In diesem Handbuch behandeln wir die folgenden Themen: „Welche zwei Arten von ASR gibt es?“, „Welche unterschiedlichen ASR-Typen gibt es?“ und „Welche gängigen ASR-Systeme gibt es?“
Welche zwei ASR-Typen gibt es?
Es gibt hauptsächlich zwei Arten von ASR-Systemen (automatische Spracherkennung): sprecherabhängig und sprecherunabhängig. Bei sprecherabhängigen ASR-Systemen müssen Benutzer das System mit ihrer Stimme trainieren, bevor eine genaue Erkennung erfolgen kann.
Bei dieser Schulungssitzung spricht der Benutzer eine Reihe vordefinierter Phrasen oder Wörter, die das System verwendet, um ein personalisiertes Sprachmuster zu erstellen. Im Gegensatz dazu erfordern sprecherunabhängige ASR-Systeme kein vorheriges Training mit der Stimme eines bestimmten Benutzers. Sie sind so konzipiert, dass sie die Sprache jedes Benutzers ohne vorherige Anpassung erkennen können.
Dadurch sind sie vielseitiger, in individuellen Erkennungsszenarien jedoch möglicherweise weniger genau.
Welche verschiedenen ASR-Typen gibt es?
Automatische Spracherkennungssysteme (ASR) können basierend auf ihren spezifischen Funktionen und Anwendungen in verschiedene Typen eingeteilt werden.
Zu diesen Typen gehört die Erkennung isolierter Wörter, bei der das System einzelne Wörter erkennt, die nacheinander mit Pausen dazwischen gesprochen werden; Kontinuierliche Spracherkennung, die natürliches Sprechen ohne Pausen ermöglicht; Sprecherverifizierungssysteme, die die Identität eines Sprechers anhand seiner Stimmmerkmale authentifizieren; und Lautsprecher-Dialogisierungssysteme, die Lautsprecher in einem Audiostream mit mehreren Lautsprechern segmentieren und identifizieren.
Mehrere beliebte ASR-Systeme sind weithin für ihre Genauigkeit und Leistung in verschiedenen Sprachen und Domänen bekannt.
Beispiele hierfür sind Googles Speech-to-Text API, Amazon Transcribe, Microsoft Azure Speech Service, Apples Siri und IBMs Watson Speech to SMS.
Diese Systeme nutzen fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen und große Datensätze, um ein hohes Maß an Genauigkeit bei der Umwandlung gesprochener Sprache in Text zu erreichen und decken vielfältige Anwendungen ab, die von Sprachassistenten bis hin zu Transkriptionsdiensten und Barrierefreiheitstools reichen.
Welche ASR-Systeme sind beliebt?
ASR-Modelle beziehen sich auf Rechenmodelle, die in automatischen Spracherkennungssystemen verwendet werden, um gesprochene Sprache in Text oder Befehle zu übersetzen.
Diese Modelle verwenden typischerweise Deep-Learning-Architekturen wie rekurrente neuronale Netze (RNN), Faltungs-Neuronale Netze (CNN) oder Transformatormodelle. ASR-Modelle werden anhand großer Datensätze beschrifteter Audioaufnahmen und entsprechender Transkriptionen trainiert, um Muster in Sprache, Phonetik, Sprachstruktur und Kontext zu lernen.
Sie verwenden Techniken wie akustische Modellierung (Zuordnung akustischer Signale zu phonetischen Einheiten), Sprachmodellierung (Vorhersage des nächsten Wortes oder Satzes) und Sequenz-zu-Sequenz-Modellierung (Zuordnung von Sequenzen von Audiomerkmalen zu Textsequenzen). eine präzise Transkription und Erkennung der gesprochenen Sprache zu erreichen.
Ein Beispiel für ASR ist die Speech-to-Text-API von Google, die es Benutzern ermöglicht, gesprochene Sprache in Echtzeit in Text umzuwandeln.
Mithilfe dieser Technologie können Benutzer Befehle diktieren, Besprechungen transkribieren oder sprachgesteuerte Anwendungen automatisieren. ASR-Systeme wie dieses verwenden hochentwickelte Algorithmen, die Audioeingaben verarbeiten, Sprachmuster analysieren und genaue Textausgaben generieren und so eine nahtlose Interaktion zwischen Benutzern und digitalen Geräten durch Spracherkennungstechnologie ermöglichen.
Wir hoffen, dass dieser Artikel zum Thema „Welche beiden ASR-Typen gibt es?“ leicht verständlich war.