Распознавание речи

Распознавание речи, также известное как автоматическое распознавание речи (ASR) или компьютерное распознавание речи, - это технология, позволяющая компьютеру или устройству идентифицировать и преобразовывать устную речь в машиночитаемый текст. Она служит основополагающим компонентом современного искусственного интеллекта (ИИ), преодолевая разрыв между человеческой речью и ее пониманием вычислительной техникой. По своей сути ASR анализирует звуковые волны, обрабатывает их с помощью сложных алгоритмов и создает текстовый транскрипт, являющийся важнейшей частью конвейеров обработки естественного языка (NLP).

Как работает распознавание речи

Процесс преобразования речи в текст обычно включает в себя несколько этапов, выполняемых с помощью машинного обучения (ML). Сначала система захватывает аудио и разбивает его на небольшие, отдельные звуки. С помощью процесса, называемого извлечением признаков, форма звуковой волны преобразуется в цифровое представление, которое может быть проанализировано моделью.

Затем акустическая модель, часто глубокая нейронная сеть, анализирует эти особенности, чтобы сопоставить их с фонемами - основными звуковыми единицами в языке. И наконец, языковая модель берет последовательность фонем и, используя статистические знания, собирает их в связные слова и предложения. Качество этих систем значительно улучшилось с появлением глубокого обучения и больших наборов данных, а такие фреймворки, как PyTorch и TensorFlow, сыграли важную роль в их развитии.

Применение в реальном мире

Система распознавания речи интегрирована в бесчисленные приложения, которые формируют наше повседневное взаимодействие с технологиями.

• Виртуальные помощники: Такие сервисы, как Siri от Apple и Amazon Alexa, полагаются на ASR для обработки голосовых команд, ответов на вопросы и выполнения задач.
• Автоматизированная транскрипция: ASR используется для создания письменных записей аудио- и видеоконтента, например, расшифровки совещаний, закрытых титров к видео и диктовки для медицинских работников. Эта технология является основной особенностью таких сервисов, как Google Cloud Speech-to-Text.
• Системы управления в автомобиле: В современных автомобилях используется распознавание речи, позволяющее водителям управлять навигацией, развлечениями и климат-контролем без помощи рук, что повышает безопасность автомобильных решений.

Связанные концепции искусственного интеллекта

Полезно отличать ASR от нескольких тесно связанных между собой терминов:

• Преобразование речи в текст (STT): Этот термин часто используется как взаимозаменяемый с ASR. Однако STT можно рассматривать как непосредственный результат или приложение, в то время как ASR относится к основному технологическому процессу.
• Преобразование текста в речь (TTS): TTS - это обратный процесс ASR. Он синтезирует искусственную речь из письменного текста, что позволяет использовать такие приложения, как аудиокниги и голосовая обратная связь в GPS-навигации.
• Понимание естественного языка (NLU): NLU - это следующий шаг после преобразования речи в текст с помощью ASR. В то время как ASR фокусируется на точности транскрипции, NLU занимается интерпретацией смысла, намерений и сущностей в тексте.

Проблемы и будущие направления

Несмотря на значительный прогресс, системы ASR по-прежнему сталкиваются с проблемами. Точная транскрипция речи в шумной обстановке, работа с различными акцентами и диалектами, устранение дублирования дикторов в разговоре, понимание нюансов смысла или анализ настроения остаются активными областями исследований. Новаторские проекты с открытым исходным кодом, такие как OpenAI's Whisper и инструментальные средства, подобные Kaldi, продолжают расширять границы возможного.

Будущие разработки направлены на повышение надежности с помощью передовых методов глубокого обучения, изучение мультимодальных моделей, объединяющих аудио- и визуальную информацию (например, чтение по губам, относящееся к компьютерному зрению), и использование таких методов, как самоконтроль, для обучения моделей на обширных немаркированных наборах данных. Хотя Ultralytics фокусируется в первую очередь на моделях ИИ для зрения, таких как Ultralytics YOLO для таких задач, как обнаружение объектов и сегментация изображений, прогресс в смежных областях ИИ, таких как распознавание речи, вносит свой вклад в общую экосистему интеллектуальных систем. Вы можете изучить варианты обучения и развертывания моделей зрения в документации Ultralytics и управлять проектами с помощью Ultralytics HUB.