Automatisk talegenkendelse ( ASR ) ændrer voiceover -branchen ved at omdanne talte ord til tekst. Det bruger maskinlæring og kunstig intelligens til at forstå og nedskrive, hvad folk siger. I de sidste ti år ASR vokset meget. Det bruges nu på mange områder som telefonopkald, videoer, mediecheck og online møder.

Den gamle måde at gøre ASR brugte Hidden Markov Models (HMM) og Gaussiske blandingsmodeller (GMM). Denne metode blev anvendt i femten år. Men det havde brug for meget arbejde og speciel træning.

Nye dybe læringsmodeller i ASR er bedre. De er mere nøjagtige og lettere at bruge. De har ikke brug for specielle træningsdata og kan nedskrive tale godt uden ekstra hjælp.

Takket være tale-til-tekst-API'er, som dem fra Assemblyai, er ASR nu lettere at bruge. Udviklere, startups og store virksomheder kan nemt tilføje ASR til deres produkter. Denne teknik bruges på mange områder til at gøre tingene bedre, som i opkaldssporing, videobilleder, mediecheck og online møder.

Men ASR har stadig nogle problemer. Det er svært at få det til at forstå tale perfekt på grund af forskellige måder, folk taler på. På trods af disse spørgsmål vokser efterspørgslen efter ASR. Det forventes at være værd USD 24,9 milliarder i 2025.

ASR bruges i mange områder, ikke kun voiceovers. I biler hjælper det med at gøre kørsel mere sikker med stemmekommandoer. I sundhedsvæsenet hjælper det lægerne med at nedskrive patientinfo. Det hjælper også med at løse kundeproblemer hurtigere i salget ved at transkribere opkald og arbejde med AI -chatbots.

Sammenfattende ændrer ASR voiceover -industrien . Det gør transkriberende tale hurtigt og præcist. Efterhånden som det bliver bedre, vil ASR hjælpe med at gøre tingene mere tilgængelige, effektive og omkostningseffektive inden for mange områder.

En kort historie om ASR

ASR -teknologi startede i 1950'erne. Det første system, der hedder "Audrey", blev lavet af Bell Labs. Siden da er det vokset meget ved hjælp af maskinlæring og dyb læring for at blive bedre.

Gamle ASR -systemer brugte en blanding af modeller som Hidden Markov Models (HMMS). Disse systemer havde sprogmodeller, udtalelsesordbøger og HMM'er. De blev trænet på store datasæt til at genkende tale godt. Dette arbejde hjalp med at skabe dagens ASR -systemer.

En stor ændring kom i 2014 med et papir af Baidu. Det talte om at bruge dyb læring til ASR. Denne metode kortlægger lyd til ord, der bruger dybe neurale netværk. Det har gjort ASR meget mere nøjagtig.

Nu bruger vi både gamle og nye ASR -metoder. Den gamle måde er stærk og fleksibel. Den nye måde er enklere og er måske mere nøjagtig ved at lære af rå lyd.

ASR hjælper mange brancher, som voiceover -verdenen. Det driver Siri, Alexa og Google Assistant, der gør det nemt at tale med enheder. Det hjælper også med hurtig og nøjagtig tale til tekst, der hjælper mange mennesker.

ASR's fremtid ser lys ud. Ny teknologi som Openai's Whisper kunne gøre transkription endnu bedre. Forskning i dyb læring og AI vil fortsætte med at gøre ASR mere nøjagtig. Tilføjelse af NLP Tech vil hjælpe maskiner med at forstå mere om tale.

Nøgleapplikationer og udfordringer fra ASR

ASR -teknologi er meget vigtig inden for mange områder, ligesom voiceover -industrien . Det hjælper med automatiserede transkription, billedtekster i realtid til videoer og undertekster. Det bruges også i telefonsystemer, kundeservice, sprogoversættelser, sundhedsydelser og juridisk arbejde. Denne teknik har ændret, hvordan tingene fungerer, gjort tingene lettere at få adgang til og reducere omkostningerne.

Men ASR har nogle store udfordringer . Det er svært at få det til at være så godt som et menneske. Det har problemer med forskellige talestilarter og forståelse af ord i sammenhæng. Forskere arbejder hårdt for at gøre det bedre med nye læringsmodeller.

At få nok data og træning er et andet stort problem. Nu har vi brug for tusinder eller endda hundreder af tusinder af timers data. Virksomheder kæmper også med omkostningerne og tidspunktet for opsætning af stemme AI -systemer. Men nogle brancher som finansielle tjenester og sundhedsydelser bruger virkelig stemmeteknologi meget og planlægger at bruge det endnu mere.

En undersøgelse foretaget af Statista fandt, at 73% af virksomhederne ikke bruger stemmeteknologi, fordi det ikke er nøjagtigt nok. Forskellige brancher har brug for deres egne sprogmodeller til ASR og NLP. NLP har sine egne problemer som at håndtere slang og behov for opdateringer. Men markedet for stemmegenkendelsesmarkedet forventes at vokse meget og når næsten 50 millioner dollars i 2029.

Forskning fra McKinsey viser, at ASR virkelig kan forbedre kundeservice i callcentre. Det kan gøre tingene hurtigere, give bedre muligheder for selvhjælp og gøre det bedre med at tale med kunderne. Da 50% af de amerikanske forbrugere bruger stemmesøgning hver dag, kunne ASR ændre, hvordan vi taler meget med virksomheder.

FAQ

Hvad er automatisk talegenkendelse (ASR), og hvordan revolutionerer den voiceover -industrien?

ASR forvandler ord til tekst ved hjælp af maskinlæring og kunstig intelligens. Det ændrer voiceover-verdenen ved at lave realtidstekst fra tale. Nu hjælper det med billedtekster om Tiktok, Instagram og Spotify, hvilket gør tingene mere tilgængelige og effektive.

Hvad er ASRs historie?

Det første ASR -system, "Audrey," startede i 1950'erne på Bell Labs. Over tid gjorde maskinlæring ASR meget bedre. Nu er der to vigtigste måder at gøre det på: den traditionelle måde og den dybe læring måde. Hver har sine egne gode punkter og ulemper.

Hvad er de vigtigste applikationer og udfordringer fra ASR?

ASR bruges i mange områder. I voiceovers hjælper det med automatisk skrivning, live billedtekster og undertekster. Det er også inden for telefonsystemer, kundeservice, sprogoversættelse, sundhedsydelser og juridisk arbejde. Men det har stadig problemer med at matche menneskelig nøjagtighed, især med talevariationer. Forskere arbejder hårdt for at gøre det bedre.