語音識別到底是什麼？
語音識別
您需要了解的有關語音識別的知識
當我們談論語音識別時，通常指的是一種能夠識別口語單詞並將其記錄到程序中的軟件，因此最終，您可以用書面形式說出所有內容。它通常也被稱為“語音到文本”。最初，該軟件的可能性非常有限，因此您只能轉換有限數量的短語。隨著時間的流逝，語音識別軟件背後的技術得到了很大的發展，並且現在變得更加複雜，因此它可以識別不同的語言甚至不同的口音。但是，當然，在該領域中仍然需要完成一些工作。
同樣重要的是要注意，語音識別與語音識別並不相同，即使有時人們將兩個術語用於同一事物。語音識別用於識別正在說話的人，而不注意所講的內容。
語音識別和相關技術的簡短歷史
在本文中，我們將簡要解釋語音識別興起的歷史和技術。
從數字時代的曙光開始，人們就有了以某種方式能夠與機器進行通信的衝動。在發明第一類數字計算機之後，許多科學家和工程師以各種方式嘗試了某種方式在此過程中實現語音識別。這一過程的關鍵一年是1962年，當時IBM推出了Shoebox，這是一種基本的語音識別機器，能夠進行簡單的數學計算。如果該原型機的用戶對著麥克風講話，則該機器能夠識別多達六個控製字，例如“加號”或“減號”。隨著時間的流逝，這種技術背後的技術不斷發展，如今，通過語音與計算機交互已成為非常普遍的功能。有許多著名的語音識別引擎，例如Siri或Alexa。重要的是要注意，這些語音驅動的設備依賴於人工智能（AI）和機器學習。
當提到人工智能（AI）時，聽起來可能像是一部科幻電影，但事實是，在當今時代，人工智能在我們的世界中起著舉足輕重的作用。實際上，由於許多程序和應用程序已經在使用AI，因此它已經在我們的日常生活中非常普遍。但這是20世紀初出現的科幻小說。 1950年後期，人工智能的概念變得更加突出，成為許多科學家和哲學家關注的焦點。那時，一位雄心勃勃的英國數學家艾倫·圖靈（Alan Turing）提出了一個命題，即機器可以根據可用信息的輸入自行解決問題並做出決策。問題在於計算機還沒有存儲該數據的可能性，這是人工智能發展的關鍵步驟。那時他們所能做的就是執行簡單的命令。
人工智能發展中的另一個重要名字是約翰·麥卡錫（John McCarthy），他首先創造了“人工智能”一詞。麥卡錫指出，人工智能是：“製造智能機器的科學與工程”。 1956年在達特茅斯學院（Dartmouth College）的一次開創性會議上，這個定義被揭露。
今天，各種形式的人工智能無處不在。它已經發展為大規模採用，這主要是由於每天在全球範圍內交換的總體數據量增加。它被用於高級算法中，並提高了存儲和計算能力。 AI具有多種用途，例如翻譯，轉錄，語音，面部和物體識別，醫學圖像分析，自然語言處理，各種社交網絡過濾器等。還記得大師級Gari Kasparov和Deep Blue國際象棋AI之間的國際象棋比賽嗎？
機器學習是人工智能的另一個非常重要的應用。簡而言之，它是指能夠從自己的經驗數據庫中學習和改進的任何系統。這通過識別模式起作用。為了使系統能夠做到這一點，需要能夠對其進行培訓。系統的算法接收大量數據的輸入，並且在某一點它變得能夠從該數據中識別模式。該過程的最終目標是使這些計算機系統能夠獨立學習，而無需任何人工干預或幫助。
與機器學習一起提到的另一件非常重要的事情是深度學習。深度學習過程中最重要的工具之一就是所謂的人工神經網絡。它們是高級算法，類似於人腦的結構和功能。但是，它們是靜態的和象徵性的，與生物大腦不同，後者是塑料的，並且更多是基於模擬的。簡而言之，這種深度學習是一種非常專業的機器學習方式，主要基於人工神經網絡。深度學習的目標是緊密複製人類學習過程。深度學習技術非常有用，並且在受語音控制的各種設備（平板電腦，電視，智能手機，冰箱等）中發揮著重要作用。人工神經網絡也被用作一種旨在預測物品的過濾系統用戶將來會購買的商品。深度學習技術在醫學領域也非常廣泛地使用。這對癌症研究人員非常重要，因為它有助於自動檢測癌細胞。
現在我們將回到語音識別。正如我們已經提到的，該技術旨在識別口語中的各種單詞和短語。之後，它將它們轉換為機器能夠讀取的格式。基本程序只能識別少量的關鍵短語，但是一些更高級的語音識別軟件可以解密各種自然語音。語音識別技術在大多數情況下都很方便，但是當錄音質量不夠好或存在背景噪聲而使說話者難以正確理解時，語音識別技術有時會遇到問題。當說話者的口音或方言確實很濃時，它仍然可能會遇到一些問題。語音識別在不斷發展，但是還不是很完美。並非所有的事情都與單詞有關，機器仍然無法勝任人類可以做的許多事情，例如，他們無法解讀肢體語言或某人的聲音。但是，隨著這些高級算法解密的數據越來越多，其中一些挑戰的難度似乎有所降低。誰知道未來會帶來什麼？很難預測語音識別將在哪裡結束。例如，在使用Google Translate引擎實現語音識別軟件方面，谷歌已經取得了很大的成功，並且機器也在不斷學習和開發。也許有一天，他們將完全取代人工翻譯。也許不是，對於任何無法讀取人類靈魂深處的機器而言，日常演講情況都過於復雜。
什麼時候使用語音識別？
如今，幾乎每個人都擁有智能手機或平板電腦。語音識別是這些設備中的常見功能。它們用於將人的言語轉化為行動。如果您想給祖母打電話，只需命令“給祖母打電話”，而您的智能手機已經在撥打該號碼，而無需鍵入聯繫人列表。這是語音識別。另一個很好的例子是Alexa或Siri。他們還具有在系統中硬連線的功能。 Google還為您提供了通過語音搜索任何內容的選項，而無需輸入任何內容。
也許您現在對所有這些工作原理感到好奇。好了，要使其正常工作，必須在軟件中內置諸如麥克風之類的傳感器，以便識別，分析並轉換為數字格式的口語聲波。然後，必須將數字信息與存儲在某種單詞和表達存儲庫中的其他信息進行比較。匹配時，軟件可以識別命令並採取相應措施。
此時還需要提到的另一件事是所謂的WER（字錯誤率）。這是將錯誤編號除以單詞總數的公式。因此，簡單地說，它與準確性有很大關係。目標當然是具有較低的WER，因為這意味著口語的轉錄更加準確。
現在對語音辨識的需求一如既往。如果您還需要將口語從錄製的音訊檔案轉換為文本，您可以使用 Gglot。我們是一家轉錄服務提供商，以合理的價格提供準確的轉錄。因此，請隨時透過我們用戶友好的網站與我們聯繫。