Аутоматско препознавање говора ( ASR ) мења индустрију гласовне транскрипције претварајући изговорене речи у текст. Користи машинско учење и вештачку интелигенцију да би разумело и записало оно што људи говоре. У последњих десет година, ASR је много порастао. Сада се користи у многим областима као што су телефонски позиви, видео снимци, провера медија и онлајн састанци.

Стари начин извођења ASR-а био је коришћење скривених Марковљевих модела (HMM) и Гаусових мешавинских модела (GMM). Ова метода је коришћена петнаест година. Али, захтевала је много рада и посебну обуку.

Нови модели дубоког учења у ASR-у су бољи. Прецизнији су и лакши за коришћење. Не захтевају посебне податке за обуку и могу добро да запишу говор без додатне помоћи.

Захваљујући API-јима за претварање говора у текст, попут оних од AssemblyAI, ASR је сада лакши за коришћење. Програмери, стартапови и велике компаније могу лако да додају ASR својим производима. Ова технологија се користи у многим областима како би се ствари побољшале, као што су праћење позива, титлови за видео записе, провере медија и онлајн састанци.

Међутим, ASR и даље има неких проблема. Тешко је натерати га да савршено разуме говор због различитих начина на које људи говоре. Упркос овим проблемима, потражња за ASR-ом расте. Очекује се да ће до 2025. године вредити 24,9 милијарди америчких долара.

ASR се користи у многим областима, не само у гласовним командама. У аутомобилима, помаже у безбеднијој вожњи помоћу гласовних команди. У здравству, помаже лекарима да запишу податке о пацијентима. Такође помаже у бржем решавању проблема купаца у продаји транскрипцијом позива и радом са AI четботовима.

Укратко, ASR мења индустрију синхронизације . Чини транскрипцију говора брзом и прецизном. Како се буде усавршавао, ASR ће помоћи да ствари буду приступачније, ефикасније и исплативије у многим областима.

Кратка историја ASR-а

ASR технологија је настала 1950-их. Први систем, назван „Audrey“, направила је компанија Bell Labs. Од тада се много развио, користећи машинско учење и дубоко учење како би се побољшао.

Стари ASR системи су користили комбинацију модела попут скривених Марковљевих модела (HMM). Ови системи су имали језичке моделе, речнике изговора и HMM-ове. Обучени су на великим скуповима података како би добро препознавали говор. Овај рад је помогао у стварању данашњих ASR система.

Велика промена дошла је 2014. године са радом компаније Баиду. У њему се говорило о коришћењу дубоког учења за ASR. Ова метода мапира звук у речи користећи дубоке неуронске мреже. Учинила је ASR много прецизнијим.

Сада користимо и старе и нове ASR методе. Стари начин је јак и флексибилан. Нови начин је једноставнији и могао би бити прецизнији учењем из сировог звука.

ASR помаже многим индустријама, попут света гласовне синхронизације. Покреће Siri, Alexa и Google асистент, олакшавајући комуникацију са уређајима. Такође помаже у брзом и прецизном претварању говора у текст, што помаже многим људима.

Будућност ASR-а изгледа светло. Нова технологија попут OpenAI-јевог Whisper-а могла би да учини транскрипцију још бољом. Истраживања у области дубоког учења и вештачке интелигенције ће наставити да ASR чини прецизнијим. Додавање NLP технологије ће помоћи машинама да боље разумеју говор.

Кључне примене и изазови ASR-а

ASR технологија је веома важна у многим областима, као што је индустрија синхронизације . Помаже код аутоматске транскрипције, титлова у реалном времену за видео записе и превода. Такође се користи у телефонским системима, корисничкој служби, преводима, здравству и правним пословима. Ова технологија је променила начин на који ствари функционишу, олакшала приступ и смањила трошкове.

Али, ASR се суочава са неким великим изазовима . Тешко је постићи да буде једнако добар као људски. Има проблема са различитим стиловима говора и разумевањем речи у контексту. Истраживачи вредно раде на томе да га побољшају новим моделима учења.

Добијање довољно података и обуке је још један велики проблем. Сада су нам потребне хиљаде или чак стотине хиљада сати података. Компаније се такође боре са трошковима и временом потребном за подешавање система за гласовну вештачку интелигенцију. Међутим, неке индустрије попут финансијских услуга и здравства заиста много користе гласовну технологију и планирају да је користе још више.

Истраживање компаније Statista показало је да 73% предузећа не користи гласовну технологију јер није довољно прецизна. Различите индустрије захтевају сопствене језичке моделе за ASR и NLP. NLP има своје проблеме попут бављења сленгом и потребе за ажурирањима. Међутим, очекује се да ће тржиште препознавања гласа значајно порасти, достижући скоро 50 милиона долара до 2029. године.

Истраживање компаније McKinsey показује да ASR заиста може побољшати корисничку услугу у кол центрима. Може убрзати ствари, пружити боље опције за самопомоћ и побољшати комуникацију са купцима. Пошто 50% америчких потрошача свакодневно користи гласовну претрагу, ASR би могао много да промени начин на који разговарамо са компанијама.

Постављана питања

Шта је аутоматско препознавање говора (ASR) и како револуционише индустрију гласовне продукције?

ASR претвара изговорене речи у текст користећи машинско учење и вештачку интелигенцију. Мења свет гласовне транскрипције тако што од говора прави текст у реалном времену. Сада помаже са титловима на TikTok-у, Instagram-у и Spotify-у, чинећи ствари приступачнијим и ефикаснијим.

Каква је историја ASR-а?

Први ASR систем, „Audrey“, настао је 1950-их у Bell Labs-у. Временом је машинско учење учинило ASR много бољим. Сада постоје два главна начина да се то уради: традиционални начин и начин дубоког учења. Сваки има своје добре и лоше стране.

Које су кључне примене и изазови ASR-а?

ASR се користи у многим областима. Код гласовних превода помаже код аутоматског писања, титлова уживо и превода. Такође се користи у телефонским системима, корисничкој служби, превођењу језика, здравству и правним пословима. Међутим, и даље има проблема са усклађивањем са људском тачношћу, посебно са варијацијама говора. Истраживачи вредно раде на томе да га побољшају.