Распознавание речи

Распознавание речи, также известное как Automatic Speech Recognition (ASR) или компьютерное распознавание речи, — это технология, которая позволяет компьютеру или устройству идентифицировать и преобразовывать устную речь в машиночитаемый текст. Оно служит основополагающим компонентом современного искусственного интеллекта (AI), устраняя разрыв между человеческой речью и вычислительным пониманием. По сути, ASR анализирует звуковые волны, обрабатывает их с помощью сложных алгоритмов и создает текстовую транскрипцию, являясь важнейшей частью конвейеров обработки естественного языка (NLP).

Как работает распознавание речи

Процесс преобразования речи в текст обычно включает в себя несколько этапов, основанных на машинном обучении (ML). Сначала система захватывает звук и разбивает его на небольшие, отдельные звуки. С помощью процесса, называемого извлечением признаков, звуковая волна преобразуется в цифровое представление, которое может анализировать модель.

Далее, акустическая модель, часто глубокая нейронная сеть, анализирует эти признаки, чтобы сопоставить их с фонемами — основными единицами звука в языке. Наконец, языковая модель берет последовательность фонем и использует статистические знания, чтобы собрать их в связные слова и предложения. Качество этих систем значительно улучшилось с появлением глубокого обучения и больших наборов данных, при этом такие фреймворки, как PyTorch и TensorFlow, сыграли важную роль в их развитии.

Приложения в реальном мире

Распознавание речи интегрировано в бесчисленное множество приложений, которые формируют наше повседневное взаимодействие с технологиями.

• Виртуальные помощники: Сервисы, такие как Siri от Apple и Amazon Alexa, используют ASR для обработки голосовых команд, ответов на вопросы и выполнения задач.
• Автоматизированная транскрипция: ASR используется для создания письменных записей аудио- и видеоконтента, таких как расшифровки встреч, скрытые субтитры для видео и диктовка для медицинских работников. Эта технология является основной функцией таких сервисов, как Google Cloud Speech-to-Text.
• Системы управления в автомобиле: Современные автомобили используют распознавание речи, чтобы позволить водителям управлять навигацией, развлечениями и климат-контролем без помощи рук, повышая безопасность в автомобильных решениях.

Связанные концепции ИИ

Полезно отличать ASR от нескольких тесно связанных терминов:

• Преобразование речи в текст (STT): Этот термин часто используется как взаимозаменяемый с ASR. Однако STT можно рассматривать как прямой вывод или приложение, тогда как ASR относится к базовому технологическому процессу.
• Преобразование текста в речь (TTS): TTS — это обратный процесс ASR. Он синтезирует искусственную речь из письменного текста, обеспечивая работу таких приложений, как аудиокниги и голосовые подсказки от GPS-навигации.
• Понимание естественного языка (NLU): NLU — это следующий шаг после того, как ASR преобразует речь в текст. В то время как ASR фокусируется на точности транскрипции, NLU занимается интерпретацией значения, намерения и сущностей в этом тексте.

Проблемы и будущие направления

Несмотря на значительный прогресс, системы ASR все еще сталкиваются с проблемами. Точная транскрипция речи в шумной обстановке, обработка различных акцентов и диалектов, работа с перекрытием речи в разговорах и понимание нюансов смысла или анализ тональности остаются активными областями исследований. Новаторские проекты с открытым исходным кодом, такие как Whisper от OpenAI, и инструментарии, такие как Kaldi, продолжают расширять границы возможного.

Будущие достижения сосредоточены на повышении надежности с помощью передовых методов глубокого обучения, изучении мультимодальных моделей, которые объединяют аудио с визуальной информацией (например, чтение по губам, связанное с компьютерным зрением), и использовании таких методов, как самообучение, для обучения моделей на огромных неразмеченных наборах данных. Хотя Ultralytics в основном фокусируется на моделях vision AI, таких как Ultralytics YOLO, для таких задач, как обнаружение объектов и сегментация изображений, прогресс в смежных областях ИИ, таких как распознавание речи, вносит вклад в общую экосистему интеллектуальных систем. Вы можете изучить варианты обучения и развертывания моделей vision в документации Ultralytics и управлять проектами с помощью Ultralytics HUB.