自動語音識別 (ASR) 已經走過了漫長的道路。 雖然它是很久以前發明的，但幾乎沒有人使用過。 然而，時間和技術現在發生了巨大的變化。 音頻轉錄已經有了很大的發展。
AI（人工智能）等技術推動了音頻到文本的翻譯過程，以獲得快速準確的結果。 因此，它在現實世界中的應用也有所增加，一些流行的應用程序，如 Tik Tok、Spotify 和 Zoom，將這個過程嵌入到他們的移動應用程序中。
因此，讓我們探索 ASR 並發現為什麼它是 2022 年最流行的技術之一。
什麼是文字轉語音？
語音轉文本是一種 AI 增強技術，可將人類語音從模擬形式轉換為數字形式。 此外，收集的數據的數字形式被轉錄成文本格式。
語音轉文本經常與與此方法完全不同的語音識別相混淆。 在語音識別中，重點是識別人的語音模式，而在這種方法中，系統試圖識別正在說出的單詞。
語音轉文本的常用名稱
這種先進的語音識別技術也很受歡迎，並被稱為：
- 自動語音識別 (ASR)
- 語音識別
- 計算機語音識別
- 音頻轉錄
- 屏幕閱讀
理解自動語音識別的工作原理
音頻到文本翻譯軟件的工作很複雜，涉及多個步驟的實施。 眾所周知，speech-to-text 是一款專門用於將音頻文件轉換為可編輯文本格式的軟件； 它通過利用語音識別來做到這一點。
過程
- 最初，使用模數轉換器，計算機程序將語言算法應用於提供的數據，以區分振動和聽覺信號。
- 接下來，通過測量聲波來過濾相關聲音。
- 此外，聲音被分配/分割成百分之一或千分之一秒，並與音素相匹配（一種可測量的聲音單位，用於區分一個詞與另一個詞）。
- 音素進一步通過數學模型運行，以將現有數據與眾所周知的單詞、句子和短語進行比較。
- 輸出是文本或基於計算機的音頻文件。
[另請閱讀： 自動語音識別的全面概述]
語音轉文本的用途是什麼？
有多種自動語音識別軟件使用，如
- 內容搜索： 我們大多數人已經從在手機上輸入字母轉變為按下按鈕讓軟件識別我們的聲音並提供所需的結果。
- 客戶服務： 可以引導客戶完成流程的幾個初始步驟的聊天機器人和人工智能助手已經變得很普遍。
- 實時隱藏式字幕：隨著全球內容訪問量的增加，實時隱藏式字幕已成為一個突出且重要的市場，推動了 ASR 的使用。
- 電子文件： 一些行政部門已開始使用 ASR 來完成文檔編制目的，以提高速度和效率。
語音識別的主要挑戰是什麼？
音頻註釋 尚未達到其發展的頂峰。 工程師們仍在努力應對許多挑戰以提高系統效率，例如
- 控制口音和方言。
- 理解口語句子的上下文。
- 分離背景噪聲以放大輸入質量。
- 將代碼切換為不同的語言以進行高效處理。
- 在視頻文件的情況下分析語音中使用的視覺線索。
音頻轉錄和語音到文本的 AI 開發
自動語音識別軟件的最大挑戰是 100% 準確地創建其輸出。 由於原始數據是動態的，無法應用單一算法，因此對數據進行註釋以訓練 AI 在正確的上下文中理解它。
要執行此過程，需要執行特定任務，例如：
命名實體識別 (NER)： NER 是將不同的命名實體識別和分割成特定類別的過程。- 情緒和話題分析： 該軟件使用多種算法對提供的數據進行情感分析，以提供無差錯的結果。
命名實體識別 (NER)： - 意圖和對話分析： 意圖檢測旨在訓練人工智能識別說話者的意圖。 它主要用於創建人工智能驅動的聊天機器人。
結論
語音轉文本技術目前正處於一個偉大的階段。 隨著越來越多的數字設備將語音搜索和控制助手集成到其應用程序中，對音頻轉錄的需求必將激增。 如果您熱衷於將這一令人印象深刻的功能添加到您的應用程序中，請聯繫 Shaip 的語音數據收集專家以了解完整的詳細信息。
