Automatyczne rozpoznawanie mowy (ASR) — tworzenie miejsca pracy gotowego na przyszłość

Opublikowane ponownie przez Plato

Obserwuje: 0

Możemy prześledzić postęp w adaptacji technologii, od komputerów z kartami perforowanymi po najnowsze urządzenia z ekranem dotykowym. Jednakże pozostało jeszcze wiele do odkrycia. Ale co to jest?

Odpowiedzią jest automatyczne rozpoznawanie mowy (ASR). Przekształcenie słowa mówionego w formę pisaną to ogromny krok. Automatyczne rozpoznawanie mowy (ASR) to trend, który w 2022 r. będzie powodować hałas. Wzrost liczby asystentów głosowych wynika z wbudowanych smartfonów z asystentami głosowymi i inteligentnych urządzeń głosowych, takich jak Alexa.

Według PwC 29% klientów korzysta z asystentów głosowych, aby zadawać szybkie pytania”.

Biorąc pod uwagę korzyści, jakie niesie ze sobą automatyczne rozpoznawanie mowy (ASR), można zauważyć, że tu i teraz ludzie znający się na biznesie i liderzy innowacji cyfrowych mają szansę dobrze wykorzystać ASR.

Zanim przejdziemy do przypadków użycia, najpierw poznajmy podstawy.

Co to jest automatyczne rozpoznawanie mowy (ASR)?

Według Microsoft, około 35% respondentów korzysta z inteligentnego głośnika domowego do komunikacji z asystentami rozpoznawania mowy.

Krótko mówiąc, automatyczne rozpoznawanie mowy koncentruje się przede wszystkim na tłumaczeniu mowy werbalnej na tekst i stara się zidentyfikować głos poszczególnych użytkowników. Na przykład, jeśli ktoś napisze: „Hej, Google, jaka jest dzisiaj pogoda?” Twój smartfon zamieni mowę na tekst i odpowie po pobraniu danych z Internetu.

Bardziej zaawansowana wersja ASR komunikuje się z klientami w prawdziwie ludzki sposób, wykorzystując sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe.

Te zaawansowane systemy ASR mogą również integrować gramatykę, strukturę składni oraz kompozycję sygnałów audio i głosowych w celu interpretacji i przetwarzania mowy werbalnej na tekst.

Co więcej, ewoluują wraz z każdą mijającą interakcją i umożliwiają organizacjom dostosowywanie i dostosowywanie technologii do wymagań biznesowych.

Jak działa automatyczne rozpoznawanie mowy (ASR) ?

Podstawowy system automatycznego rozpoznawania mowy (ASR) odbiera sygnał audio od osoby mówiącej. Następnie przetwarza informacje, rozkładając różne składniki mowy i transkrybuje mowę na tekst.

Zamiast kodować zasady tłumaczenia mowy na tekst, przedsiębiorstwa mogą budować swoje sieci neuronowe poprzez karmienie zbiory danych dźwiękowych w algorytmy, które z łatwością naśladują architekturę ludzkiego mózgu. Automatyczne rozpoznawanie mowy (ASR) składa się z trzech etapów:

Ten etap obejmuje dekodowanie podstawowych elementów słownictwa mówionego i pisanego. Zapewnia dokładność zbiorów danych dotyczących rozpoznawania mowy, które posiadają rozbudowane słownictwo.

Po zdekodowaniu mowy model akustyczny dzieli sygnały audio na mniejsze ramki i ma na celu przewidzenie, który dźwięk jest wypowiadany w każdej klatce przy użyciu różnych fonemów. W modelu akustycznym wykorzystano zbiory danych uczenia maszynowego do uczenia różnych nagrań dźwiękowych i odpowiednich transkrypcji w celu określenia fonemów używanych w określonej ramce dźwiękowej.

Ostatnim krokiem w procesie ASR jest użycie zbieranie danych oraz przetwarzanie języka naturalnego, aby zrozumieć kontekst ludzki i dokonać niemal dokładnych przewidywań dotyczących słów i zdań z sygnału wejściowego audio.

Przykłady automatycznego rozpoznawania mowy (ASR).

W obliczu napływu rozmówców organizacje muszą mieć wsparcie, aby móc rozwiązywać zapytania w rzeczywistości. Dzięki automatycznemu rozpoznawaniu mowy (ASR) centra obsługi telefonicznej dokumentują zgłoszenia klientów i zapewniają ich szybkie rozwiązywanie. Boty IVR ograniczają ręczną interwencję, rozwiązując rutynowe zapytania i umożliwiając agentom obsługę złożonych zadań. Jeśli bot nie będzie w stanie odpowiedzieć na pytania, połączenie może zostać przekierowane do żywych agentów z transkrypcją ekranu telefonu klienta.

Zgodnie z Raport Juniperado 8 r. liczba cyfrowych asystentów głosowych będzie wynosić 2023 milionów, a będzie to napędzane przez inteligentne urządzenia domowe. Korzystając z możliwości konwersacyjnej sztucznej inteligencji, asystenci głosowi pomagają bezproblemowo i bezproblemowo wykonywać zadania, takie jak otwieranie aplikacji mobilnej, nawigowanie po mapach, wysyłanie wiadomości tekstowych i wyszukiwanie w przeglądarce.

Korzystanie z nauki języków poprzez automatyczne rozpoznawanie mowy (ASR) przełamuje barierę językową i ułatwia podróżowanie i komunikację transgraniczną. Zbiory danych automatycznego rozpoznawania mowy (ASR) pomagają także uczniom w samodzielnej nauce języka. System ASR nasłuchuje danych wejściowych głosowych i analizuje je w celu przeprowadzenia dopasowania/niedopasowania. Po zidentyfikowaniu koryguje wymowę i informuje uczniów.

Transkrypcje to jeden z powszechnych przypadków użycia automatycznego rozpoznawania mowy (ASR). Od transkrypcji wykładów po rozmowy telefoniczne i seminaria internetowe, system ASR zapewnia poziom wygody i dostępności dźwięku i obrazu. Dodatkowo system ASR oferuje także transkrypcję podcastów i webinariów na żywo, co pozwala szerszemu gronu odbiorców na sprawny dostęp do mediów.

Dołącz do mocy dzięki automatycznemu rozpoznawaniu mowy (ASR)

Pomimo postępu, jaki zapewnia automatyczne rozpoznawanie mowy (ASR), droga do transformacji cyfrowej jest długa. W erze cyfrowej organizacje są głęboko przekonane, że doświadczenie klienta jest najważniejszym doświadczeniem pozwalającym wygenerować wyższy zwrot z inwestycji. Automatyczne rozpoznawanie mowy (ASR) to szybki sposób na stworzenie spersonalizowanej obsługi i umożliwienie interakcji w czasie rzeczywistym. Automatyczne rozpoznawanie mowy (ASR) ogranicza konieczność ręcznej interwencji i zwiększa zaangażowanie pracowników i klientów, po prostu zmuszając komputery do słuchania. Nadszedł czas, aby odblokować możliwości automatycznego rozpoznawania mowy (ASR), więc na to czekasz.

Pierwotnie opublikowane w https://www.imcgrupo.com 14 kwietnia 2022 r.

Automatyczne rozpoznawanie mowy (ASR) — tworzenie miejsca pracy gotowego na przyszłość został pierwotnie opublikowany w Życie chatbotów na Medium, gdzie ludzie kontynuują rozmowę, podkreślając tę historię i odpowiadając na nią.

Znak czasu: 10 maja 2022 r.