Роль искусственного интеллекта и машинного обучения в распознавании речи
Роль искусственного интеллекта и машинного обучения в распознавании речи
Долгое время люди хотели иметь возможность разговаривать с машинами. С самого начала создания компьютеров ученые и инженеры пытались включить в этот процесс распознавание речи. В 1962 году IBM представила Shoebox, машину для распознавания речи, которая могла выполнять простые математические вычисления. Это инновационное устройство распознавало и отвечало на 16 произносимых слов, включая десять цифр от «0» до «9». Когда произносились числа и командные слова, такие как «плюс», «минус» и «всего», Shoebox инструктировал счетную машину вычислять и печатать ответы на простые арифметические задачи. Shoebox управлялся путем разговора в микрофон, который преобразовывал звуки голоса в электрические импульсы. Измерительная схема классифицировала эти импульсы в соответствии с различными типами звуков и активировала подключенный счетчик через систему реле.
Со временем эта технология развивалась, и сегодня многие из нас обычно общаются с нашими компьютерами с помощью голоса. Самыми популярными голосовыми помощниками сегодня являются Alexa от Amazon, Siri от Apple, Google Assistant и Cortana от Microsoft. Эти помощники могут выполнять задачи или услуги для человека на основе команд или вопросов. Они могут интерпретировать человеческую речь и отвечать синтезированными голосами. Пользователи могут задавать вопросы своим помощникам, управлять устройствами домашней автоматизации и воспроизведением мультимедиа с помощью голоса, а также управлять другими основными задачами, такими как электронная почта, списки дел и календари, с помощью словесных команд. Чем больше мы используем эти голосовые устройства, тем больше мы становимся зависит от искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения.
Искусственный интеллект (ИИ)
Когда вы говорите «искусственный интеллект» (ИИ), многие люди могут подумать, что вы говорите о научной фантастике, хотя ИИ очень встроен в нашу повседневную жизнь. На самом деле так было десятилетиями. Но правда в том, что именно научная фантастика в начале 20 -го века познакомила общественность с роботами, похожими на людей с искусственным интеллектом. В 50-е годы концепции ИИ все больше и больше привлекали внимание ученых и философов. В то время молодой британский математик Алан Тьюринг предположил, что нет причины, по которой машины не могут (как и люди) решать проблемы и принимать решения на основе доступной информации. Но в то время у компьютеров не было возможности запоминать, что является ключевым моментом для интеллекта. Все, что они делали, это выполняли команды. Но все же именно Алан Тьюринг определил фундаментальную цель и видение искусственного интеллекта.
Широко известен как отец ИИ - Джон Маккарти, придумавший термин искусственный интеллект . Для него ИИ был: «наука и техника создания интеллектуальных машин». Это определение было представлено на конференции в Дартмутском колледже в 1956 году и обозначило начало исследований ИИ. С тех пор ИИ процветал.
В современном мире искусственный интеллект повсеместен. Он стал более популярным благодаря увеличению объемов данных, продвинутым алгоритмам и улучшениям в вычислительной мощности и хранилище. В основном приложение AI связано с интеллектуальными задачами. Мы используем ИИ для перевода, распознавания объектов, лиц и речи, обнаружения тем, анализа медицинских изображений, обработки естественного языка, фильтрации социальных сетей, игры в шахматы и т. Д.
Машинное обучение
Машинное обучение - это приложение искусственного интеллекта, и оно относится к системам, которые могут улучшаться на основе собственного опыта. Самым важным здесь является то, что система должна уметь распознавать шаблоны. Для этого система должна быть обучена: алгоритм обрабатывает большие объемы данных, поэтому в какой-то момент он может идентифицировать закономерности. Цель состоит в том, чтобы позволить компьютерам обучаться автоматически без вмешательства или помощи человека.
Говоря о машинном обучении, важно упомянуть глубокое обучение. Начнем с того, что одним из основных инструментов глубокого обучения являются искусственные нейронные сети. Эти алгоритмы основаны на структуре и функциях мозга, хотя они, как правило, статичны и символичны, а не пластичны и аналоговы, как биологический мозг. Итак, глубокое обучение - это специализированная форма машинного обучения, основанная на искусственной нейронной сети, цель которой - воспроизвести способ обучения людей, и это служит отличным инструментом для поиска шаблонов, которых слишком много, чтобы программист мог обучить машину. В последние пару лет было много разговоров о беспилотных автомобилях и о том, как они могут изменить нашу жизнь. Ключевым моментом здесь является технология глубокого обучения, поскольку она снижает количество аварий, позволяя автомобилю отличать пешехода от пожарного гидранта или распознавать красный свет. Технология глубокого обучения также играет основную роль в голосовом управлении такими устройствами, как планшеты, телефоны, холодильники, телевизоры и т. Д. Компании электронной коммерции часто используют искусственные нейронные сети в качестве системы фильтрации, которая пытается предсказать и показать элементы, которые пользователь хотел бы купить. Технология глубокого обучения также используется в медицине. Он помогает исследователям рака автоматически обнаруживать раковые клетки и, таким образом, представляет собой огромный прогресс в лечении рака.
Распознавание речи
Технология распознавания речи служит для идентификации слов и фраз из разговорного языка и преобразования их в удобочитаемый формат для машины. В то время как некоторые программы могут идентифицировать только ограниченное количество фраз, некоторые более сложные программы распознавания речи могут расшифровать естественную речь.
Есть ли препятствия, которые нужно преодолеть?
Несмотря на удобство, технология распознавания речи не всегда работает гладко, и у нее все еще есть несколько проблем, которые нужно решить, поскольку она постоянно развивается. Проблемы, которые могут возникнуть, могут включать, среди прочего, следующее: качество записи может быть неадекватным, могут быть шумы на заднем фоне, которые затрудняют понимание говорящего, также у говорящего может быть очень сильный акцент или диалект (вы когда-нибудь слышали диалект Джорди?) и т. д.
Распознавание речи развито довольно сильно, но все еще далеко от совершенства. Не все сводится к словам, машина по-прежнему не может делать многие вещи, которые могут делать люди: они не могут читать язык тела или распознавать саркастический тон в чьем-то голосе. Люди часто не произносят каждое слово должным образом и часто сокращают некоторые слова. Например, когда говорят быстро и неформально, носители английского языка часто произносят «собираюсь» как «собираюсь». Все это создает препятствия для машин, которые они пытаются преодолеть, но впереди еще долгий путь. Важно подчеркнуть, что по мере того, как в эти конкретные алгоритмы поступает все больше и больше данных; кажется, что проблемы уменьшаются. Будущее автоматизированного распознавания речи кажется светлым.
Пользовательские интерфейсы с голосовым управлением становятся все более доступными и популярными в домашних условиях. Возможно, она даже станет следующей технологической платформой.
Gglot предлагает автоматическое распознавание речи в виде услуг автоматической транскрипции - мы преобразуем речи в текст. Наш сервис прост в использовании, он не будет стоить дорого и будет выполнен быстро!