การรู้จำเสียงอัตโนมัติ

การรู้จำเสียงอัตโนมัติ (ASR): ทุกสิ่งที่มือใหม่จำเป็นต้องรู้ (ในปี 2024)

เทคโนโลยีการรู้จำเสียงอัตโนมัติมีมานานแล้ว แต่เพิ่งได้รับความโดดเด่นหลังจากการใช้งานแพร่หลายในแอปพลิเคชันสมาร์ทโฟนต่างๆ เช่น Siri และ Alexa แอปพลิเคชันสมาร์ทโฟนที่ใช้ AI เหล่านี้ได้แสดงให้เห็นถึงพลังของ ASR ในการทำให้งานประจำวันง่ายขึ้นสำหรับพวกเราทุกคน

นอกจากนี้ เนื่องจากอุตสาหกรรมประเภทต่างๆ มุ่งสู่ระบบอัตโนมัติมากขึ้น ความต้องการพื้นฐานสำหรับ ASR จึงเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ดังนั้นขอให้เราเข้าใจสิ่งนี้ที่ยอดเยี่ยม เทคโนโลยีการรู้จำเสียงพูด เจาะลึกและเหตุใดจึงถือว่าเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่สำคัญที่สุดสำหรับอนาคต

ประวัติย่อของเทคโนโลยี ASR

ก่อนที่จะดำเนินการต่อและสำรวจศักยภาพของการรู้จำเสียงอัตโนมัติ ให้เราดูวิวัฒนาการของมันก่อน

ทศวรรษวิวัฒนาการของ ASR
1950sเทคโนโลยีการรู้จำเสียงถูกนำมาใช้ครั้งแรกโดย Bell Laboratories ในปี 1950 Bell Labs ได้สร้างระบบรู้จำคำพูดเสมือนที่เรียกว่า 'ออเดรย์' ซึ่งสามารถระบุตัวเลขระหว่าง 1-9 เมื่อพูดด้วยเสียงเดียว
1960sในปี พ.ศ. 1952 IBM ได้เปิดตัวระบบจดจำเสียงระบบแรก 'Shoebox' Shoebox สามารถเข้าใจและแยกความแตกต่างระหว่างคำพูดภาษาอังกฤษสิบหกคำ
1970sCarnegie Mellon University ในปี 1976 ได้พัฒนาระบบ 'Harpy' ที่สามารถจดจำคำศัพท์ได้มากกว่า 1000 คำ
1990sหลังจากรอคอยมานานเกือบ 40 ปี Bell Technologies ได้บุกเบิกอุตสาหกรรมอีกครั้งด้วยระบบจดจำเสียงแบบโต้ตอบผ่านสายโทรศัพท์ที่สามารถสั่งการคำพูดของมนุษย์ได้
2000sนี่เป็นช่วงเวลาแห่งการเปลี่ยนแปลงสำหรับเทคโนโลยี ASR เนื่องจาก Google ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีรายใหญ่เริ่มทำงานเกี่ยวกับเทคโนโลยีการรู้จำเสียง พวกเขาสร้างซอฟต์แวร์เสียงพูดขั้นสูงที่มีอัตราความแม่นยำประมาณ 80% ทำให้ได้รับความนิยมทั่วโลก
2010sทศวรรษที่ผ่านมากลายเป็นช่วงเวลาทองของ ASR โดย Amazon และ Apple เปิดตัวซอฟต์แวร์เสียงพูดที่ใช้ AI เป็นครั้งแรก นั่นคือ Alexa และ Siri

ก้าวไปข้างหน้าปี 2010 ASR มีการพัฒนาอย่างมากและเป็นที่แพร่หลายและแม่นยำมากขึ้นเรื่อยๆ วันนี้ Amazon, Google และ Apple เป็นผู้นำที่โดดเด่นที่สุดในด้านเทคโนโลยี ASR

[ ยังอ่าน: คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับ AI การสนทนา ]

การจดจำเสียงทำงานอย่างไร

การรู้จำเสียงอัตโนมัติเป็นเทคโนโลยีขั้นสูงที่ค่อนข้างยากในการออกแบบและพัฒนา มีภาษาต่างๆ หลายพันภาษาทั่วโลกที่มีภาษาถิ่นและสำเนียงต่างๆ ดังนั้นจึงเป็นเรื่องยากที่จะพัฒนาซอฟต์แวร์ที่สามารถเข้าใจได้ทั้งหมด

ASR ใช้แนวคิดของการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการพัฒนา ด้วยการรวมเอากลไกการเรียนรู้ภาษาจำนวนมากไว้ในซอฟต์แวร์ นักพัฒนาจึงมั่นใจได้ถึงความแม่นยำและประสิทธิภาพของซอฟต์แวร์การรู้จำเสียง

การรู้จำเสียงอัตโนมัติ (ASR) เป็นเทคโนโลยีที่ซับซ้อนซึ่งอาศัยกระบวนการสำคัญหลายประการในการแปลงภาษาพูดเป็นข้อความ ในระดับสูง ขั้นตอนหลักที่เกี่ยวข้องคือ:

  1. บันทึกเสียง: ไมโครโฟนจะจับคำพูดของผู้ใช้และแปลงคลื่นเสียงให้เป็นสัญญาณไฟฟ้า
  2. การประมวลผลเสียงล่วงหน้า: จากนั้นสัญญาณไฟฟ้าจะถูกแปลงเป็นดิจิทัลและผ่านขั้นตอนการประมวลผลล่วงหน้าต่างๆ เช่น การลดเสียงรบกวน เพื่อปรับปรุงคุณภาพของอินพุตเสียง
  3. การแยกคุณลักษณะ: เสียงดิจิทัลได้รับการวิเคราะห์เพื่อแยกคุณสมบัติทางเสียง เช่น ระดับเสียง พลังงาน และสัมประสิทธิ์สเปกตรัม ซึ่งเป็นลักษณะของเสียงพูดที่แตกต่างกัน
  4. การสร้างแบบจำลองทางเสียง: คุณสมบัติที่แยกออกมาจะถูกนำไปเปรียบเทียบกับรุ่นอะคูสติกที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้ว ซึ่งจับคู่คุณสมบัติเสียงกับเสียงคำพูดหรือหน่วยเสียงแต่ละรายการ
  5. การสร้างแบบจำลองภาษา: หน่วยเสียงที่รู้จักจะถูกประกอบเป็นคำและวลีโดยใช้แบบจำลองภาษาทางสถิติที่คาดเดาลำดับคำที่เป็นไปได้มากที่สุดตามบริบท
  6. ถอดรหัส: ขั้นตอนสุดท้ายเกี่ยวข้องกับการถอดรหัสลำดับคำที่เป็นไปได้มากที่สุดซึ่งตรงกับเสียงอินพุต โดยคำนึงถึงทั้งโมเดลเสียงและภาษา

ส่วนประกอบหลักเหล่านี้ทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่นเพื่อให้สามารถแปลงคำพูดเป็นข้อความได้อย่างแม่นยำ แม้ในที่ที่มีเสียงรบกวนเบื้องหลัง สำเนียง และคำศัพท์ที่หลากหลาย

[ ยังอ่าน: Speech-to-Text Technology คืออะไรและทำงานอย่างไร]

ตัวอย่างจริงของ ASR

ตัวอย่าง ASR ในโลกแห่งความเป็นจริง

การรู้จำเสียงอัตโนมัติเป็นเทคโนโลยีที่ยอดเยี่ยมซึ่งได้รับความนิยมและมีคุณค่าอย่างกว้างขวางในปัจจุบัน ความโดดเด่นอย่างสูงคือทำให้ผู้ใช้สามารถทำงานหลายอย่างให้เสร็จสิ้นได้อย่างรวดเร็วโดยใช้การควบคุมแบบแฮนด์ฟรี

ผู้ช่วยเสมือนและอุปกรณ์อัจฉริยะ: ASR เป็นองค์ประกอบหลักของผู้ช่วยเสมือน เช่น Siri, Alexa และ Google Assistant ช่วยให้สามารถควบคุมและโต้ตอบแบบแฮนด์ฟรีกับอุปกรณ์สมาร์ทโฮมและบริการออนไลน์ต่างๆ ผลิตภัณฑ์ที่ได้รับความนิยมสูงสุดที่ใช้เทคโนโลยีการรู้จำเสียงคือ:

  • ผู้ช่วยของ Google: Google Assistant พัฒนาขึ้นในปี 2016 เป็นซอฟต์แวร์แชทที่ดีที่สุดในปัจจุบัน โดยมีอัตราความแม่นยำสูงสุดกว่า 95% ในภาษาอังกฤษแบบสหรัฐอเมริกา คร่าว ๆ มีผู้ใช้หลายร้อยล้านคนทั่วโลก
  • แอปเปิ้ลสิริ: Siri เป็นตัวอย่างคลาสสิกของความพร้อมใช้งานของ ASR ในกว่า 30 ประเทศและ 21 ภาษาทั่วโลก Siri เป็นระบบแชทระบบแรกที่ปฏิวัติการใช้เทคโนโลยีเปลี่ยนเสียงเป็นข้อความ
  • อเมซอน อเล็กซ่า: Alexa กลายเป็นชื่อครัวเรือนและอุปกรณ์ในปัจจุบัน โดยมีผู้ใช้ประมาณกว่า 100 ล้านคนทั่วโลก

กรณีการใช้งานสำหรับเทคโนโลยีการรู้จำเสียง

นอกเหนือจากการใช้เทคโนโลยี ASR ในซอฟต์แวร์แชทแล้ว ยังมีกรณีการใช้งานอื่นๆ ของเทคโนโลยีพิเศษนี้อีกด้วย นี่คือบางส่วนของพวกเขา:

การรู้จำคำพูดของยานพาหนะ

ยานยนต์และการขนส่ง

ASR ถูกรวมเข้ากับระบบอินโฟเทนเมนต์ในรถยนต์ ช่วยให้ผู้ขับขี่สามารถควบคุมฟังก์ชั่นต่างๆ เช่น การเล่นเพลง การนำทาง และระบบควบคุมสภาพอากาศ โดยใช้คำสั่งเสียง ปรับปรุงความปลอดภัยและความสะดวกสบาย

บริการถอดความ

การดูแลสุขภาพและการถอดความทางการแพทย์

ASR กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพด้วยการช่วยให้แพทย์สามารถจดบันทึกและบันทึกได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ทำให้กระบวนการจัดทำเอกสารมีความคล่องตัว และลดค่าใช้จ่ายในการบริหารจัดการ

ศูนย์บริการข้อมูลและการสนับสนุนลูกค้า

ศูนย์บริการทางโทรศัพท์และการสนับสนุนลูกค้า

ASR ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในศูนย์บริการทางโทรศัพท์เพื่อทำให้การถอดเสียงการโต้ตอบกับลูกค้าเป็นไปโดยอัตโนมัติ ปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของตัวแทน และปรับปรุงประสบการณ์โดยรวมของลูกค้า

การเรียนภาษา

การเรียนภาษา

เทคโนโลยี ASR ได้ปฏิวัติการเรียนรู้ภาษาโดยให้ข้อเสนอแนะแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับทักษะการออกเสียงและภาษาพูด สิ่งนี้ทำให้ผู้เรียนสามารถปรับแต่งรูปแบบการพูดของพวกเขา รับการแก้ไขในทันที และปรับปรุงความคล่องแคล่วในลักษณะที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

การเข้าถึงสำหรับผู้พิการทางการได้ยิน

การเข้าถึงสำหรับผู้พิการทางการได้ยิน

เทคโนโลยี ASR มีบทบาทสำคัญในการทำให้เนื้อหาดิจิทัลและประสบการณ์ต่างๆ เข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับบุคคลทุพพลภาพ เช่น การให้คำบรรยายแบบเรียลไทม์สำหรับการได้ยินหรือการเปิดใช้งานการควบคุมด้วยเสียงสำหรับผู้ที่มีความคล่องตัวจำกัด

ไบโอเมตริกซ์ด้วยเสียงและความปลอดภัย

Voice Biometrics และความปลอดภัย

ลักษณะเฉพาะของเสียงของแต่ละคนสามารถใช้เป็นรูปแบบหนึ่งของการรับรองความถูกต้องด้วยไบโอเมตริกซ์ เทคโนโลยี ASR มีบทบาทสำคัญในระบบไบโอเมตริกด้วยเสียง โดยนำเสนอชั้นความปลอดภัยเพิ่มเติมสำหรับการระบุตัวบุคคลและการควบคุมการเข้าถึง

สื่อและการแพร่ภาพกระจายเสียง

สื่อและการแพร่ภาพ

ASR ใช้เพื่อสร้างคำบรรยายสำหรับเนื้อหาสดและเนื้อหาที่บันทึกไว้ล่วงหน้า ทำให้ผู้ชมเข้าถึงได้มากขึ้น และเปิดประสบการณ์สื่อเชิงโต้ตอบรูปแบบใหม่

อนาคตของเทคโนโลยี ASR คืออะไร?

ด้วยความก้าวหน้าของ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง เทคโนโลยีการรู้จำเสียงอัตโนมัติคาดว่าจะแม่นยำขึ้น เร็วขึ้น และฟังดูเป็นธรรมชาติมากขึ้น นอกจากนี้ เทคโนโลยี ASR มีแนวโน้มที่จะแพร่หลายในการบริการลูกค้า การศึกษา การดูแลสุขภาพ และอื่นๆ สำหรับองค์กร การพัฒนาโซลูชันธุรกิจที่อิง ASR แบบกำหนดเองต้องเป็นเป้าหมายต่อไป

รับความช่วยเหลือสำหรับโครงการที่ใช้ ASR ของคุณจากผู้เชี่ยวชาญของ Shaip

แบ่งปันสังคม