• Системы распознавания речи часто используют большие объёмы обучающих данных для настройки параметров акустической и языковой моделей, а также применяют такие методы, как перенос обучения и дообучение, чтобы адаптироваться к конкретным доменам или акцентам.
  • Распознавание речи — это фундаментальное приложение искусственного интеллекта (ИИ). В широком смысле ИИ означает разработку компьютерных систем, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта.
  • Распознавание речи предполагает обучение компьютеров пониманию и интерпретации устной речи — задачи, которая традиционно считалась уникально человеческой.

Технология распознавания речи, являющаяся подмножеством искусственного интеллекта, за последние годы достигла значительных успехов. Системы распознавания речи на основе ИИ могут понимать и транскрибировать устную речь в текст со всё возрастающей точностью.

Эти системы полагаются на сложные алгоритмы, часто использующие методы глубокого обучения, для интерпретации аудиовхода и преобразования его в текст.

Какая здесь связь?

Связь между распознаванием речи и ИИ заключается в сложности задачи и методах её решения.

Распознавание образов

Системы распознавания речи опираются на сложные алгоритмы распознавания образов, чтобы расшифровывать акустические паттерны в устной речи и сопоставлять их с текстовыми представлениями. Эти алгоритмы часто включают статистические модели, методы машинного обучения и нейронные сети, которые относятся к области ИИ.

Обучение и адаптация

Методы ИИ, такие как машинное и глубокое обучение, используются для обучения моделей распознавания речи. Эти модели учатся на больших наборах размеченных речевых образцов, корректируя свои параметры для повышения точности с течением времени. Этот процесс имитирует то, как люди учат язык, что делает его типичной задачей ИИ.

Принятие сложных решений

Расшифровка устной речи требует принятия сложных решений на основе неопределённого и неоднозначного входа. Системы распознавания речи должны учитывать вариации произношения, акценты, фоновый шум и другие факторы. Алгоритмы ИИ хорошо подходят для такого рода процесса принятия решений, позволяя системам распознавания речи адаптироваться и хорошо работать в разнообразных реальных сценариях.

Интеграция с приложениями ИИ

Распознавание речи является ключевым компонентом многих приложений ИИ, включая виртуальных ассистентов (таких как Siri, Alexa и Google Assistant), сервисы транскрипции речи в текст, устройства с голосовым управлением, инструменты перевода и функции доступности для людей с ограниченными возможностями. Эти приложения используют технологии ИИ, чтобы обеспечить полезный и интуитивно понятный опыт на основе речевого взаимодействия.

Читайте также:Сенат США предлагает выделить $32 млрд на развитие ИИ

Семь этапов работы

1. Аудиовход

Процесс начинается с захвата аудиовхода с помощью микрофона или любого устройства записи звука.

2. Предобработка

Захваченный аудиосигнал проходит предобработку, которая включает фильтрацию шума, усиление сигнала и, возможно, сжатие для уменьшения его размера.

3. Извлечение признаков

Предобработанный аудиосигнал затем преобразуется в формат, пригодный для анализа. Это часто включает разбиение сигнала на небольшие перекрывающиеся сегменты, называемые кадрами. Из каждого кадра извлекаются такие признаки, как мел-частотные кепстральные коэффициенты (MFCC), спектрограммы или другие акустические характеристики. Эти признаки отражают информацию о частотном содержании и интенсивности аудиосигнала во времени.

Читайте также:SoftBank использует ИИ колл-центра, чтобы смягчать голоса разгневанных клиентов

4. Акустическое моделирование

На этом этапе статистические модели используются для сопоставления извлечённых акустических признаков с фонемами или субсловными единицами. Фонемы — это наименьшие звуковые единицы языка. Акустические модели могут быть основаны на скрытых марковских моделях (HMM), гауссовских смесях (GMM) или, в последнее время, на глубоких нейронных сетях (DNN), таких как свёрточные нейронные сети (CNN) или рекуррентные нейронные сети (RNN).

5. Языковое моделирование

После того как акустическая модель сгенерировала последовательность фонем или субсловных единиц, языковая модель используется для присвоения вероятностей последовательностям слов. Это помогает системе выбрать наиболее вероятную последовательность слов для данного аудиовхода. Языковые модели могут быть основаны на n-граммах, рекуррентных нейронных сетях (RNN) или трансформерах.

6. Декодирование

На этом этапе выход акустической и языковой моделей объединяется для создания итоговой транскрипции речевого входа. Для поиска наиболее вероятной последовательности слов с учётом акустической и языковой моделей могут использоваться различные алгоритмы, такие как алгоритм Витерби или поиск по лучу.

7. Постобработка

Наконец, распознанный текст может пройти этапы постобработки, такие как исправление пунктуации и регистра, проверка орфографии и контекстный анализ, чтобы повысить точность и читаемость транскрипции.