Tekniken för automatisk taligenkänning har funnits där länge men har nyligen blivit framträdande efter att dess användning blivit utbredd i olika smartphone-applikationer som Siri och Alexa. Dessa AI-baserade smartphone-applikationer har illustrerat kraften hos ASR för att förenkla vardagliga uppgifter för oss alla.
Dessutom, när olika branschvertikalar går vidare mot automatisering, utsätts det underliggande behovet av ASR för en ökning. Låt oss därför förstå denna fantastiska taligenkänningsteknik på djupet och varför den anses vara en av de mest avgörande teknikerna för framtiden.
En kort historia av ASR-teknik
Innan vi går vidare och utforskar potentialen för automatisk taligenkänning, låt oss först ta en titt på dess utveckling.
| Decade | Utveckling av ASR |
|---|---|
| 1950s | Taligenkänningsteknik introducerades först av Bell Laboratories på 1950-talet. Bell Labs skapade en virtuell taligenkännare känd som "Audrey" som kunde identifiera siffrorna mellan 1-9 när de talas av en enda röst. |
| 1960s | 1952 lanserade IBM sitt första röstigenkänningssystem, "Shoebox". Shoebox kunde förstå och skilja mellan sexton talade engelska ord. |
| 1970s | Carnegie Mellon University år 1976 utvecklade ett "Harpy"-system som kunde känna igen över 1000 ord. |
| 1990s | Efter en lång väntan på nästan 40 år slog Bell Technologies åter igenom branschen med sina interaktiva röstigenkänningssystem som kan diktera mänskligt tal. |
| 2000s | Detta var en omvälvande period för ASR-tekniken när den stora teknikjätten Google började arbeta med taligenkänningsteknik. De skapade avancerad talmjukvara med en noggrannhetsgrad på cirka 80 %, vilket gör den populär över hela världen. |
| 2010s | Det senaste decenniet blev en gyllene period för ASR, där Amazon och Apple lanserade sin första AI-baserade talmjukvara någonsin, Alexa och Siri. |
När vi går framåt 2010, utvecklas ASR enormt och blir mer och mer utbredd och korrekt. Idag är Amazon, Google och Apple de mest framstående ledarna inom ASR-teknik.
[Läs även: Den kompletta guiden till konversations-AI ]
Hur fungerar röstigenkänning?
Automatisk taligenkänning är en ganska avancerad teknik som är extremt svår att designa och utveckla. Det finns tusentals språk över hela världen med olika dialekter och accenter, så det är svårt att utveckla programvara som kan förstå allt.
ASR använder begreppen naturlig språkbehandling och maskininlärning för sin utveckling. Genom att införliva många språkinlärningsmekanismer i programvaran säkerställer utvecklarna precisionen och effektiviteten hos programvara för taligenkänning.
Automatic Speech Recognition (ASR) är en komplex teknik som bygger på flera nyckelprocesser för att konvertera talat språk till text. På hög nivå är de viktigaste stegen:
- Audio Capture: En mikrofon fångar användarens tal och omvandlar de akustiska vågorna till en elektrisk signal.
- Ljudförbehandling: Den elektriska signalen digitaliseras sedan och genomgår olika förbehandlingssteg, såsom brusreducering, för att förbättra kvaliteten på ljudingången.
- Särdragsextraktion: Det digitala ljudet analyseras för att extrahera akustiska egenskaper, såsom tonhöjd, energi och spektrala koefficienter, som är karakteristiska för olika talljud.
- Akustisk modellering: De extraherade funktionerna jämförs med förtränade akustiska modeller, som mappar ljudfunktionerna till individuella talljud eller fonem.
- Språkmodellering: De igenkända fonemen sätts sedan samman till ord och fraser med hjälp av statistiska språkmodeller som förutsäger de mest sannolika ordsekvenserna baserat på sammanhang.
- Avkodning: Det sista steget innebär att avkoda den mest sannolika ordsekvensen som matchar ingångsljudet, med hänsyn till både akustiska och språkmodeller.
Dessa kärnkomponenter samarbetar sömlöst för att möjliggöra mycket exakt tal-till-text-konvertering, även i närvaro av bakgrundsljud, accenter och olika ordförråd.
[Läs även: Vad är tal-till-text-teknik och hur det fungerar]
Verkliga exempel på ASR
Automatisk taligenkänning är en fantastisk teknik som har blivit mycket populär och värdefull idag. Dess höga framträdande plats beror på att det gör det möjligt för användare att utföra flera uppgifter snabbt med handsfree-kontroll.
Virtuella assistenter och smarta enheter: ASR är en kärnkomponent i virtuella assistenter som Siri, Alexa och Google Assistant, som möjliggör handsfree-kontroll och interaktion med en mängd smarta hemenheter och onlinetjänster. De mest populära produkterna som använder taligenkänningsteknik är:
- Google-assistent: Google Assistant, som utvecklades 2016, är den bästa chattbaserade programvaran idag, med den högsta noggrannheten på över 95 % på amerikansk engelska. Grovt sett används den av hundratals miljoner människor över hela världen.
- Apple Siri: Siri är det klassiska exemplet på ASR:s tillgänglighet i över 30 länder och 21 språk globalt. Siri är det första chattbaserade systemet som revolutionerar användningen av tal-till-text-teknik.
- Amazon Alexa: Alexa har blivit ett känt namn och en enhet idag, med ett uppskattat antal användare på över 100 miljoner människor världen över.
Användningsfall för taligenkänningsteknik
Förutom att använda ASR-tekniken i chattbaserad programvara, finns det andra användningsfall av denna exceptionella teknik. Här är några av dem:
Fordon och transport
ASR är integrerat i fordonsinfotainmentsystem, vilket gör att föraren kan styra olika funktioner, såsom musikuppspelning, navigering och klimatkontroll, med hjälp av röstkommandon, vilket förbättrar säkerheten och bekvämligheten.
Hälsovård & medicinsk transkription
ASR förändrar sjukvårdsindustrin genom att göra det möjligt för läkare att diktera anteckningar och journaler mer effektivt, effektivisera dokumentationsprocessen och minska administrativa omkostnader.
Callcenter och kundsupport
ASR används ofta i callcenter för att automatisera transkriptionen av kundinteraktioner, förbättra agentens produktivitet och förbättra den övergripande kundupplevelsen.
Språkinlärning
ASR-tekniken har revolutionerat språkinlärning genom att ge feedback i realtid om uttal och talade språkkunskaper. Detta gör det möjligt för eleverna att förfina sina talmönster, få omedelbara korrigeringar och förbättra sitt flyt på ett mer effektivt sätt.
Tillgänglighet för hörselskadade
ASR-teknik spelar en avgörande roll för att göra digitalt innehåll och upplevelser mer tillgängliga för personer med funktionsnedsättning, som att tillhandahålla bildtexter i realtid för hörseln eller möjliggöra röststyrning för personer med begränsad rörlighet.
Röstbiometri och säkerhet
De unika egenskaperna hos en individs röst kan användas som en form av biometrisk autentisering. ASR-teknik spelar en avgörande roll i biometriska röstsystem, och erbjuder ett extra lager av säkerhet för personlig identifiering och åtkomstkontroll.
Media och Broadcasting
ASR används för att generera dold bildtext och undertexter för live och förinspelat innehåll, vilket gör det mer tillgängligt för tittare och möjliggör nya former av interaktiva medieupplevelser.
Fördelar med ASR
- Lönsamhet: ASR accelererar datainmatning och kommunikation, vilket gör att användare kan tala istället för att skriva, vilket ökar produktiviteten.
- Tillgänglighet: Det förbättrar teknikens tillgänglighet för personer med funktionshinder, vilket möjliggör enklare interaktion med enheter.
- Handsfree-drift: ASR underlättar multitasking genom att tillåta användare att styra enheter genom röstkommandon och hålla händerna fria för andra uppgifter.
- Kostnadseffektiv: Genom att minska behovet av manuella transkriptionstjänster sparar ASR företag tid och driftskostnader.
Utmaningar inom ASR
- Accenter och dialekter: Variation i accenter kan hindra igenkänningsnoggrannheten, vilket leder till fel i transkriptionen.
- Bakgrundsbrus: Bullriga miljöer kan störa ASR-prestandan, vilket gör det svårt för systemet att fånga tal tydligt.
- homofoner: Ord som låter likadant men har olika betydelser kan förvirra ASR-system, vilket leder till missförstånd.
- Kontinuerligt tal: Naturliga talmönster, inklusive pauser och variationer, komplicerar igenkänningen, utmanar ASR-noggrannheten.
Hur ser framtiden ut för ASR-teknik?
Med framsteg inom AI och maskininlärning förväntas automatisk taligenkänningsteknik bli mer exakt, snabbare och mer naturligt klingande. Dessutom kommer ASR-teknik sannolikt att bli utbredd inom kundservice, utbildning, sjukvård och mer. För organisationer måste utveckling av skräddarsydda ASR-baserade affärslösningar vara nästa mål.
