Технология Распознавания Речи: Что Это Такое, Как Работает, Где Применяется И Какие Бизнес Задачи Решает

Если человек продолжает говорить или перебивает, робот способен на время замолчать и возобновить диалог, выслушав собеседника. Решение «Сервис-монитор» использует технологию компьютерного зрения для распознавания интерфейсов и облегчения поддержки роботизированных скриптов. Компания «Хоппер ИТ» внедрила роботизированный мониторинг работоспособности цифровых сервисов с помощью решения «Сервис-монитор». Автоматизируются ручные процессы эскалации, уведомления и восстановления работоспособности цифровых сервисов. Ключевой целью исследовательского проекта была разработка решения, способного взаимодействовать с людьми, освобождая их от механически сложной рутинной работы и обеспечивая высокий уровень безопасности. Система может применяться в различных сферах — от логистики до проведения спасательных операций.

Затем система выбирает наиболее вероятную последовательность фонем и преобразует ее в текстовую форму. Распознавание речи – это область искусственного интеллекта, которая имеет долгую историю развития. С самого начала исследования в этой области, ученые сталкивались с множеством технических и теоретических проблем, которые постепенно преодолевались благодаря прогрессу в компьютерных технологиях и алгоритмах.

Сбербанк и исследовательское подразделение Microsoft Research разработали систему на основе искусственного интеллекта для управления роботами. Отдельно подписано Соглашение между Правительством Российской Федерации и АО «УК «РФПИ», предусматривающее содействие в привлечении инвестиций в российские компании в области искусственного интеллекта совместно с международными партнерами. Решения ИИ позволяют лицам, принимающим решения, анализировать существующие маршруты, выявлять узкие места и сосредотачиваться на наилучшем маршруте; это уменьшает как время, так и общую стоимость складирования и доставки. Инструменты обработки данных на основе ИИ и ML помогают фиксировать детали, связанные с перемещением товаров в реальном времени, и правильно оценивать время доставки. Эксперты по закупкам полагают, что недавние сбои в цепочке поставок, вызванные пандемией COVID-19, как никогда подчеркивают необходимость интеграции ИИ в цепочку поставок для оптимизации работы.

Внедрили единый номер для обращения к AITA, голосовому помощнику главы республики. Виртуальный ассистент распознает голос, транскрибирует и фиксирует запросы граждан, распределяя их далее по ответственным ведомствам. Тональность голоса, скорость речи и другие характеристики могут свидетельствовать о наличии определенных заболеваний, например болезни Паркинсона, множественного склероза и депрессии. Здесь важно отметить, что, как и в случае обучения акустической модели ASR, старт с предобученных английских весов очень помог стабилизации обучения и повышению качества.

Однако с использованием ИИ точность прогнозирования значительно повысилась, что позволяет руководителям не только лучше планировать, но и повышать эффективность. Раннее обнаружение аномалий в технологическом процессе — одна из основных целей промышленного интернета вещей. Известные шаблоны процессов могут быть прерваны редкими событиями, которые обычно не обнаруживаются специалистом. В худшем варианте развития событий аномалия может привести к остановке всей производственной линии. Учитывая огромные массивы данных с сенсоров промышленных предприятий, поиск аномалий с помощью ручного осмотра кажется неразумным. Обработка естественного языка — это способность компьютеров анализировать, понимать и синтезировать человеческий язык, включая устную речь.

Распознавание речи может быть сложным из-за необходимости учитывать контекст и семантику высказывания. Некоторые слова или фразы могут иметь несколько значений в зависимости от контекста, и системы распознавания речи должны быть способны учитывать этот контекст для правильного распознавания. После распознавания речи система может применять постобработку для исправления ошибок и улучшения точности распознавания. Это может включать использование статистических методов, контекстной информации и других техник для уточнения распознанного текста. Системы распознавания речи основаны на анализе и интерпретации звуковых сигналов, которые представляют собой речь. Они используют различные алгоритмы и методы для преобразования акустических сигналов в текстовую форму.

Технология Распознавания Речи И Ее Значение Для Бизнеса

Связность и осмысленность в технологии распознавания речи обеспечивается, в том числе, объёмом текстов, которые нейросеть обработала на этапе обучения. Например, если в момент распознавания близки вероятности слов «еду» и «иду», то при построении полной фразы «я еду на машине» нейросеть выберет верный вариант, потому что слова «еду» и «машина» ближе по контексту, чем «иду» и «машина». В целом, распознавание речи с использованием искусственного интеллекта предлагает множество преимуществ и открывает новые возможности в различных областях, таких как коммуникация, образование, медицина, бизнес и многое другое.

Автоматизация речевых технологий повышает скорость и результативность работы колл-центров. Такие рутинные задачи, как обработка и подтверждение онлайн-заказов, спецпредложения по телефону, подтверждение заявок на посещение, происходят намного быстрее и без лишних усилий. Это приводит к росту числа клиентов и добавляет доверия телефонным сервисам. Поговорим о том, как работает распознавание речи, что это такое, где применяется, и расскажем о современных сервисах для бизнеса, использующих эту технологию. Технология предсказания износа и выхода из строя агрегатов построена на методах кластеризации и машинного обучения. Для классификации неисправностей применялась нейронная сеть на базе многослойного персептрона, которая содержит 15 входных нейронов, по числу основных дефектов.

В следующей декаде благодаря новым подходам и технологиям словарный запас подобных систем вырос с нескольких сотен до нескольких тысяч слов и имел потенциал распознавания неограниченного количества слов. Одной из причин был новый статистический метод, больше известный как скрытая марковская модель. Подробно остановимся на архитектуре нашего решения, узнаем о процессе её создания и возникавших сложностях, послушаем примеры работы системы. Была выработана концепция непрерывной аугментации при обучении нейронных сетей. Позволяет формировать пользовательские словари произношения терминов и аббревиатур для подсистемы синтеза речи (TTS). Включая процессы разметки данных, параметризацию обучения, тестирование моделей распознавания и их деплой.

Таблица По Теме “распознавание Речи”

Другой возможной сферой вредоносного применения искусственного интеллекта является более эффективный подбор паролей или обход двухфакторной аутентификации. Ещё два года назад исследователи создали бота, который был способен обходить проверки СAPTCHA с эффективностью в 90% с помощью технологий ИИ. Используя огромное количество различных источников данных в даркнете для формирования базы знаний искусственного разума, злоумышленники могут сделать атаки на человека по-настоящему действенными.

Основной проблемой было отсутствие вычислительной мощности и недостаточная точность алгоритмов. Основная цель распознавания речи – обеспечить компьютерам возможность взаимодействия с людьми на естественном языке, что делает его более удобным и доступным для пользователей. Это позволяет создавать голосовые помощники, системы управления, автоматические переводчики и другие инновационные приложения.

Также среди большого числа людей популярность приобрели различные голосовые помощники. Распознавание речи является важной областью искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам понимать и интерпретировать голосовые команды и сообщения. Системы распознавания речи имеют широкий спектр применений, от голосовых помощников до систем автоматического диктования.

• Активное внедрение перспективных аспектов, таких как улучшение медицинской документации, точность диагностики, обогащение врачебного образования и снижение расходов, создает обширные возможности для трансформации здравоохранения.
• Компьютерное зрение необходимо для создания автономных машин, индустриальных роботов и других сценариев, где требуется та же способность к визуальному анализу, которой обладают люди.
• Основной проблемой было отсутствие вычислительной мощности и недостаточная точность алгоритмов.
• Все эти ограничения и вызовы требуют от разработчиков систем распознавания речи постоянного совершенствования алгоритмов и методов, а также использования новых технологий, чтобы достичь более точного и надежного распознавания речи.
• Алгоритм отслеживает в реальном времени лица людей и сравнивает результаты поиска с базами данных.
• Искусственный интеллект в распознавании речи в медицине не только улучшает эффективность работы медицинского персонала, но и повышает качество обслуживания пациентов, делая здравоохранение более доступным, точным и персонализированным.

Эти модели обучаются на больших наборах данных, содержащих текстовые и аудиозаписи. В 1960-х годах исследователи начали применять статистические методы для распознавания речи. Они использовали моделирование звуков и вероятностные алгоритмы для определения наиболее вероятных слов и фраз. Это позволило улучшить точность распознавания, но все еще было далеко от идеального. Сервис распознавания речи Voicebox от компании МТТ предназначен для улучшения качества работы колл-центров, интернет-магазинов, медицинских учреждений, служб доставки — всех организаций, где работа с клиентами завязана на постоянные телефонные звонки.

Популярность подобных решений обусловлена возможностями автоматизации, которые технология распознавания речи дает бизнесу. Разбираемся, как это работает и какие решения на базе Speech-to-Text актуальны сегодня. «Разработка моделей ИИ для синтеза и распознавания речи требует больших объемов высококачественных обучающих данных, сбор и разметка которых могут быть дорогостоящими и отнимать много времени. Кроме того, обучение и оптимизация моделей ИИ требуют значительных вычислительных ресурсов, таких как графические процессоры и облачная инфраструктура», – говорит Станислав Ашманов, глава комитета по искусственному интеллекту АРПП «Отечественный софт».

EDR (Endpoint Detection and Response) — платформы обнаружения атак на рабочих станциях, серверах, любых компьютерных устройствах (конечных точках) и оперативного реагирования на них. С помощью технологий ИИ продукты данной категории могут обнаруживать неизвестные вредоносные программы, автоматически классифицировать угрозы и самостоятельно реагировать на них, передавая данные в центр управления. ИИ принимает решения на основе общей базы знаний, накопленной путём сбора данных со множества устройств.

Это процесс анализа голосовых данных с целью извлечения информации о говорящем, его эмоциональном состоянии и других параметрах. Использование ИИ в речевой аналитике позволяет создавать более точные и надежные модели для анализа голосовых данных, что может быть полезно в различных областях, таких как маркетинг, психология и многие другие. Сегодня ИИ может распознавать уникальные черты голоса (тональность, скорость речи и интонация), что https://deveducation.com/ позволяет более точно идентифицировать говорящего человека. Распознавание речи позволяет автоматически анализировать и классифицировать речевые данные. Например, системы распознавания речи могут использоваться для автоматического определения эмоционального состояния говорящего или для автоматической идентификации говорящего по голосу. Сопоставление и распознавание речи основаны на сравнении характеристик речи с моделями языка и речи.

Простыми словами, распознавание речи — это процесс обработки голоса с последующим переводом аудио-информации в текст. Первые попытки реализовать подобную технологию были еще в 50-х годах прошлого века, однако настоящего успеха удалось достичь только с развитием Machine Learning (ML) и искусственного интеллекта (AI). Технология Speech-to-Text отвечает за перевод голоса в текст с помощью нейросети. Речь с помощью искусственного интеллекта преобразуется в буквы, слова, фразы и предложения, и на выходе получается текстовая версия аудио. Модель языка определяет вероятность последовательности слов в языке, а речевая модель определяет вероятность последовательности звуковых единиц, называемых фонемами.

Системы распознавания речи сделали большие шаги в семидесятых благодаря интересу и спонсированию от министерства обороны США. Их программа DARPA Speech Understanding Research (SUR) с 1971 по 1976 год была одной из самой большой в истории распознавания речи, и помимо всего остального она отвечала за систему «Harpy» Университета Карнеги Меллона. «Harpy» понимала 1011 слов, что является средним словарным запасом трехлетнего ребенка. Первые системы распознавания речи могли понимать только цифры (учитывая сложность языка, это правильно, что инженеры сначала сфокусировались на цифрах). Bell Laboratories разработали систему «Audrey», которая распознавала цифры, сказанные одним голосом. Через 10 лет, в 1962 году, IBM продемонстрировала их детище — систему «Shoebox«, которая понимала sixteen слов на английском.

Для достижения высокой точности и качества генерации речи важно правильно обучить нейронную сеть на большом количестве данных. Синтез речи широко применяется в различных сферах, таких как автоматизация голосовых ассистентов, чтение текста на сайтах и в приложениях, а также в системах помощи людям с нарушениями речи. Кроме того, синтез речи может быть полезен в создании аудиокниг, рекламных материалов и в других сферах. Распознавание речи позволяет анализировать и извлекать информацию из больших объемов аудио- и видеоданных. Например, системы распознавания речи могут использоваться для мониторинга и анализа телефонных разговоров в целях контроля качества обслуживания или для извлечения информации из видеозаписей, таких как лекции или презентации. Распознавание речи позволяет автоматизировать и улучшить множество процессов, связанных с обработкой и анализом больших объемов аудио- и видеоданных.

В этих случаях реакция на голосовую команду нужна сразу же — и обработка речи занимает меньше секунды. Удивительным является тот факт, что ребёнок с самого рождения уже различает звуки речи. Дело в том, что способность, которая позволит ему в будущем понимать родную речь, закладывается ещё в утробе матери. Во время разговора наш организм включает в работу около ста мышц груди, шеи, челюстей, щёк, языка и губ. Чтобы запустить весь этот сложный механизм, необходимо большее количество нейронов, чем в процессе ходьбы или бега.

Каждый человек имеет уникальный голос и интонацию, что может создавать сложности в распознавании речи. Различные голоса, возрастные группы и интонации могут вносить вариации в речевые сигналы, что требует от систем распознавания гибкости и способности адаптироваться к различным голосам и интонациям. Первым шагом в распознавании речи является преобразование аудиозаписи или речевого сигнала технологии искусственного интеллекта распознавание речи в цифровую форму. Это может быть выполнено с помощью аналогово-цифрового преобразования (АЦП), которое преобразует аналоговый сигнал в цифровой формат. Искусственный интеллект в распознавании речи в медицине не только улучшает эффективность работы медицинского персонала, но и повышает качество обслуживания пациентов, делая здравоохранение более доступным, точным и персонализированным.