Rozpoznawanie mowy w AI: co musisz wiedzieć?

Rozpoznawanie mowy odnosi się do komputera, który interpretuje słowa wypowiedziane przez osobę i przekształca je na format zrozumiały dla maszyny. W zależności od celu końcowego jest on następnie konwertowany na tekst lub głos lub inny wymagany format.

Na przykład Siri firmy Apple i Alexa firmy Google wykorzystują rozpoznawanie mowy oparte na sztucznej inteligencji, aby zapewnić obsługę głosu lub tekstu, podczas gdy aplikacje do zamiany głosu na tekst, takie jak Google Dictate, przepisują dyktowane słowa na tekst. Rozpoznawanie głosu to kolejna forma rozpoznawania mowy, w której dźwięk źródłowy jest rozpoznawany i dopasowywany do głosu osoby.

Aplikacje wykorzystujące sztuczną inteligencję do rozpoznawania mowy odnotowały w ostatnim czasie znaczny wzrost liczby, ponieważ firmy coraz częściej stosują asystentów cyfrowych i zautomatyzowane wsparcie w celu usprawnienia swoich usług. Asystenci głosowi, inteligentne urządzenia domowe, wyszukiwarki itp. to kilka przykładów, w których rozpoznawanie mowy zyskało na znaczeniu. Według badań i rynków szacuje się, że globalny rynek rozpoznawania mowy wzrośnie o 17,2% CAGR i osiągnie 26,8 miliarda dolarów do 2025 roku.

Ucz się uczenia maszynowego na najlepszych światowych uniwersytetach. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

Rozpoznawanie mowy i sztuczna inteligencja

Rozpoznawanie mowy szybko pokonuje problemy związane ze słabym sprzętem nagrywającym i eliminacją szumów, różnicami głosów ludzi, akcentami, dialektami, semantyką, kontekstami itp. przy użyciu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Obejmuje to również wyzwania związane ze zrozumieniem ludzkich usposobień i różnych elementów języka ludzkiego, takich jak potoczne, akronimy itp. Technologia może teraz zapewnić 95% dokładność w porównaniu z tradycyjnymi modelami rozpoznawania mowy, które są na równi ze zwykłą ludzką komunikacją.

Co więcej, jest to obecnie akceptowalny format komunikacji, biorąc pod uwagę duże firmy, które go popierają i regularnie stosują rozpoznawanie mowy w swoich działaniach. Szacuje się, że większość wyszukiwarek przyjmie technologię głosową jako integralny aspekt ich mechanizmu wyszukiwania.

Stało się to możliwe dzięki ulepszonym algorytmom sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (ML), które mogą przetwarzać znacznie duże zbiory danych i zapewniać większą dokładność poprzez samouczenie się i dostosowywanie do ewoluujących zmian. Maszyny są zaprogramowane do „słuchania” akcentów, dialektów, kontekstów, emocji oraz przetwarzania wyrafinowanych i arbitralnych danych, które są łatwo dostępne do celów eksploracji i uczenia maszynowego.

Rozpoznawanie mowy i przetwarzanie języka naturalnego

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to dział sztucznej inteligencji, który obejmuje analizowanie danych w języku naturalnym i przekształcanie ich na format do odczytu maszynowego. Rozpoznawanie mowy i sztuczna inteligencja odgrywają integralną rolę w modelach NLP w poprawie dokładności i wydajności rozpoznawania ludzkiego języka.

Od inteligentnych urządzeń domowych i urządzeń, które przyjmują polecenia i mogą być zdalnie włączane i wyłączane, cyfrowych asystentów, którzy mogą ustawiać przypomnienia, planować spotkania, rozpoznawać piosenkę odtwarzaną w pubie, po wyszukiwarki, które odpowiadają odpowiednimi wynikami wyszukiwania na zapytania użytkowników, rozpoznawanie mowy stało się nieodzowną częścią naszego życia.

Wiele firm korzysta obecnie z oprogramowania do zamiany mowy na tekst w celu ulepszenia aplikacji biznesowych i usprawnienia obsługi klienta. Dzięki rozpoznawaniu mowy i przetwarzaniu języka naturalnego firmy mogą transkrybować rozmowy, spotkania, a nawet je tłumaczyć. Apple, Google, Facebook, Microsoft i Amazon należą do gigantów technologicznych, którzy nadal wykorzystują aplikacje do rozpoznawania mowy wspierane przez sztuczną inteligencję, aby zapewnić wzorowe wrażenia użytkownika.

Przypadki użycia rozpoznawania mowy

Przyjrzyjmy się zastosowaniom aplikacji do rozpoznawania mowy w różnych dziedzinach:

1. Oprogramowanie do rozpoznawania mowy oparte na głosie jest teraz używane do inicjowania zakupów, wysyłania e-maili, transkrypcji spotkań, wizyt lekarskich, postępowań sądowych itp.
2. Wirtualni asystenci lub asystenci cyfrowi i inteligentne urządzenia domowe używają oprogramowania do rozpoznawania głosu, aby odpowiadać na pytania, dostarczać wiadomości o pogodzie, odtwarzać muzykę, sprawdzać ruch uliczny, składać zamówienia i tak dalej.
3. Firmy takie jak Venmo i PayPal umożliwiają klientom dokonywanie transakcji za pomocą asystentów głosowych. Kilka banków w Ameryce Północnej i Kanadzie oferuje również bankowość internetową za pomocą oprogramowania głosowego.
4. E-commerce jest w znacznym stopniu wspierany przez asystentów głosowych i umożliwia użytkownikom szybkie i bezproblemowe dokonywanie zakupów.
5. Rozpoznawanie mowy może wpłynąć na usługi transportowe i usprawnić planowanie, wyznaczanie tras i nawigację w miastach.
6. Za pomocą rozpoznawania głosu można transkrybować podcasty, spotkania i wywiady z dziennikarzami. Służy również do zapewniania dokładnych napisów do filmu.
7. Ogromny wpływ na bezpieczeństwo ma biometria głosu, w której technologia analizuje różne częstotliwości, ton i tonację głosu w celu stworzenia profilu głosu. Przykładem tego jest szwajcarska firma telekomunikacyjna Swisscom, która włączyła technologię uwierzytelniania głosowego w swoich centrach obsługi telefonicznej, aby zapobiegać naruszeniom bezpieczeństwa.
8. Usługi obsługi klienta są śledzone przez asystentów głosowych opartych na sztucznej inteligencji i chatboty do automatyzacji powtarzalnych zadań.

Inne branże, które aktywnie inwestują w technologie rozpoznawania mowy oparte na głosie, to organy ścigania, marketing, turystyka, tworzenie treści i tłumaczenie.

Globalny wpływ rozpoznawania mowy na sztuczną inteligencję

Rozpoznawanie mowy jest jak dotąd jednym z najpotężniejszych produktów postępu technologicznego. Ponieważ Siri, Alexa, Echo Dot, Google Assistant i Google Dictate nadal ułatwiają nam codzienne życie, zapotrzebowanie na takie zautomatyzowane technologie będzie tylko rosło.

Firmy na całym świecie inwestują w automatyzację swoich usług w celu poprawy wydajności operacyjnej, zwiększenia produktywności i dokładności oraz podejmowania decyzji opartych na danych poprzez badanie zachowań klientów i nawyków zakupowych.

Sztuczna inteligencja ułatwiła wykładniczy wzrost w wielu różnych sektorach gospodarki światowej. Szacuje się, że wkład AI w światową gospodarkę osiągnie 15,7 biliona dolarów w 2030 r., czyli znacznie więcej niż łączna produkcja Chin i Indii.

Niezwykle godna uwagi jest przyszłość rozpoznawania mowy. Zgodnie z doniesieniami Apple planuje uruchomić Apple TV kontrolowany przez Siri, nastąpi wzrost liczby inteligentnych urządzeń do noszenia, takich jak zegarki, słuchawki douszne, biżuteria i oprogramowanie głosowe, które są programowane w celu identyfikacji kontekstu żądań użytkowników wzmocnione wsparcie.

Ponieważ rozpoznawanie mowy i sztuczna inteligencja wpływają odpowiednio zarówno na życie zawodowe, jak i osobiste w miejscu pracy i w domu, oczekuje się, że zapotrzebowanie na wykwalifikowanych inżynierów i programistów sztucznej inteligencji, naukowców zajmujących się danymi i inżynierów uczenia maszynowego będzie najwyższe w historii.

Wykwalifikowani specjaliści ds. sztucznej inteligencji będą musieli wzmocnić relacje między ludźmi a urządzeniami cyfrowymi. W miarę tworzenia nowych miejsc pracy przyniosą one większe korzyści i korzyści dla osób w tej dziedzinie.

Zgodnie z PayScale średnia pensja specjalisty ds. sztucznej inteligencji w Indiach wynosi obecnie 15 lakh. Co więcej, pole oferuje lukratywne możliwości rozwoju kariery, zarówno pod względem finansowym, jak i profilowym. Wymaga to jednak zainwestowania w kurs sztucznej inteligencji, aby opanować naukę o danych i nauczyć się tworzyć intuicyjne, podobne do człowieka rozwiązania programowe z wykorzystaniem danych w czasie rzeczywistym.

Wniosek

Jeśli widzisz, że pracujesz w tej dziedzinie, możesz sprawdzić kursy sztucznej inteligencji upGrad . Różne programy i certyfikaty PG są przeznaczone dla inżynierów i specjalistów w zakresie oprogramowania / IT / danych, którzy po ukończeniu studiów posiadają tytuł licencjata z 50% lub równorzędnym. Jeśli nie możesz zdecydować, który kurs prawdopodobnie spełni Twoje cele zawodowe, jesteśmy tutaj, aby Ci pomóc. Skontaktuj się z nami lub poproś o oddzwonienie już teraz !

Jeśli masz pasję i chcesz dowiedzieć się więcej o sztucznej inteligencji, możesz podjąć studia IIIT-B i upGrad's PG Diploma in Machine Learning and Deep Learning, które oferuje ponad 400 godzin nauki, sesje praktyczne, pomoc w pracy i wiele więcej.