Что такое распознавание речи?

Распознавание речи

Что нужно знать о распознавании речи

Когда мы говорим о распознавании речи, обычно мы имеем в виду программное обеспечение, способное распознавать произнесенное слово и записывать его в программе, так что в конечном итоге у вас есть все, что было сказано в письменном формате. Его также часто называют «преобразованием речи в текст». Вначале у этого программного обеспечения были очень ограниченные возможности, так что вы могли конвертировать только ограниченное количество фраз. Со временем технологии, лежащие в основе программного обеспечения для распознавания речи, претерпели значительные изменения, и теперь они стали гораздо более сложными, так что они могут распознавать разные языки и даже разные акценты. Но, конечно, в этой области еще есть над чем поработать.

Также важно отметить, что распознавание речи - это не то же самое, что распознавание голоса, хотя иногда люди используют два термина для одного и того же. Распознавание голоса используется для идентификации говорящего, а не для того, чтобы замечать то, что он сказал.

Краткая история распознавания речи и связанных технологий

В этой статье мы кратко объясним историю и технологии, лежащие в основе распознавания речи.

С самого начала цифровой эпохи у людей было желание каким-то образом иметь возможность общаться с машинами. После того, как был изобретен первый тип цифрового компьютера, многие ученые и инженеры пытались различными способами как-то внедрить распознавание речи в этот процесс. Решающим годом в этом процессе стал 1962 год, когда IBM представила Shoebox, базовую машину для распознавания речи, которая могла выполнять простые математические вычисления. Если пользователь этого протокомпьютера говорил в микрофон, эта машина могла распознавать до шести управляющих слов, таких как «плюс» или «минус». Со временем технология, лежащая в основе этого, развивалась, и сегодня очень распространено голосовое взаимодействие с компьютерами. Есть много известных систем распознавания речи, таких как Siri или Alexa. Важно отметить, что эти устройства с голосовым управлением зависят от искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения.

Когда упоминается искусственный интеллект (ИИ), это может звучать как что-то из научно-фантастического фильма, но правда в том, что в наши дни ИИ играет огромную роль в нашем мире. Фактически, ИИ уже присутствует в нашей повседневной жизни, поскольку его уже используют многие программы и приложения. Но это была научная фантастика в начале 20 века, когда появился этот термин. В конце 1950 г. концепции ИИ стали более заметными и привлекли внимание многих ученых и философов. В то время очень амбициозный британский математик Алан Тьюринг высказал предположение, что машины могут решать проблемы и принимать решения самостоятельно, основываясь на вводе доступной информации. Проблема заключалась в том, что компьютеры еще не имели возможности запоминать эти данные, что является решающим шагом для развития искусственного интеллекта. Все, что они могли делать тогда, - это выполнять простые команды.

Еще одно важное имя в развитии ИИ - Джон Маккарти, который первым ввел термин «искусственный интеллект». Маккарти заявил, что ИИ - это «наука и техника создания интеллектуальных машин». Это определение стало известно на плодотворной конференции в Дартмутском колледже в 1956 году. С тех пор ИИ начал развиваться бешеными темпами.

Сегодня искусственный интеллект в различных формах присутствует повсюду. Он получил массовое распространение, в основном из-за увеличения общего объема данных, которыми ежедневно обмениваются во всем мире. Он используется в продвинутых алгоритмах, что привело к улучшению хранилища и вычислительной мощности. AI используется для многих целей, например, для перевода, транскрипции, распознавания речи, лиц и объектов, анализа медицинских изображений, обработки естественных языков, различных фильтров социальных сетей и т. Д. Помните тот матч по шахматам между гроссмейстером Гари Каспаровым и Deep Blue Chess AI?

Машинное обучение - еще одно очень важное приложение искусственного интеллекта. Короче говоря, это относится к любым системам, которые могут учиться и совершенствоваться на основе базы данных собственного опыта. Это работает через распознавание шаблонов. Чтобы система могла это сделать, ее необходимо обучить. Алгоритм системы получает на вход большие объемы данных, и в какой-то момент он становится способным идентифицировать закономерности из этих данных. Конечная цель этого процесса - дать возможность этим компьютерным системам учиться независимо, без какого-либо вмешательства или помощи человека.

Еще одна вещь, о которой очень важно упомянуть наряду с машинным обучением, - это глубокое обучение. Одним из важнейших инструментов в процессе глубокого обучения являются так называемые искусственные нейронные сети. Это продвинутые алгоритмы, похожие по структуре и функциям на человеческий мозг. Однако они статичны и символичны, в отличие от биологического мозга, который сделан из пластика и основан на аналогах. Короче говоря, это глубокое обучение - это очень специализированный метод машинного обучения, в основном основанный на искусственных нейронных сетях. Цель глубокого обучения - точно воспроизвести процессы обучения человека. Технология глубокого обучения очень полезна и играет важную роль в различных устройствах, которые управляются голосом - планшетах, телевизорах, смартфонах, холодильниках и т. Д. Искусственные нейронные сети также используются как своего рода система фильтрации, которая направлена на предсказание предметов. что пользователь купит в будущем. Технология глубокого обучения также очень широко используется в медицине. Это очень важно для исследователей рака, потому что помогает автоматически обнаруживать раковые клетки.

Теперь вернемся к распознаванию речи. Эта технология, как мы уже упоминали, направлена на выявление различных слов и фраз разговорного языка. Впоследствии он преобразует их в формат, который может прочитать машина. Базовые программы распознают лишь небольшое количество ключевых фраз, но некоторые более продвинутые программы распознавания речи способны расшифровать все виды естественной речи. Технология распознавания речи удобна в большинстве случаев, но иногда возникают проблемы, когда качество записи недостаточно хорошее или когда есть фоновые шумы, которые затрудняют правильное понимание говорящего. Также могут возникнуть некоторые проблемы, если у говорящего очень сильный акцент или диалект. Распознавание речи постоянно развивается, но все еще не совсем идеально. Не все сводится к словам, машины по-прежнему не способны на многие вещи, которые могут сделать люди, например, они не могут расшифровать язык тела или тон чьего-либо голоса. Однако по мере того, как эти продвинутые алгоритмы расшифровывают все больше данных, некоторые из этих проблем, похоже, становятся менее сложными. Кто знает, что принесет будущее? Трудно предсказать, чем закончится распознавание речи. Например, Google уже добился больших успехов во внедрении программного обеспечения для распознавания речи в движках Google Translate, а машины постоянно учатся и развиваются. Может быть, однажды они полностью заменят переводчиков-людей. Или, может быть, нет, повседневные речевые ситуации слишком сложны для любой машины, которая не способна читать глубины человеческой души.

Когда использовать распознавание речи?

Сегодня смартфон или планшет есть практически у каждого. Распознавание речи - обычная функция этих устройств. Они используются для преобразования речи человека в действие. Если вы хотите позвонить бабушке, достаточно, чтобы вы скомандовали «Позвони бабушке», и ваш смартфон уже набирает номер, и вам не нужно набирать номер в списках контактов. Это распознавание речи. Еще один хороший пример - Alexa или Siri. У них также есть эта функция, встроенная в их систему. Google также дает вам возможность искать что угодно голосом, ничего не вводя.

Возможно, вам теперь интересно, как все это работает. Что ж, для того, чтобы он работал, в программное обеспечение должны быть встроены датчики, такие как микрофоны, чтобы звуковые волны произносимых слов распознавались, анализировались и преобразовывались в цифровой формат. Затем цифровую информацию необходимо сравнить с другой информацией, которая хранится в каком-то репозитории слов и выражений. Когда есть совпадение, программа может распознать команду и действовать соответствующим образом.

Еще одна вещь, которую необходимо упомянуть здесь, - это так называемый WER (коэффициент ошибок по словам). Это формула, в которой вы делите номер ошибки на общее количество слов. Проще говоря, во многом это связано с точностью. Конечно, цель состоит в том, чтобы получить низкий WER, потому что это означает, что транскрипция произнесенного слова будет более точной.

Распознавание речи сейчас как никогда востребовано. Если вам также нужно преобразовать устное слово из, скажем, записанного аудиофайла в текст, вы можете обратиться к Gglot. Мы - поставщик услуг транскрипции, который предлагает точные транскрипции по разумной цене. Поэтому не стесняйтесь обращаться к нам через наш удобный веб-сайт.