W tym przewodniku omówimy: Jakie są dwa typy ASR?, Jakie są różne typy ASR?, Jakie są popularne systemy ASR?
Jakie są dwa typy ASR?
Istnieją głównie dwa typy systemów ASR (automatyczne rozpoznawanie mowy): zależne od mówiącego i niezależne od mówiącego. Systemy ASR zależne od głośników wymagają od użytkowników przeszkolenia systemu za pomocą głosu, zanim możliwe będzie dokładne rozpoznanie.
Ta sesja szkoleniowa polega na tym, że użytkownik wypowiada zestaw predefiniowanych fraz lub słów, których system używa do stworzenia spersonalizowanego wzorca mowy. Natomiast niezależne od głośników systemy ASR nie wymagają wcześniejszego szkolenia z głosem konkretnego użytkownika.
Zostały zaprojektowane tak, aby rozpoznawać mowę dowolnego użytkownika bez wcześniejszej adaptacji, dzięki czemu są bardziej wszechstronne, ale potencjalnie mniej dokładne w zindywidualizowanych scenariuszach rozpoznawania.
Jakie są rodzaje ASR?
Systemy automatycznego rozpoznawania mowy (ASR) można podzielić na kilka typów w oparciu o ich specyficzne cechy i zastosowania.
Typy te obejmują rozpoznawanie pojedynczych słów, w przypadku których system rozpoznaje pojedyncze słowa wypowiadane sekwencyjnie z przerwami pomiędzy nimi; Ciągłe rozpoznawanie mowy, które pozwala na naturalną mowę bez przerw; Systemy weryfikacji mówcy, które uwierzytelniają tożsamość mówcy na podstawie jego charakterystyki głosu; oraz systemy diaryzacji głośników, które segmentują i identyfikują głośniki w strumieniu audio obejmującym wiele głośników.
Kilka popularnych systemów ASR jest powszechnie uznawanych za ich dokładność i wydajność w różnych językach i domenach.
Przykłady obejmują interfejs API zamiany mowy na tekst firmy Google, transkrypcję Amazon, usługę mowy Microsoft Azure, Siri firmy Apple i usługę Watson Speech to SMS firmy IBM.
Systemy te wykorzystują zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego i wielkoskalowe zbiory danych, aby osiągnąć wysoki poziom dokładności konwersji języka mówionego na tekst, obsługując różnorodne zastosowania, od asystentów głosowych po usługi transkrypcji i narzędzia ułatwień dostępu.
Jakie są popularne systemy ASR?
Modele ASR odnoszą się do modeli obliczeniowych stosowanych w systemach automatycznego rozpoznawania mowy do tłumaczenia języka mówionego na tekst lub polecenia.
Modele te zazwyczaj wykorzystują architektury głębokiego uczenia się, takie jak rekurencyjne sieci neuronowe (RNN), konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) lub modele transformatorów. Modele ASR są szkolone na dużych zbiorach danych zawierających oznakowane nagrania audio i odpowiednie transkrypcje, aby uczyć się wzorców mowy, fonetyki, struktury języka i kontekstu.
Wykorzystują takie techniki, jak modelowanie akustyczne (odwzorowywanie sygnałów akustycznych na jednostki fonetyczne), modelowanie języka (przewidywanie następnego słowa lub frazy) i modelowanie sekwencji do sekwencji (odwzorowywanie sekwencji cech dźwiękowych na sekwencje tokenów tekstu). osiągnąć precyzyjną transkrypcję i rozpoznawanie języka mówionego.
Przykładem ASR jest interfejs API Google Speech-to-Text, który umożliwia użytkownikom konwersję języka mówionego na tekst w czasie rzeczywistym.
Korzystając z tej technologii, użytkownicy mogą dyktować polecenia, transkrybować spotkania lub automatyzować aplikacje sterowane głosem. Takie systemy ASR wykorzystują wyrafinowane algorytmy, które przetwarzają sygnał wejściowy audio, analizują wzorce mowy i generują dokładny tekst, ułatwiając płynną interakcję między użytkownikami a urządzeniami cyfrowymi dzięki technologii rozpoznawania mowy.
Mamy nadzieję, że ten artykuł na temat: Jakie są dwa typy ASR? był łatwy do zrozumienia
