O reconhecimento automático de fala ( ASR ) muda a indústria de narração , transformando palavras faladas em texto. Ele usa aprendizado de máquina e inteligência artificial para entender e escrever o que as pessoas dizem. Nos últimos dez anos, o ASR cresceu muito. Agora é usado em muitas áreas, como telefonemas, vídeos, verificações de mídia e reuniões on -line.

A maneira antiga de fazer ASR estava usando modelos de Markov ocultos (HMM) e modelos de mistura gaussiana (GMM). Este método foi usado por quinze anos. Mas, precisava de muito trabalho e treinamento especial.

Novos modelos de aprendizado profundo no ASR são melhores. Eles são mais precisos e mais fáceis de usar. Eles não precisam de dados de treinamento especiais e podem anotar bem o discurso sem ajuda extra.

Graças às APIs de fala para texto, como as da Assemblyai, o ASR agora é mais fácil de usar. Desenvolvedores, startups e grandes empresas podem adicionar ASR a seus produtos facilmente. Essa tecnologia é usada em muitas áreas para melhorar as coisas, como rastreamento de chamadas, legendas de vídeo, verificações de mídia e reuniões on -line.

Mas, o ASR ainda tem alguns problemas. É difícil entender perfeitamente o discurso por causa de diferentes maneiras pelas quais as pessoas falam. Apesar dessas questões, a demanda por ASR está crescendo. Espera -se que valha US $ 24,9 bilhões até 2025.

O ASR é usado em muitas áreas, não apenas nas dublagens. Nos carros, ajuda a tornar a condução mais segura com os comandos de voz. Na área da saúde, ajuda os médicos a escrever informações do paciente. Também ajuda a resolver os problemas dos clientes mais rapidamente nas vendas, transcrevendo chamadas e trabalhando com a AI Chatbots.

Em resumo, a ASR está mudando a indústria de narração . Torna a transcrição da fala rápida e precisa. À medida que melhorar, o ASR ajudará a tornar as coisas mais acessíveis, eficientes e econômicas em muitos campos.

Uma breve história do ASR

A tecnologia ASR começou na década de 1950. O primeiro sistema, chamado "Audrey", foi fabricado pela Bell Labs. Desde então, cresceu muito, usando o aprendizado de máquina e o aprendizado profundo para melhorar.

Os sistemas ASR antigos usaram uma mistura de modelos como modelos Hidden Markov (HMMS). Esses sistemas tinham modelos de linguagem, dicionários de pronúncia e HMMs. Eles foram treinados em grandes conjuntos de dados para reconhecer bem a fala. Este trabalho ajudou a criar os sistemas ASR de hoje.

Uma grande mudança ocorreu em 2014 com um artigo do Baidu. Ele falou sobre o uso do Deep Learning para ASR. Este método mapeia áudio para palavras usando redes neurais profundas. Tornou o ASR muito mais preciso.

Agora, usamos métodos ASR antigos e novos. A maneira antiga é forte e flexível. A nova maneira é mais simples e pode ser mais precisa, aprendendo com o áudio bruto.

A ASR ajuda muitas indústrias, como o mundo da narração. Ele alimenta Siri, Alexa e o Google Assistant, facilitando a conversa com os dispositivos. Também ajuda na fala rápida e precisa do texto, ajudando muitas pessoas.

O futuro do ASR parece brilhante. Nova tecnologia como o Whisper do OpenAi poderia tornar a transcrição ainda melhor. A pesquisa em aprendizado profundo e IA continuará tornando o ASR mais preciso. A adição de tecnologia da NLP ajudará as máquinas a entender mais sobre o discurso.

Principais aplicações e desafios do ASR

A tecnologia ASR é muito importante em muitos campos, como a indústria de narração . Ajuda na transcrição automatizada, legendas em tempo real para vídeos e legendas. Também é usado em sistemas telefônicos, atendimento ao cliente, traduções de idiomas, assistência médica e trabalho legal. Essa tecnologia mudou como as coisas funcionam, tornaram as coisas mais fáceis de acessar e reduzir os custos.

Mas, o ASR tem grandes desafios . Fazer com que seja tão bom quanto um humano é difícil. Tem problemas com diferentes estilos de fala e entendimento de palavras no contexto. Os pesquisadores estão trabalhando duro para melhorar os novos modelos de aprendizado.

Obter dados e treinamento suficientes são outro grande problema. Agora, precisamos de milhares ou até centenas de milhares de horas de dados. As empresas também lutam com o custo e o tempo da criação de sistemas de IA de voz. Mas alguns setores como serviços financeiros e assistência médica estão realmente usando muito a tecnologia de voz e planejam usá -lo ainda mais.

Uma pesquisa da Statista descobriu que 73% das empresas não usam tecnologia de voz porque não é preciso o suficiente. Diferentes indústrias precisam de seus próprios modelos de idiomas para ASR e PNL. A PNL tem seus próprios problemas, como lidar com gírias e precisar de atualizações. Mas o mercado de reconhecimento de voz deve crescer muito, atingindo quase US $ 50 milhões até 2029.

Pesquisas da McKinsey mostram que o ASR pode realmente melhorar o atendimento ao cliente em call centers. Pode tornar as coisas mais rápidas, dar melhores opções de auto-ajuda e melhorar a conversa com os clientes. Como 50% dos consumidores dos EUA usam a pesquisa de voz todos os dias, a ASR pode mudar a maneira como conversamos muito com as empresas.

Perguntas frequentes

O que é o reconhecimento automático de fala (ASR) e como ele revoluciona a indústria de narração?

O ASR transforma palavras faladas em texto usando aprendizado de máquina e inteligência artificial. Ele muda o mundo da narração, fazendo o texto em tempo real da fala. Agora, ajuda com legendas no Tiktok, Instagram e Spotify, tornando as coisas mais acessíveis e eficientes.

Qual é a história do ASR?

O primeiro sistema ASR, "Audrey", começou na década de 1950 no Bell Labs. Com o tempo, o aprendizado de máquina tornou o ASR muito melhor. Agora, existem duas maneiras principais de fazê -lo: a maneira tradicional e a maneira profunda de aprendizado. Cada um tem seus próprios pontos e desvantagens.

Quais são as principais aplicações e desafios da ASR?

O ASR é usado em muitas áreas. Em dublagens, ajuda na escrita automática, legendas ao vivo e legendas. Também está em sistemas telefônicos, atendimento ao cliente, tradução de idiomas, assistência médica e trabalho legal. Mas ainda tem problemas para combinar a precisão humana, especialmente com variações de fala. Os pesquisadores estão trabalhando duro para melhorar.