In questa guida parleremo di quali sono i due tipi di ASR, quali sono i diversi tipi di ASR e quali sono i sistemi ASR più diffusi.
Quali sono i due tipi di ASR?
Esistono principalmente due tipi di sistemi ASR (riconoscimento vocale automatico): dipendenti dall’oratore e indipendenti dall’oratore. I sistemi ASR dipendenti dall’altoparlante richiedono agli utenti di addestrare il sistema con la propria voce prima che possa verificarsi un riconoscimento accurato. Questa sessione di formazione prevede che l’utente pronunci una serie di frasi o parole predefinite che il sistema utilizza per creare uno schema vocale personalizzato. Al contrario, i sistemi ASR indipendenti dall’altoparlante non richiedono un addestramento preliminare con la voce di un utente specifico. Sono progettati per riconoscere il discorso di qualsiasi utente senza adattamento preventivo, rendendoli più versatili ma potenzialmente meno accurati negli scenari di riconoscimento individualizzati.
Quali sono i diversi tipi di ASR?
I sistemi di riconoscimento vocale automatico (ASR) possono essere classificati in diversi tipi in base alle loro caratteristiche e applicazioni specifiche. Questi tipi includono il riconoscimento di parole isolate, in cui il sistema riconosce le singole parole pronunciate in sequenza con pause intermedie; Riconoscimento vocale continuo, che consente un parlato naturale senza pause; Sistemi di verifica del relatore, che autenticano l’identità di un relatore in base alle sue caratteristiche vocali; e sistemi di diarizzazione degli altoparlanti, che segmentano e identificano gli altoparlanti in un flusso audio multi-altoparlante.
Quali sono i sistemi ASR più diffusi?
Diversi sistemi ASR popolari sono ampiamente riconosciuti per la loro precisione e prestazioni in diversi linguaggi e domini. Gli esempi includono l’API Speech-to-Text di Google, Amazon Transcribe, il servizio vocale di Microsoft Azure, Siri di Apple e Watson Speech to SMS di IBM. Questi sistemi sfruttano algoritmi avanzati di apprendimento automatico e set di dati su larga scala per raggiungere elevati livelli di precisione nella conversione della lingua parlata in testo, soddisfacendo diverse applicazioni che vanno dagli assistenti vocali ai servizi di trascrizione e agli strumenti di accessibilità.
I modelli ASR si riferiscono a modelli computazionali utilizzati nei sistemi di riconoscimento vocale automatico per tradurre la lingua parlata in testo o comandi. Questi modelli utilizzano in genere architetture di deep learning come reti neurali ricorrenti (RNN), reti neurali convoluzionali (CNN) o modelli di trasformazione. I modelli ASR vengono addestrati su grandi set di dati di registrazioni audio etichettate e trascrizioni corrispondenti per apprendere modelli nel parlato, nella fonetica, nella struttura del linguaggio e nel contesto. Utilizzano tecniche come la modellazione acustica (mappatura dei segnali acustici in unità fonetiche), la modellazione linguistica (previsione della parola o frase successiva) e la modellazione sequenza-sequenza (mappatura di sequenze di caratteristiche audio in sequenze di token di testo). ottenere una trascrizione e un riconoscimento precisi della lingua parlata.
Un esempio di ASR è l’API Speech-to-Text di Google, che consente agli utenti di convertire la lingua parlata in testo in tempo reale. Gli utenti possono dettare comandi, trascrivere riunioni o automatizzare applicazioni a controllo vocale utilizzando questa tecnologia. I sistemi ASR come questo utilizzano algoritmi sofisticati che elaborano l’input audio, analizzano i modelli vocali e generano output di testo accurati, facilitando l’interazione perfetta tra utenti e dispositivi digitali attraverso la tecnologia di riconoscimento vocale.
Ci auguriamo che questo articolo su Quali sono i due tipi di ASR? sia stato facile da capire.