Що саме таке розпізнавання мовлення?

Розпізнавання мови

Що потрібно знати про розпізнавання мовлення

Коли ми говоримо про розпізнавання мовлення, зазвичай ми маємо на увазі програмне забезпечення, яке має здатність розпізнавати вимовлене слово і записувати його в програмі, щоб у підсумку ви отримали все, що було сказано в письмовому форматі. Його також часто називають «мовлення в текст». На початку це програмне забезпечення мало дуже обмежені можливості, тому ви могли конвертувати лише обмежену кількість фраз. З часом технологія програмного забезпечення для розпізнавання мовлення значно розвинулась, і тепер вона стала набагато складнішою, тому вона може розпізнавати різні мови та навіть різні акценти. Але, звісно, у цій сфері ще потрібно попрацювати.

Важливо також зауважити, що розпізнавання мовлення – це не те саме, що розпізнавання голосу, хоча іноді люди використовують ці два терміни для одного й того ж. Розпізнавання голосу використовується для ідентифікації того, хто говорить, а не для того, щоб помічати те, що було сказано.

Коротка історія розпізнавання мовлення та пов’язаних з ними технологій

У цій статті ми коротко розповімо про історію та технологію розвитку розпізнавання мовлення.

Ще на світанку цифрової ери люди прагнули якось мати можливість спілкуватися з машинами. Після того, як був винайдений перший тип цифрового комп’ютера, численні вчені та інженери різними способами намагалися якимось чином впровадити розпізнавання мови в цей процес. Вирішальним роком цього процесу став 1962, коли IBM представила Shoebox, базову машину для розпізнавання мовлення, яка була здатна виконувати прості математичні обчислення. Якщо користувач цього протокомп’ютера говорив у мікрофон, ця машина могла розпізнати до шести контрольних слів, таких як «плюс» або «мінус». З часом технології, що стоять за цим, розвивалися, і сьогодні дуже поширена функція взаємодії з комп’ютерами за допомогою голосу. Існує багато відомих механізмів розпізнавання мовлення, таких як Siri або Alexa. Важливо зазначити, що ці голосові пристрої залежать від штучного інтелекту (AI) і машинного навчання.

Коли згадується штучний інтелект (ШІ), це може звучати як щось із науково-фантастичного фільму, але правда полягає в тому, що в наш час ШІ відіграє велику роль у нашому світі. Насправді ШІ вже дуже присутній у нашому повсякденному житті, оскільки багато програм і додатків вже використовують його. Але на початку 20 століття, коли з’явився цей термін, це була наукова фантастика. Наприкінці 1950-х років концепції ШІ стали більш помітними і були в центрі уваги багатьох вчених і філософів. У той час дуже амбітний британський математик Алан Тьюринг висунув пропозицію про те, що машини можуть вирішувати проблеми і приймати рішення самостійно, на основі введення доступної інформації. Проблема полягала в тому, що комп’ютери ще не мали можливості запам’ятовувати ці дані, що є вирішальним кроком для розвитку штучного інтелекту. Все, що вони могли робити тоді, — це виконувати прості команди.

Ще одне важливе ім’я в розвитку ШІ – Джон Маккарті, який вперше ввів сам термін «штучний інтелект». Маккарті заявив, що ШІ — це «наука та інженерія створення розумних машин». Це визначення з’явилося на основоположній конференції в Дартмутському коледжі в 1956 році. Відтоді ШІ почав розвиватися шаленими темпами.

Сьогодні штучний інтелект у різних його формах присутній повсюдно. Він став масовим, в основному через збільшення загального обсягу даних, якими щодня обмінюються у всьому світі. Він використовується в передових алгоритмах, і це призвело до покращення пам'яті та обчислювальної потужності. ШІ використовується для багатьох цілей, наприклад для перекладу, транскрипції, мовлення, розпізнавання облич і об’єктів, аналізу медичних зображень, обробки природних мов, різних фільтрів соціальних мереж тощо. Пам’ятаєте той шаховий матч між гросмейстером Гарі Каспаровим і Deep Blue chess AI?

Машинне навчання є ще одним дуже важливим застосуванням штучного інтелекту. Коротше кажучи, це стосується будь-яких систем, які мають можливість вчитися та вдосконалюватися з бази даних власного досвіду. Це працює за допомогою розпізнавання шаблонів. Щоб система могла це зробити, її потрібно навчити. Алгоритм системи отримує вхід великої кількості даних, і в один момент він стає здатним ідентифікувати закономірності з цих даних. Кінцева мета цього процесу – дати можливість цим комп’ютерним системам навчатися самостійно, без будь-якого втручання або допомоги людини.

Ще одна річ, яку дуже важливо згадати поряд з машинним навчанням, — це глибоке навчання. Одним з найважливіших інструментів у процесі глибокого навчання є так звані штучні нейронні мережі. Це передові алгоритми, схожі на структуру та функції мозку людини. Однак вони статичні та символічні, на відміну від біологічного мозку, який є пластичним і більш аналоговим. Коротше кажучи, це глибоке навчання є дуже спеціалізованим способом машинного навчання, в першу чергу на основі штучних нейронних мереж. Метою глибокого навчання є тісне відтворення людських процесів навчання. Технологія глибокого навчання дуже корисна, і вона відіграє важливу роль у різних пристроях, які керуються голосом – планшетах, телевізорах, смартфонах, холодильниках тощо. Штучні нейронні мережі також використовуються як своєрідна система фільтрації, яка має на меті передбачити предмети. які користувач придбає в майбутньому. Технологія глибокого навчання також дуже широко використовується в медицині. Це дуже важливо для дослідників раку, оскільки допомагає автоматично виявляти ракові клітини.

Тепер повернемося до розпізнавання мовлення. Ця технологія, як ми вже згадували, спрямована на виявлення різних слів і фраз розмовної мови. Після цього він перетворює їх у формат, який машина може читати. Базові програми визначають лише невелику кількість ключових фраз, але деякі більш просунуті програми розпізнавання мовлення здатні розшифрувати всі види природного мовлення. Технологія розпізнавання мовлення зручна в більшості випадків, але іноді виникають проблеми, коли якість запису недостатньо висока або коли є фонові шуми, які заважають правильному розумінню мовця. Він також може зіткнутися з деякими проблемами, якщо мовець має дійсно сильний акцент або діалект. Розпізнавання мовлення постійно розвивається, але воно ще не зовсім ідеальне. Не все залежить від слів, машини все ще не здатні на багато речей, які можуть робити люди, наприклад, вони не в змозі розшифрувати мову тіла або тон чиїхось голосів. Однак, оскільки ці розширені алгоритми розшифровують більше даних, деякі з цих проблем, здається, зменшуються. Хто знає, що принесе майбутнє? Важко передбачити, де закінчиться розпізнавання мовлення. Наприклад, Google уже досягає чималих успіхів у впровадженні програмного забезпечення для розпізнавання мовлення в движках Google Translate, а машини постійно навчаються та розвиваються. Можливо, колись вони повністю замінять людських перекладачів. А може й ні, повсякденні мовленнєві ситуації занадто складні для будь-якої машини, яка не в змозі прочитати глибину людської душі.

Коли використовувати розпізнавання мовлення?

Сьогодні практично у кожного є смартфон або планшет. Розпізнавання мовлення є загальною функцією цих пристроїв. Вони використовуються для перетворення мовлення людини в дію. Якщо ви хочете зателефонувати своїй бабусі, достатньо надати команду «зателефонувати бабусі», і ваш смартфон вже набирає номер без необхідності вводити список контактів. Це розпізнавання мовлення. Іншим хорошим прикладом є Alexa або Siri. Вони також мають цю функцію жорстко підключеною у своїй системі. Google також дає вам можливість шукати будь-що за допомогою голосу, нічого не вводячи.

Можливо, вам зараз цікаво, як усе це працює. Що ж, щоб він працював, у програмне забезпечення мають бути вбудовані датчики, такі як мікрофони, щоб звукові хвилі вимовлених слів розпізнавались, аналізувалися та конвертувалися в цифровий формат. Цифрову інформацію потім потрібно порівняти з іншою інформацією, яка зберігається в якомусь сховищі слів і виразів. Коли є збіг, програмне забезпечення може розпізнати команду та діяти відповідно.

Ще одна річ, про яку потрібно згадати, це так званий WER (частота помилок слів). Це формула, у якій ви ділите номер помилки на загальну кількість слів. Отже, кажучи простою мовою, це має багато спільного з точністю. Мета, звичайно, мати низький WER, тому що це означає, що транскрипція вимовного слова точніша.

Розпізнавання мовлення зараз затребуване як ніколи. Якщо вам також потрібно перетворити вимовлене слово із, скажімо, записаного аудіофайлу на текст, ви можете звернутися до Gglot. Ми є постачальником послуг транскрипції, який пропонує точні транскрипції за справедливою ціною. Тож не соромтеся зв’язатися через наш зручний веб-сайт.