Технология Распознавания Речи: Что Это Такое, Как Работает, Где Применяется И Какие Бизнес Задачи Решает

Более того, Whisper не одинаково хорошо работает на всех языках, которым обучена, поскольку количество обучающих данных на разных языках было распределено неравномерно. Сервисы речевой аналитики можно использовать в колл-центрах для последующего анализа разговора оператора на предмет ошибок. «Речевая аналитика полезна в том числе для контроля качества работы менеджеров, которые общаются с заказчиками, – отмечает Антон Шумилов, руководитель департамента корпоративных систем ИМБА ИТ. – Собранную и проанализированную информацию можно использовать для корректировки разговора сотрудника, дальнейшего обучения, тренировок стрессоустойчивости. Речевую аналитику можно использовать в сфере ИБ, для предотвращения утечек конфиденциальной информации или последующего анализа. Если анализ речи покажет, что информация, которую сотрудник произносит в разговоре, конфиденциальна, то разговор можно автоматически прервать и уведомить службу безопасности».

Выше мы приводили примеры с использованием голосового поиска в навигаторе. Однако это лишь один из множества возможных способов применения технологии распознавания голоса. Рассмотрим, как технологии расшифровки голоса могут быть задействованы в телефонном общении с клиентами. Есть и другие кейсы голосовые технологии применения технологии распознавания с использованием искусственного интеллекта — мы рассмотрим их далее в статье. Однако у людей различных национальностей, культур, профессий, образа жизни в реальной жизни стиль речи может отличаться от идеального, к которому привыкли голосовые помощники.

Виртуальный ассистент распознает голос, транскрибирует и фиксирует запросы граждан, распределяя их далее по ответственным ведомствам. Тональность голоса, скорость речи и другие характеристики могут свидетельствовать о наличии определенных заболеваний, например болезни Паркинсона, множественного склероза и депрессии. Слова, в свою очередь, искусственный интеллект складывает в предложения. Кроме непосредственно распознавания, важно, чтобы текст на выходе был связным, осмысленным и правильно оформленным (был поделён на предложения, имел знаки препинания). Чтобы научиться распознавать среди звуков буквы, инженеры обучают нейросеть на подготовленном датасете.

В качестве примера — простая ситуация, когда человек говорит с акцентом, простужен или носит брекеты, в связи с чем меняется его произношение. По данным Juniper Research, в 2022 году пользователи потратят $19 млрд на гаджеты с голосовыми возможностями. Это огромная аудитория, с которой бренды могут взаимодействовать в контексте ситуации их запроса. Разве не логично, если человек просит помощника вызвать ему такси, предложить ему в этот момент какой-то определенный сервис? Сейчас все рекламные интеграции в голосовые помощники ведутся на уровне экспериментов, но на самом деле это рынок с миллиардным потенциалом, который еще только предстоит освоить. В бизнесе возможности интеграции шире, так как глубина данных здесь намного больше.

Голос Будущего Здравоохранения: Искусственный Интеллект В Распознавании Речи, Технологии, Вызовы И Перспективы В Медицине

Внедрение голосового помощника на платформе Naumen Erudite и технологиях синтеза и распознавания Naumen Speech AI позволило банку Дом. РФ успешно справиться с возросшей нагрузкой на контактный центр без расширения штата. Помимо распознавания речи данная модель Whisper имеет штатную функцию тайминга.Исходный ресурс и документация здесь. Языковая модель помогает определить порядок слов и по контексту подставить нераспознанные слова. В декодере информация от двух моделей — акустической и языковой — объединяется и превращается в текст.

искусственный интеллект распознавание речи

Во-вторых, нейросеть не всегда распознает профессиональную терминологию, отмечает он. Например, термины типа «нейронные сети», «сверточные сети» тот же ChatGPT не распознает, он знает только типовые слова общего лексикона людей, и это сильно ограничивает функционал. Основная задача нейросети — распознать, какой букве соответствовует рисунок на спектрограмме аудиозаписи, затем преобразовать отдельные буквы в слова, а слова — в полноценные предложения.

С помощью простых голосовых команд мы можем включить свет, узнать прогноз погоды на завтра, послушать любимую музыку. Бизнес тоже не отстает от тенденций и активно внедряет технологии Speech-to-Text. Согласно прогнозу Gartner, уже в 2023 году технологию перевода звука в текст и продукты на ее основе будут использовать 25% компаний. Разработчики не скрывают, что Whisper имеет свои ограничения – в частности, в области предиктивной расшифровки текста.

В процессе изучения этих инноваций мы также рассмотрим вызовы, с которыми сталкиваются разработчики и врачи, и потенциальные перспективы внедрения этой технологии для улучшения качества медицинской помощи в будущем. Несмотря на наличие этих несовершенств, компания OpenAI считает модель хорошим инструментом для улучшения существующих систем распознавания речи. По словам разработчиков, на основе Whisper можно https://deveducation.com/ создавать приложения, которые смогут расшифровывать и переводить речь “практически в режиме реального времени”. Создатели модели также выразили надежду, что разработанная ими технология будет использоваться в полезных целях и в целом сделает автоматическое распознавание речи более доступным. Простыми словами, распознавание речи — это процесс обработки голоса с последующим переводом аудио-информации в текст.

Роль Ии

Важную роль в том, насколько точно и быстро современные системы умеют переводить речь в текст, сыграл искусственный интеллект. Популярность подобных решений обусловлена возможностями автоматизации, которые технология распознавания речи дает бизнесу. Разбираемся, как это работает и какие решения на базе Speech-to-Text актуальны сегодня.

искусственный интеллект распознавание речи

В жизни мы не говорим ровным тоном с одинаковым количеством пауз между словами. Живая речь человека богата разными оттенками, театральными паузами, она может быть медленной, быстрой, оживленной, задумчивой и много какой еще. Все это предстоит перенять компьютерам; чем быстрее они научатся это делать, тем им проще будет адаптироваться.

Получаем разделённые представления, которые остаётся превратить обратно в waveform’ы — этап Decoder. Если говорят несколько человек одновременно, то для модели это незнакомый класс данных (out-of-domain), и она может выдавать неправильные результаты. Подробно остановимся на архитектуре нашего решения, узнаем о процессе её создания и возникавших сложностях, послушаем примеры работы системы. Кроме этого, распознавание голоса может быть полезно для текстового сопровождения аудиоматериалов. В этом случае распознавание может происходить по сохранённым файлам, которые будут обрабатываться в фоновом режиме.

Языковая Модель

Ещё около 10% можно выиграть, добавив результат распознавания по исходной, неразделённой, аудиозаписи. Результаты выглядели впечатляюще, но оставался вопрос, как нам получить своего «оракула». Активное внедрение перспективных аспектов, таких как улучшение медицинской документации, точность диагностики, обогащение врачебного образования и снижение расходов, создает обширные возможности для трансформации здравоохранения.

Синтез речи – это процесс создания звуковой волны, имитирующей человеческую речь, по заданному тексту. Использование ИИ позволяет генерировать более естественную, живую и эмоциональную речь. Современные системы синтеза речи работают на основе глубоких нейронных сетей, которые имитируют работу нейронов мозга человека. Сначала текст, который нужно превратить в речь, преобразуется в числовое представление, а затем обрабатывается нейронной сетью, которая генерирует звуковую волну.

Этот же принцип, только наоборот, использует сервис синтеза речи SaluteSpeech. Более глубокое понимание и решение вызовов, а также активное внедрение перспективных аспектов, позволит максимально использовать потенциал искусственного интеллекта в распознавании речи в медицине. Решение вызовов, связанных с точностью распознавания, конфиденциальностью данных и интеграцией с медицинскими процессами, требует совместных усилий медицинских профессионалов, разработчиков и технологических специалистов. Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в распознавание речи в медицине осуществляется при помощи разнообразных технологий и методов, которые революционизируют процессы документации, диагностики и общения в здравоохранении. Прошло чуть больше 20 лет — и сегодня мы живем в мире, где технология распознавания речи кажется чем-то естественным и неотъемлемым.

Искусственный интеллект в распознавании речи в медицине не только улучшает текущие процессы, но и создает новые перспективы для персонализированного и более эффективного оказания медицинской помощи. Искусственный интеллект — это очень обширный термин, в рамках которого уже существуют и еще находятся в стадии разработки множество алгоритмов, предназначенных для выполнения широчайшего спектра практических задач. Но что на самом деле умеют современные программы искусственного интеллекта, и какими принципами они руководствуются во время работы? Сегодня мы поговорим про одну из ключевых особенностей машинного разума, с которой каждый из нас регулярно сталкивается в повседневности — способностью голосовых помощников распознавать человеческую речь. Технологии распознавания речи прочно вошли в нашу повседневную жизнь.

Одним из фундаментальных направлений этой эволюции становится использование ИИ в области распознавания речи. Эта передовая технология обещает преобразовать способы взаимодействия медицинского персонала с электронными медицинскими записями, диагностическими процедурами и общением с пациентами. Это процесс анализа голосовых данных с целью извлечения информации о говорящем, его эмоциональном состоянии и других параметрах. Использование ИИ в речевой аналитике позволяет создавать более точные и надежные модели для анализа голосовых данных, что может быть полезно в различных областях, таких как маркетинг, психология и многие другие.

Была выработана концепция непрерывной аугментации при обучении нейронных сетей. Здесь важно отметить, что, как и в случае обучения акустической модели ASR, старт с предобученных английских весов очень помог стабилизации обучения и повышению качества. Обучившись таким образом, модель начинает неплохо разделять реальные многоголосные аудио. На вход модели подаётся waveform’а, она предобрабатывается энкодером — как правило, свёрточным — для получения признаков. Далее на основе этих признаков для каждого из итоговых каналов предсказывается маска, которая затем умножается на эти признаки (этап Separation, разделение).

Там он очищается от лишних шумов, помех и всего того, что помешает распознаванию речи. Уже «чистый» сигнал разбивается на фонемы — маленькие фрагменты длительностью до 25 мс. Сервер «прогоняет» каждую фонему через акустическую модель и определяет, какие звуки произнёс пользователь.

  • В жизни мы не говорим ровным тоном с одинаковым количеством пауз между словами.
  • Синтез речи как технология немного сложнее из-за того, что разработчики пытаются добиться человекоподобного звучания от робота.
  • Кроме этого, распознавание голоса может быть полезно для текстового сопровождения аудиоматериалов.
  • Тем не менее их возможности год от года растут, так что голосовые помощники, получившие популярность в первую очередь на массовом рынке, начинают проникать в B2B.
  • Выше мы приводили примеры с использованием голосового поиска в навигаторе.

Позволяет формировать пользовательские словари произношения терминов и аббревиатур для подсистемы синтеза речи (TTS). Голосовые помощники должны стать более персонализированными — и это не про возможность реагировать на имя пользователя. Уже сейчас многие из них умеют реагировать на голос, определяя, кто перед ними, и действуя дальше в зависимости от предпочтений конкретного человека.

Кроме того, в ближайшее время мы планируем улучшить с помощью этой технологии распознавание речи в наших умных устройствах Sber. В рамках работы госорганов с обращениями граждан также делаются шаги по внедрению ИИ, рассказывает Хазариди. Внедрили единый номер для обращения к AITA, голосовому помощнику главы республики.

Им предстоит научиться различать диалекты, отделять голос от фонового шума и решить много других задач. Одна из них — научиться вступать в коммуникацию по ситуации и без прямого запроса. То есть не ждать команды «Окей, Google», а предлагать помощь первым, когда она необходима.

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Nasıl yardımcı olabiliriz?