Spracherkennung in der KI: Was Sie wissen müssen

Spracherkennung bezieht sich auf einen Computer, der die von einer Person gesprochenen Wörter interpretiert und sie in ein für eine Maschine verständliches Format umwandelt. Je nach Endziel wird es dann in Text oder Sprache oder ein anderes erforderliches Format konvertiert.

Zum Beispiel verwenden Siri von Apple und Alexa von Google die KI-gestützte Spracherkennung, um Sprach- oder Textunterstützung bereitzustellen, während Sprache-zu-Text-Anwendungen wie Google Dictate Ihre diktierten Wörter in Text umschreiben. Die Spracherkennung ist eine andere Form der Spracherkennung, bei der ein Quellenton erkannt und mit der Stimme einer Person abgeglichen wird.

Spracherkennungs-KI-Anwendungen haben in letzter Zeit einen erheblichen Anstieg der Anzahl erlebt, da Unternehmen zunehmend digitale Assistenten und automatisierte Unterstützung einsetzen, um ihre Dienste zu optimieren. Sprachassistenten, Smart-Home-Geräte, Suchmaschinen usw. sind einige Beispiele, bei denen die Spracherkennung an Bedeutung gewonnen hat. Laut Research and Markets wird der globale Markt für Spracherkennung mit einer CAGR von 17,2 % wachsen und bis 2025 26,8 Milliarden US-Dollar erreichen.

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Spracherkennung und künstliche Intelligenz

Die Spracherkennung überwindet schnell die Herausforderungen schlechter Aufnahmegeräte und Geräuschunterdrückung, Variationen in den Stimmen der Menschen, Akzente, Dialekte, Semantik, Kontexte usw. mithilfe von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Dazu gehören auch Herausforderungen beim Verständnis der menschlichen Disposition und der unterschiedlichen menschlichen Sprachelemente wie Umgangssprache, Akronyme usw. Die Technologie kann jetzt eine Genauigkeit von 95 % im Vergleich zu herkömmlichen Modellen der Spracherkennung bieten, was der normalen menschlichen Kommunikation ebenbürtig ist.

Darüber hinaus ist es jetzt ein akzeptables Kommunikationsformat angesichts der großen Unternehmen, die es unterstützen und regelmäßig Spracherkennung in ihren Betrieben einsetzen. Es wird geschätzt, dass die Mehrheit der Suchmaschinen die Sprachtechnologie als integralen Aspekt ihres Suchmechanismus übernehmen wird.

Möglich wurde dies durch verbesserte Algorithmen für KI und maschinelles Lernen (ML), die erheblich große Datensätze verarbeiten und durch Selbstlernen und Anpassung an sich entwickelnde Änderungen eine höhere Genauigkeit bieten können. Maschinen sind so programmiert, dass sie auf Akzente, Dialekte, Kontexte und Emotionen „hören“ und anspruchsvolle und willkürliche Daten verarbeiten, die für Mining- und maschinelle Lernzwecke leicht zugänglich sind.

Spracherkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache

Natural Language Processing (NLP) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, bei dem Daten aus natürlicher Sprache analysiert und in ein maschinenlesbares Format umgewandelt werden. Spracherkennung und KI spielen eine wesentliche Rolle in NLP-Modellen bei der Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz der menschlichen Spracherkennung.

Von Smart-Home-Geräten und -Geräten, die Anweisungen entgegennehmen und ferngesteuert ein- und ausgeschaltet werden können, über digitale Assistenten, die Erinnerungen setzen, Besprechungen planen, ein in einer Kneipe gespieltes Lied erkennen können, bis hin zu Suchmaschinen, die mit relevanten Suchergebnissen auf Benutzeranfragen antworten, Spracherkennung ist aus unserem Leben nicht mehr wegzudenken.

Viele Unternehmen verwenden jetzt Sprache-zu-Text-Software, um ihre Geschäftsanwendungen zu verbessern und das Kundenerlebnis zu optimieren. Mithilfe von Spracherkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache können Unternehmen Anrufe und Besprechungen transkribieren und sogar übersetzen. Apple, Google, Facebook, Microsoft und Amazon gehören zu den Technologiegiganten, die weiterhin KI-gestützte Spracherkennungsanwendungen nutzen, um ein vorbildliches Benutzererlebnis zu bieten.

Anwendungsfälle der Spracherkennung

Lassen Sie uns die Verwendung von Spracherkennungsanwendungen in verschiedenen Bereichen untersuchen:

1. Sprachbasierte Spracherkennungssoftware wird jetzt verwendet, um Einkäufe zu initiieren, E-Mails zu versenden, Besprechungen, Arzttermine und Gerichtsverfahren zu transkribieren usw.
2. Virtuelle Assistenten oder digitale Assistenten und Smart-Home-Geräte verwenden Spracherkennungssoftware, um Fragen zu beantworten, Wetternachrichten bereitzustellen, Musik abzuspielen, den Verkehr zu überprüfen, eine Bestellung aufzugeben und so weiter.
3. Unternehmen wie Venmo und PayPal ermöglichen es Kunden, Transaktionen mit Sprachassistenten durchzuführen. Mehrere Banken in Nordamerika und Kanada bieten auch Online-Banking mit sprachbasierter Software an.
4. E-Commerce wird maßgeblich von sprachbasierten Assistenten unterstützt und ermöglicht es Benutzern, Einkäufe schnell und nahtlos zu tätigen.
5. Die Spracherkennung ist bereit, sich auf Transportdienste auszuwirken und die Planung, Routenführung und Navigation zwischen Städten zu optimieren.
6. Podcasts, Meetings und Journalisteninterviews können per Spracherkennung transkribiert werden. Es wird auch verwendet, um genaue Untertitel für ein Video bereitzustellen.
7. Die Stimmbiometrie hat einen enormen Einfluss auf die Sicherheit, bei der die Technologie die unterschiedlichen Frequenzen, den Ton und die Tonhöhe der Stimme einer Person analysiert, um ein Stimmprofil zu erstellen. Ein Beispiel hierfür ist das Schweizer Telekommunikationsunternehmen Swisscom, das Sprachauthentifizierungstechnologie in seinen Callcentern aktiviert hat, um Sicherheitsverletzungen zu verhindern.
8. Kundenbetreuungsdienste werden von KI-basierten Sprachassistenten und Chatbots verfolgt, um wiederholbare Aufgaben zu automatisieren.

Andere Branchen, die aktiv in sprachbasierte Spracherkennungstechnologien investieren, sind Strafverfolgung, Marketing, Tourismus, Inhaltserstellung und Übersetzung.

Globale Auswirkungen der Spracherkennung in der künstlichen Intelligenz

Die Spracherkennung ist bei weitem eines der leistungsstärksten Produkte des technologischen Fortschritts. Da Siri, Alexa, Echo Dot, Google Assistant und Google Dictate unser tägliches Leben immer einfacher machen, wird die Nachfrage nach solchen automatisierten Technologien zwangsläufig zunehmen.

Unternehmen auf der ganzen Welt investieren in die Automatisierung ihrer Dienstleistungen, um die betriebliche Effizienz zu verbessern, die Produktivität und Genauigkeit zu steigern und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, indem sie das Kundenverhalten und die Kaufgewohnheiten untersuchen.

KI hat ein exponentielles Wachstum in einer Vielzahl von Sektoren der Weltwirtschaft ermöglicht. Es wird geschätzt, dass der Beitrag von KI zur Weltwirtschaft im Jahr 2030 15,7 Billionen US-Dollar erreichen wird, was deutlich höher ist als die gemeinsame Produktion von China und Indien.

Die Zukunft der Spracherkennung ist enorm bemerkenswert. Berichten zufolge plant Apple, das Siri-gesteuerte Apple TV auf den Markt zu bringen. Es wird einen Anstieg an intelligenten tragbaren Geräten wie Uhren, Ohrhörern, Schmuck und sprachbasierter Software geben, die so programmiert werden, dass sie den Kontext von Benutzeranfragen identifizieren erweiterte Unterstützung.

Da Spracherkennung und KI sowohl das Berufs- als auch das Privatleben am Arbeitsplatz bzw. zu Hause beeinflussen, wird die Nachfrage nach qualifizierten KI-Ingenieuren und -Entwicklern, Datenwissenschaftlern und Ingenieuren für maschinelles Lernen voraussichtlich auf einem Allzeithoch liegen.

Qualifizierte KI-Experten werden benötigt, um die Beziehung zwischen Menschen und digitalen Geräten zu verbessern. Wenn Beschäftigungsmöglichkeiten geschaffen werden, werden sie zu erhöhten Vergünstigungen und Vorteilen für diejenigen in diesem Bereich führen.

Laut PayScale beträgt das durchschnittliche Gehalt für einen Experten für künstliche Intelligenz in Indien heute ₹15 lakh. Darüber hinaus bietet das Feld lukrative Aufstiegsmöglichkeiten, sowohl finanziell als auch profilmäßig. Dies erfordert jedoch die Investition in einen Kurs für künstliche Intelligenz, um Data Science zu beherrschen und zu lernen, intuitive, menschenähnliche Softwarelösungen unter Verwendung von Echtzeitdaten zu erstellen.

Fazit

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