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

1950s

ในปี 1950 Bell Labs ได้สร้างตัวรู้จำเสียงพูดเสมือนจริงที่เรียกว่า 'Audrey' ซึ่งสามารถระบุตัวเลขระหว่าง 1-9 เมื่อพูดด้วยเสียงเดียว

1960s

ในปี 1952 IBM ได้เปิดตัวระบบจดจำเสียงระบบแรก 'Shoebox' ซึ่งสามารถเข้าใจและแยกความแตกต่างระหว่างคำศัพท์ภาษาอังกฤษสิบหกคำ

1970s

Carnegie Mellon University ในปี 1976 ได้พัฒนาระบบ 'Harpy' ที่สามารถจดจำคำศัพท์ได้มากกว่า 1000 คำ

1990s

หลังจากผ่านไป 40 ปี Bell Technologies ได้สร้างความก้าวหน้าให้กับอุตสาหกรรมอีกครั้งด้วยระบบ IVR แบบ Dial-in ที่สามารถกำหนดเสียงพูดของมนุษย์ได้

2000s

Google สร้างซอฟต์แวร์เสียงพูดขั้นสูงที่มีอัตราความแม่นยำ 80% ทำให้เป็นที่นิยมทั่วโลก

2010s

ทศวรรษที่ผ่านมากลายเป็นช่วงเวลาทองของ 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

ต่อไปนี้เป็นขั้นตอนพื้นฐานบางส่วนที่ใช้ในการพัฒนาซอฟต์แวร์การรู้จำเสียงอัตโนมัติ:

  • การส่งสัญญาณเสียงเป็นสัญญาณไฟฟ้า: การสั่นสะเทือนของเสียงของบุคคลจะถูกบันทึกโดยใช้ไมโครโฟนและส่งเป็นสัญญาณไฟฟ้าที่มีลักษณะเป็นคลื่น
  • การแปลงไฟฟ้าเป็นสัญญาณดิจิตอล: สัญญาณไฟฟ้าจะถูกแปลงเป็นสัญญาณดิจิทัลเพิ่มเติมโดยใช้อุปกรณ์ทางกายภาพ เช่น การ์ดเสียง
  • การลงทะเบียนหน่วยเสียงกับซอฟต์แวร์: จากนั้นซอฟต์แวร์การรู้จำเสียงจะตรวจสอบสัญญาณดิจิทัลและลงทะเบียนหน่วยเสียงเพื่อแยกความแตกต่างระหว่างคำที่จับได้
  • การสร้างหน่วยเสียงเป็นคำใหม่: หลังจากประมวลผลสัญญาณดิจิทัลอย่างสมบูรณ์และลงทะเบียนหน่วยเสียงทั้งหมดแล้ว คำต่างๆ จะถูกสร้างขึ้นใหม่และประโยคจะถูกสร้างขึ้น

เพื่อให้ได้ความแม่นยำตามที่ตั้งใจไว้ ซอฟต์แวร์จะใช้ประโยชน์จากวิธีการวิเคราะห์ไตรแกรม ซึ่งอาศัยการใช้คำที่ใช้บ่อยสามคำผ่านฐานข้อมูลเฉพาะ ซอฟต์แวร์ ASR เป็นเทคโนโลยีพิเศษที่แบ่งรูปแบบเสียง วิเคราะห์เสียง และถอดเสียงที่รวบรวมไว้เป็นข้อความและคำที่มีความหมาย

[ ยังอ่าน: Speech-to-Text Technology คืออะไรและทำงานอย่างไร]

ตัวอย่างจริงของ ASR

ตัวอย่าง ASR ในโลกแห่งความเป็นจริง

การรู้จำเสียงอัตโนมัติเป็นเทคโนโลยีที่ยอดเยี่ยมที่ได้รับความนิยมอย่างกว้างขวางและมีคุณค่าในปัจจุบัน จุดเด่นคือช่วยให้ผู้ใช้สามารถทำงานหลายอย่างได้อย่างรวดเร็วโดยใช้การควบคุมแบบแฮนด์ฟรี ผลิตภัณฑ์ยอดนิยมที่ใช้เทคโนโลยีการรู้จำเสียงคือ:

  • Google ช่วย
    Google Assistant พัฒนาขึ้นในปี 2016 เป็นซอฟต์แวร์แชทที่ดีที่สุดในปัจจุบัน โดยมีอัตราความแม่นยำสูงสุดกว่า 95% ในภาษาอังกฤษแบบสหรัฐอเมริกา คร่าว ๆ มีผู้ใช้หลายร้อยล้านคนทั่วโลก
  • แอปเปิ้ลศิริ
    Siri เป็นตัวอย่างคลาสสิกของความพร้อมใช้งานของ ASR ในกว่า 30 ประเทศและ 21 ภาษาทั่วโลก Siri เป็นระบบแชทระบบแรกที่ปฏิวัติการใช้เทคโนโลยีเปลี่ยนเสียงเป็นข้อความ
  • Amazon Alexa
    Alexa กลายเป็นชื่อครัวเรือนและอุปกรณ์ในปัจจุบัน โดยมีผู้ใช้ประมาณกว่า 100 ล้านคนทั่วโลก

สำรวจกรณีการใช้งานเพิ่มเติมสำหรับเทคโนโลยีการรู้จำเสียง

นอกเหนือจากการใช้เทคโนโลยี ASR ในซอฟต์แวร์แชทแล้ว ยังมีกรณีการใช้งานอื่นๆ ของเทคโนโลยีพิเศษนี้อีกด้วย นี่คือบางส่วนของพวกเขา:

  • การรู้จำคำพูดของยานพาหนะ

    การรู้จำคำพูดของยานพาหนะ วันนี้เรามีความหรูหราในการบอกรถของเราว่าจะโทรหาใคร เปิดเพลงไหน และกำหนดจุดหมายปลายทางไว้ที่ไหน ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นได้เพราะเทคโนโลยีการแปลงเสียงเป็นข้อความ นี่เป็นก้าวที่ยิ่งใหญ่ในด้านความปลอดภัยของประสบการณ์การขับขี่ของคุณ ด้วยการขจัดความจำเป็นในการโต้ตอบทางกายภาพกับหน้าจอ การใช้ ASR ช่วยป้องกันการสูญเสียสมาธิที่อาจนำไปสู่อุบัติเหตุ

  • บริการถอดความ

    บริการถอดความ เทคโนโลยี ASR ได้ปรับปรุงกระบวนการถอดความ ทำให้สามารถแปลงเนื้อหาที่พูดเป็นข้อความที่เขียนได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ สิ่งนี้ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น สื่อสารมวลชน กฎหมาย และการแพทย์ ซึ่งการถอดความที่ถูกต้องและทันท่วงทีเป็นสิ่งสำคัญ

 

  • ศูนย์บริการทางโทรศัพท์และการสนับสนุนลูกค้า

    ศูนย์บริการข้อมูลและการสนับสนุนลูกค้า ศูนย์บริการทางโทรศัพท์ได้นำระบบ ASR มาใช้เพื่อถอดความการโต้ตอบกับลูกค้า ทำให้สามารถติดตาม วิเคราะห์ และควบคุมคุณภาพได้ดียิ่งขึ้น ด้วยการแปลงเสียงสนทนาเป็นข้อความ ASR ช่วยให้ตัวแทนศูนย์บริการและผู้จัดการตรวจสอบปฏิสัมพันธ์กับลูกค้าและดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่ามาปรับปรุงบริการของตน

  • การเรียนภาษา

    การเรียนภาษา เทคโนโลยี ASR ได้ปฏิวัติการเรียนรู้ภาษาโดยให้ข้อเสนอแนะแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับทักษะการออกเสียงและภาษาพูด สิ่งนี้ทำให้ผู้เรียนสามารถปรับแต่งรูปแบบการพูดของพวกเขา รับการแก้ไขในทันที และปรับปรุงความคล่องแคล่วในลักษณะที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

  • การเข้าถึงสำหรับผู้พิการทางการได้ยิน

    การเข้าถึงสำหรับผู้พิการทางการได้ยิน ระบบ ASR เป็นเครื่องมือสำคัญในการทำลายอุปสรรคด้านการสื่อสารสำหรับบุคคลที่มีความบกพร่องทางการได้ยิน ด้วยการแปลงภาษาพูดเป็นข้อความเขียน เทคโนโลยี ASR ให้บริการคำบรรยายตามเวลาจริง ทำให้เนื้อหาเสียงเข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับผู้ชมที่กว้างขึ้น

  • Voice Biometrics และความปลอดภัย

    ไบโอเมตริกซ์ด้วยเสียงและความปลอดภัย ลักษณะเฉพาะของเสียงของแต่ละคนสามารถใช้เป็นรูปแบบหนึ่งของการรับรองความถูกต้องด้วยไบโอเมตริกซ์ เทคโนโลยี ASR มีบทบาทสำคัญในระบบไบโอเมตริกด้วยเสียง โดยนำเสนอชั้นความปลอดภัยเพิ่มเติมสำหรับการระบุตัวบุคคลและการควบคุมการเข้าถึง

 

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