หากคุณใช้ Siri, Alexa, Cortana, Amazon Echo หรืออื่นๆ เป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวัน คุณจะยอมรับว่า การรู้จำเสียงพูด ได้กลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตของเราทุกหนทุกแห่ง เหล่านี้ ที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ ผู้ช่วยเสียงแปลงคำถามด้วยวาจาของผู้ใช้เป็นข้อความ ตีความและทำความเข้าใจสิ่งที่ผู้ใช้พูดเพื่อให้ได้คำตอบที่เหมาะสม
จำเป็นต้องมีการรวบรวมข้อมูลที่มีคุณภาพเพื่อพัฒนารูปแบบการรู้จำคำพูดและการจดจำที่เชื่อถือได้ แต่กำลังพัฒนา ซอฟต์แวร์รู้จำเสียงพูด ไม่ใช่เรื่องง่าย เพราะการถอดเสียงคำพูดของมนุษย์ในทุกความซับซ้อน เช่น จังหวะ สำเนียง ระดับเสียง และความชัดเจนเป็นเรื่องยาก และเมื่อคุณเพิ่มอารมณ์ให้กับการผสมผสานที่ซับซ้อนนี้ มันจะกลายเป็นความท้าทาย
การรู้จำเสียงคืออะไร?
การรู้จำเสียงคือความสามารถของซอฟต์แวร์ในการจดจำและประมวลผล คำพูดของมนุษย์ ลงในข้อความ แม้ว่าความแตกต่างระหว่างการรู้จำเสียงและการรู้จำคำพูดอาจดูเหมือนเป็นเรื่องส่วนตัวสำหรับหลายๆ คน แต่ก็มีความแตกต่างพื้นฐานบางประการระหว่างทั้งสอง
แม้ว่าการรู้จำเสียงพูดและการรู้จำเสียงจะเป็นส่วนหนึ่งของเทคโนโลยีผู้ช่วยเสียง แต่พวกมันก็ทำหน้าที่สองอย่างที่แตกต่างกัน การรู้จำเสียงจะทำการถอดเสียงคำพูดและคำสั่งของมนุษย์โดยอัตโนมัติเป็นข้อความ ในขณะที่การรู้จำเสียงจะเกี่ยวข้องกับการจดจำเสียงของผู้พูดเท่านั้น
ประเภทของการรู้จำเสียง
ก่อนที่เราจะกระโดดเข้าไป ประเภทการรู้จำเสียงมาดูข้อมูลการรู้จำคำพูดโดยสังเขปกัน
ข้อมูลการรู้จำเสียงคือชุดของการบันทึกเสียงพูดของมนุษย์และการถอดความข้อความที่ช่วยฝึกระบบการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับ การรับรู้เสียง.
การบันทึกเสียงและการถอดเสียงจะเข้าสู่ระบบ ML เพื่อให้สามารถฝึกอัลกอริทึมให้จดจำความแตกต่างของคำพูดและเข้าใจความหมายของคำพูดได้
แม้ว่าจะมีหลายที่ที่คุณสามารถรับชุดข้อมูลที่บรรจุไว้ล่วงหน้าได้ฟรี แต่ควรได้รับ ชุดข้อมูลที่กำหนดเอง สำหรับโครงการของคุณ คุณสามารถเลือกขนาดคอลเลกชัน ข้อกำหนดด้านเสียงและลำโพง และภาษาได้โดยมีชุดข้อมูลที่กำหนดเอง
สเปกตรัมข้อมูลเสียงพูด
ข้อมูลคำพูด สเปกตรัมระบุคุณภาพและระดับเสียงของคำพูดตั้งแต่ธรรมชาติจนถึงไม่เป็นธรรมชาติ
สคริปต์ข้อมูลการรู้จำคำพูด
ตามชื่อที่แนะนำ คำพูดที่เป็นสคริปต์คือรูปแบบข้อมูลที่มีการควบคุม วิทยากรบันทึกวลีเฉพาะจากข้อความที่เตรียมไว้ โดยทั่วไปจะใช้สำหรับส่งคำสั่ง โดยเน้นว่า คำหรือวลี จะพูดมากกว่าสิ่งที่จะพูด
การรู้จำคำพูดแบบสคริปต์สามารถใช้เมื่อพัฒนาผู้ช่วยเสียงที่ควรรับคำสั่งที่ออกโดยใช้เสียงของผู้พูดที่หลากหลาย
การรู้จำคำพูดตามสถานการณ์
ในการพูดตามสถานการณ์ ผู้พูดจะถูกขอให้จินตนาการถึงสถานการณ์เฉพาะและออก สั่งงานด้วยเสียง ขึ้นอยู่กับสถานการณ์ ด้วยวิธีนี้ ผลลัพธ์จะเป็นชุดคำสั่งเสียงที่ไม่ได้เขียนสคริปต์แต่ถูกควบคุม
นักพัฒนาต้องการข้อมูลคำพูดตามสถานการณ์เพื่อพัฒนาอุปกรณ์ที่เข้าใจคำพูดในชีวิตประจำวันด้วยความแตกต่างที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น การขอเส้นทางไปร้าน Pizza Hut ที่ใกล้ที่สุดโดยใช้คำถามต่างๆ
การรู้จำเสียงโดยธรรมชาติ
ตรงปลายสเปกตรัมของคำพูดคือคำพูดที่เกิดขึ้นเองตามธรรมชาติ และไม่มีการควบคุมในลักษณะใดๆ ผู้พูดพูดได้อย่างอิสระโดยใช้น้ำเสียง ภาษา ระดับเสียง และอายุของการสนทนาที่เป็นธรรมชาติ
หากคุณต้องการฝึกแอปพลิเคชันที่ใช้ ML เกี่ยวกับการรู้จำเสียงพูดแบบหลายลำโพง ให้ใช้ or . แบบไม่มีสคริปต์ บทสนทนา ชุดข้อมูลมีประโยชน์
ส่วนประกอบการเก็บรวบรวมข้อมูลสำหรับโครงการคำพูด
ชุดขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลคำพูดช่วยให้มั่นใจว่าข้อมูลที่รวบรวมนั้นมีคุณภาพและช่วยในการฝึกอบรมโมเดลที่ใช้ AI คุณภาพสูง
ทำความเข้าใจการตอบสนองของผู้ใช้ที่จำเป็น
เริ่มต้นด้วยการทำความเข้าใจการตอบสนองของผู้ใช้ที่จำเป็นสำหรับโมเดล ในการพัฒนาแบบจำลองการรู้จำคำพูด คุณควรรวบรวมข้อมูลที่แสดงถึงเนื้อหาที่คุณต้องการอย่างใกล้ชิด รวบรวมข้อมูลจากการโต้ตอบในโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อทำความเข้าใจการโต้ตอบและการตอบสนองของผู้ใช้ หากคุณกำลังสร้างผู้ช่วยแชทด้วย AI ให้ดูบันทึกการสนทนา การบันทึกการโทร การตอบสนองของกล่องโต้ตอบการแชท เพื่อสร้างชุดข้อมูล
กลั่นกรองภาษาเฉพาะโดเมน
คุณต้องการทั้งเนื้อหาทั่วไปและเฉพาะโดเมนสำหรับชุดข้อมูลการรู้จำเสียง เมื่อคุณรวบรวมข้อมูลคำพูดทั่วไปแล้ว คุณควรกรองข้อมูลและแยกข้อมูลเสียงทั่วไปออกจากข้อมูลเฉพาะ
ตัวอย่างเช่น ลูกค้าสามารถโทรเข้ามาเพื่อขอนัดตรวจโรคต้อหินที่ศูนย์ดูแลดวงตาได้ การขอนัดหมายเป็นคำทั่วไป แต่ DrDeramus เป็นโดเมนเฉพาะ
ยิ่งไปกว่านั้น เมื่อฝึกโมเดล ML การรู้จำเสียง ให้แน่ใจว่าคุณฝึกมันเพื่อระบุวลีแทนที่จะแยกเป็นรายบุคคล คำที่รู้จัก.
บันทึกคำพูดของมนุษย์
หลังจากรวบรวมข้อมูลจากสองขั้นตอนก่อนหน้านี้แล้ว ขั้นตอนต่อไปจะเกี่ยวข้องกับการให้มนุษย์บันทึกข้อความที่รวบรวมไว้
จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องรักษาความยาวของสคริปต์ให้เหมาะสม การขอให้ผู้คนอ่านข้อความมากกว่า 15 นาทีอาจเป็นการต่อต้าน รักษาระยะห่างอย่างน้อย 2 – 3 วินาทีระหว่างแต่ละคำสั่งที่บันทึกไว้
อนุญาตให้บันทึกเป็นไดนามิก
สร้างที่เก็บคำพูดของบุคคลต่างๆ สำเนียงการพูด สไตล์ที่บันทึกไว้ในสถานการณ์ อุปกรณ์ และสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน หากผู้ใช้ในอนาคตส่วนใหญ่จะใช้โทรศัพท์บ้าน ฐานข้อมูลชุดคำพูดของคุณควรมีข้อมูลสำคัญที่ตรงกับความต้องการนั้น
ทำให้เกิดความแปรปรวนในการบันทึกเสียงพูด
เมื่อสภาพแวดล้อมเป้าหมายได้รับการตั้งค่าแล้ว ขอให้เจ้าของข้อมูลในการรวบรวมข้อมูลอ่านสคริปต์ที่เตรียมไว้ภายใต้สภาพแวดล้อมที่คล้ายคลึงกัน ขอให้ผู้เรียนไม่ต้องกังวลกับข้อผิดพลาดและให้การแปลเป็นไปอย่างเป็นธรรมชาติมากที่สุด แนวคิดคือการให้คนกลุ่มใหญ่บันทึกสคริปต์ในสภาพแวดล้อมเดียวกัน
ถอดเสียงสุนทรพจน์
เมื่อคุณบันทึกสคริปต์โดยใช้หัวข้อหลายหัวข้อ (โดยมีข้อผิดพลาด) คุณควรดำเนินการถอดความ รักษาข้อผิดพลาดไว้เหมือนเดิม เพราะจะช่วยให้คุณบรรลุถึงไดนามิกและความหลากหลายในข้อมูลที่รวบรวมได้
แทนที่จะให้มนุษย์ถอดความข้อความทั้งคำต่อคำ คุณสามารถใช้เครื่องมือแปลงเสียงเป็นข้อความเพื่อทำการถอดความได้ อย่างไรก็ตาม เรายังแนะนำให้คุณใช้เครื่องถอดเสียงที่เป็นมนุษย์เพื่อแก้ไขข้อผิดพลาด
พัฒนาชุดทดสอบ
การพัฒนาชุดทดสอบมีความสำคัญเนื่องจากเป็นผู้นำใน แบบจำลองภาษา.
ทำคู่ของคำพูดและข้อความที่เกี่ยวข้องแล้วแบ่งเป็นส่วนๆ
หลังจากรวบรวมองค์ประกอบที่รวบรวมแล้ว ให้ดึงตัวอย่าง 20% ซึ่งเป็นชุดทดสอบ ไม่ใช่ชุดการฝึก แต่ข้อมูลที่ดึงออกมานี้จะแจ้งให้คุณทราบว่าแบบจำลองที่ได้รับการฝึกนั้นถ่ายทอดเสียงที่ไม่ได้รับการฝึกฝนหรือไม่
สร้างแบบจำลองและการวัดผลการฝึกภาษา
ตอนนี้สร้างแบบจำลองภาษาการรู้จำเสียงโดยใช้คำสั่งเฉพาะโดเมนและรูปแบบเพิ่มเติมหากจำเป็น เมื่อคุณฝึกโมเดลแล้ว คุณควรเริ่มการวัด
ใช้โมเดลการฝึกอบรม (โดยเลือกเซ็กเมนต์เสียง 80%) และทดสอบกับชุดทดสอบ (แยกชุดข้อมูล 20%) เพื่อตรวจสอบการคาดการณ์และความน่าเชื่อถือ ตรวจสอบข้อผิดพลาด รูปแบบ และเน้นปัจจัยแวดล้อมที่สามารถแก้ไขได้
กรณีใช้งานหรือแอปพลิเคชันที่เป็นไปได้
แอปพลิเคชันเสียง เครื่องใช้อัจฉริยะ คำพูดเป็นข้อความ การสนับสนุนลูกค้า การเขียนตามคำบอกเนื้อหา แอปพลิเคชันความปลอดภัย ยานยนต์อัตโนมัติ การจดบันทึกสำหรับการดูแลสุขภาพ
การรู้จำเสียงเปิดโลกแห่งความเป็นไปได้ และการใช้งานแอพพลิเคชั่นเสียงของผู้ใช้ก็เพิ่มขึ้นตลอดหลายปีที่ผ่านมา
แอปพลิเคชั่นทั่วไปบางตัวของ เทคโนโลยีการรู้จำเสียงพูด รวมถึง:
แอปพลิเคชั่นค้นหาด้วยเสียง
อ้างอิงจาก Google เกี่ยวกับ 20% ของการค้นหาในแอป Google เป็นเสียงพูด แปดพันล้านคน คาดว่าจะใช้ผู้ช่วยเสียงภายในปี 2023 เพิ่มขึ้นอย่างมากจากที่คาดการณ์ไว้ที่ 6.4 พันล้านในปี 2022
การใช้งานการค้นหาด้วยเสียงเพิ่มขึ้นอย่างมากในช่วงหลายปีที่ผ่านมา และแนวโน้มนี้คาดว่าจะดำเนินต่อไป ผู้บริโภคใช้การค้นหาด้วยเสียงเพื่อค้นหาคำค้นหา ซื้อสินค้า ค้นหาธุรกิจ ค้นหาธุรกิจในท้องถิ่น และอื่นๆ
อุปกรณ์ภายในบ้าน/เครื่องใช้อัจฉริยะ
มีการใช้เทคโนโลยีการจดจำเสียงเพื่อสั่งงานอุปกรณ์อัจฉริยะในบ้าน เช่น ทีวี หลอดไฟ และอุปกรณ์อื่นๆ 66% ของผู้บริโภค ในสหราชอาณาจักร สหรัฐอเมริกา และเยอรมนีระบุว่าพวกเขาใช้ระบบช่วยเสียงเมื่อใช้อุปกรณ์อัจฉริยะและลำโพง
เสียงพูดเป็นข้อความ
แอปพลิเคชันการแปลงคำพูดเป็นข้อความใช้เพื่อช่วยในการคำนวณฟรีเมื่อพิมพ์อีเมล เอกสาร รายงาน และอื่นๆ เสียงพูดเป็นข้อความ ลดเวลาในการพิมพ์เอกสาร เขียนหนังสือและอีเมล วิดีโอคำบรรยาย และแปลข้อความ
Customer Support
แอปพลิเคชั่นการรู้จำเสียงถูกใช้เป็นหลักในการบริการลูกค้าและการสนับสนุน ระบบการรู้จำเสียงพูดช่วยในการให้บริการโซลูชั่นการบริการลูกค้าตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันตลอด 7 ชั่วโมงในราคาประหยัดโดยมีตัวแทนจำนวนจำกัด
การเขียนตามคำบอกเนื้อหา
การเขียนตามคำบอกเนื้อหาเป็นอย่างอื่น กรณีใช้การรู้จำเสียงพูด ที่ช่วยให้นักเรียนและนักวิชาการเขียนเนื้อหาที่ครอบคลุมได้ในเวลาอันสั้น ค่อนข้างมีประโยชน์สำหรับนักเรียนที่เสียเปรียบเนื่องจากมีปัญหาด้านการมองเห็นหรือตาบอด
แอพพลิเคชั่นความปลอดภัย
การจดจำเสียงถูกใช้อย่างกว้างขวางเพื่อจุดประสงค์ด้านความปลอดภัยและการรับรองความถูกต้อง โดยการระบุลักษณะเฉพาะของเสียง แทนที่จะให้บุคคลระบุตัวตนโดยใช้ข้อมูลส่วนบุคคลที่ถูกขโมยหรือนำไปใช้ในทางที่ผิด เสียงไบโอเมตริกซ์จะเพิ่มความปลอดภัย
นอกจากนี้ การจดจำเสียงเพื่อจุดประสงค์ด้านความปลอดภัยได้ปรับปรุงระดับความพึงพอใจของลูกค้า เช่นเดียวกับกระบวนการลงชื่อเข้าใช้ที่ขยายเวลาและการทำสำเนาข้อมูลรับรอง
คำสั่งเสียงสำหรับยานพาหนะ
ยานพาหนะซึ่งส่วนใหญ่เป็นรถยนต์ตอนนี้มีคุณลักษณะการจดจำเสียงทั่วไปเพื่อเพิ่มความปลอดภัยในการขับขี่ ช่วยให้ผู้ขับขี่มีสมาธิในการขับขี่โดยยอมรับคำสั่งเสียงง่ายๆ เช่น การเลือกสถานีวิทยุ โทรออก หรือลดระดับเสียง
จดบันทึกสำหรับการดูแลสุขภาพ
ซอฟต์แวร์การถอดความทางการแพทย์ที่สร้างขึ้นโดยใช้อัลกอริธึมการรู้จำคำพูดสามารถบันทึกบันทึกเสียง คำสั่ง การวินิจฉัย และอาการของแพทย์ได้อย่างง่ายดาย การจดบันทึกทางการแพทย์ช่วยเพิ่มคุณภาพและความเร่งด่วนในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ
คุณมีโครงการรู้จำเสียงพูดในใจที่สามารถเปลี่ยนธุรกิจของคุณได้หรือไม่? สิ่งที่คุณอาจต้องมีก็คือชุดข้อมูลการรู้จำเสียงที่ปรับแต่งเอง
ซอฟต์แวร์การรู้จำคำพูดที่ใช้ AI จำเป็นต้องได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลที่เชื่อถือได้ในอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อรวมไวยากรณ์ ไวยากรณ์ โครงสร้างประโยค อารมณ์ และความแตกต่างของคำพูดของมนุษย์ ที่สำคัญที่สุด ซอฟต์แวร์ควรเรียนรู้และตอบสนองอย่างต่อเนื่อง - เติบโตไปพร้อมกับทุกการโต้ตอบ
ที่ Shaip เรามีชุดข้อมูลการรู้จำเสียงที่ปรับแต่งเองทั้งหมดสำหรับโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงต่างๆ ด้วย Shaip คุณสามารถเข้าถึง ข้อมูลการฝึกอบรมที่มีคุณภาพสูงสุด ที่สามารถใช้ในการสร้างและทำการตลาดระบบการรู้จำเสียงที่เชื่อถือได้ ติดต่อกับผู้เชี่ยวชาญของเราเพื่อทำความเข้าใจเกี่ยวกับข้อเสนอของเราอย่างครอบคลุม
[อ่านเพิ่มเติม: คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับ AI การสนทนา]
