor disponibile. Problema a fost că computerele nu aveau încă posibilitatea de a memora acele date, care este un pas crucial pentru dezvoltarea inteligenței artificiale. Tot ceea ce puteau face pe atunci era să execute comenzi simple.

Un alt nume important în dezvoltarea inteligenței artificiale este John McCarthy, cel care a inventat pentru prima dată termenul de „inteligență artificială”. McCarthy a declarat că AI este „știința și ingineria de a face mașini inteligente”. Această definiție a ieșit la lumină la o conferință fundamentală la Dartmouth College în 1956. De atunci AI a început să se dezvolte într-un ritm frenetic.

Astăzi, inteligența artificială în diferitele sale forme este prezentă peste tot. A crescut până la adoptarea în masă, în principal datorită creșterii volumului total de date care sunt schimbate în întreaga lume în fiecare zi. Este folosit în algoritmi avansați și a dat naștere la îmbunătățiri ale puterii de stocare și de calcul. AI este utilizat în multe scopuri, de exemplu traducerea, transcrierea, vorbirea, recunoașterea feței și a obiectelor, analiza imaginilor medicale, procesarea limbilor naturale, diverse filtre de rețele sociale și așa mai departe. Îți amintești acel meci de șah dintre marele maestru Gari Kasparov și Deep Blue chess AI?

Învățarea automată este o altă aplicație foarte importantă a inteligenței artificiale. Pe scurt, se referă la orice sisteme care au capacitatea de a învăța și de a îmbunătăți din baza de date a propriei experiențe. Acest lucru funcționează prin recunoașterea tiparelor. Pentru ca sistemul să facă asta, trebuie să poată fi instruit. Algoritmul sistemului primește o intrare de cantități mari de date și, la un moment dat, devine capabil să identifice modele din acele date. Scopul final al acestui proces este de a permite acestor sisteme informatice să învețe independent, fără a fi nevoie de nicio intervenție sau asistență umană.

Un alt lucru care este foarte important de menționat alături de învățarea automată este învățarea profundă. Unul dintre cele mai importante instrumente în procesul de învățare profundă sunt așa-numitele rețele neuronale artificiale. Sunt algoritmi avansați, similari cu structura și funcția creierului uman. Cu toate acestea, ele sunt statice și simbolice, spre deosebire de creierul biologic care este plastic și mai mult bazat pe analog. Pe scurt, această învățare profundă este o modalitate foarte specializată de învățare automată, bazată în primul rând pe rețele neuronale artificiale. Scopul învățării profunde este de a reproduce îndeaproape procesele de învățare umană. Tehnologia de deep learning este foarte utilă și joacă un rol important în diverse dispozitive care sunt controlate de voce – tablete, televizoare, smartphone-uri, frigidere etc. Rețelele neuronale artificiale sunt, de asemenea, folosite ca un fel de sistem de filtrare care urmărește să prezică elementele. pe care utilizatorul le-ar cumpăra în viitor. Tehnologia de învățare profundă este, de asemenea, foarte utilizată în domeniul medical. Este foarte important pentru cercetătorii cancerului, deoarece ajută la detectarea automată a celulelor canceroase.

Acum vom reveni la recunoașterea vorbirii. Această tehnologie, așa cum am menționat deja, își propune să identifice diferite cuvinte și expresii ale limbii vorbite. Ulterior, le convertește într-un format pe care aparatul îl poate citi. Programele de bază identifică doar un număr mic de fraze cheie, dar unele programe mai avansate de recunoaștere a vorbirii sunt capabile să descifreze tot felul de vorbire naturală. Tehnologia de recunoaștere a vorbirii este convenabilă în majoritatea cazurilor, dar uneori întâmpină probleme atunci când calitatea înregistrării nu este suficient de bună sau când există zgomote de fundal care fac dificilă înțelegerea corectă a difuzorului. De asemenea, ar putea întâmpina în continuare unele probleme atunci când vorbitorul are un accent foarte puternic sau un dialect. Recunoașterea vorbirii se dezvoltă constant, dar încă nu este perfectă. Nu totul este despre cuvinte, mașinile încă nu sunt capabile de multe lucruri pe care oamenii le pot face, de exemplu nu sunt capabile să descifreze limbajul corpului sau tonul vocii cuiva. Cu toate acestea, pe măsură ce mai multe date sunt descifrate de acești algoritmi avansați, unele dintre aceste provocări par să scadă în dificultate. Cine știe ce va aduce viitorul? Este greu de prezis unde va ajunge recunoașterea vorbirii. De exemplu, Google are deja mult succes în implementarea software-ului de recunoaștere a vorbirii în motoarele Google Translate, iar mașina învață și se dezvoltă constant. Poate într-o zi vor înlocui complet traducătorii umani. Sau poate nu, situațiile de vorbire de zi cu zi sunt prea complexe pentru orice tip de mașină care nu este capabilă să citească adâncimea sufletului uman.

Când să folosiți recunoașterea vorbirii?

În zilele noastre aproape toată lumea are un smartphone sau o tabletă. Recunoașterea vorbirii este o caracteristică comună a acestor dispozitive. Sunt folosite pentru a converti discursul unei persoane în acțiune. Dacă vrei să-ți suni bunica, este suficient să comanzi „suna pe bunica” și smartphone-ul tău formează deja numărul fără ca tu să tastați prin listele de contacte. Aceasta este recunoașterea vorbirii. Un alt exemplu bun în acest sens este Alexa sau Siri. De asemenea, au această caracteristică conectată în sistemul lor. Google vă oferă, de asemenea, opțiunea de a căuta orice prin voce, fără a introduce nimic.

Poate că acum ești curios despre cum funcționează toate acestea. Ei bine, pentru ca acesta să funcționeze, senzori precum microfoanele trebuie să fie încorporați în software, astfel încât undele sonore ale cuvintelor rostite să fie recunoscute, analizate și convertite într-un format digital. Informațiile digitale trebuie apoi comparate cu alte informații care sunt stocate într-un fel de depozit de cuvinte și expresii. Când există o potrivire, software-ul poate recunoaște comanda și acționa în consecință.

Încă un lucru care trebuie menționat în acest moment este așa-numitul WER (rata de eroare a cuvintelor). Aceasta este o formulă în care împărțiți numărul de eroare cu totalul de cuvinte. Deci, pentru a spune în termeni simpli, are foarte mult de-a face cu acuratețea. Scopul este desigur acela de a avea un WER scăzut, deoarece asta înseamnă că transcrierea cuvântului rostit este mai precisă.

Recunoașterea vorbirii este acum la fel de solicitată ca niciodată. Dacă, de asemenea, trebuie să convertiți cuvântul rostit din să spunem un fișier audio înregistrat în text, puteți apela la Gglot. Suntem un furnizor de servicii de transcriere care oferă transcrieri precise la un preț corect. Deci, nu ezitați să luați legătura prin intermediul site-ului nostru ușor de utilizat.