Otomatik konuşma tanıma (ASR) uzun bir yol kat etti. Uzun zaman önce icat edilmesine rağmen, neredeyse hiç kimse tarafından kullanılmadı. Ancak, zaman ve teknoloji artık önemli ölçüde değişti. Ses transkripsiyon önemli ölçüde gelişmiştir.
AI (Yapay Zeka) gibi teknolojiler, hızlı ve doğru sonuçlar için sesten metne çeviri sürecini güçlendirdi. Sonuç olarak, Tik Tok, Spotify ve Zoom gibi bazı popüler uygulamaların bu süreci mobil uygulamalarına dahil etmesiyle gerçek dünyadaki uygulamaları da arttı.
Öyleyse ASR'yi keşfedelim ve 2022'de neden en popüler teknolojilerden biri olduğunu keşfedelim.
Metne konuşma nedir?
Konuşmadan metne, insan konuşmasını bir analogdan dijital bir forma çeviren, AI ile geliştirilmiş bir teknolojidir. Ayrıca, toplanan verilerin dijital formu bir metin formatına dönüştürülür.
Metne konuşma genellikle bu yöntemden tamamen farklı olan ses tanıma ile karıştırılır. Ses tanımada odak, insanların ses kalıplarını belirlemeye odaklanırken, bu yöntemde sistem konuşulan kelimeleri tanımlamaya çalışır.
Konuşmanın Metne Yönelik Ortak İsimleri
Bu gelişmiş konuşma tanıma teknolojisi de popülerdir ve şu adlarla anılır:
- Otomatik konuşma tanıma (ASR)
- Konuşma tanıma
- Bilgisayar konuşma tanıma
- Ses transkripsiyon
- Ekran Okuma
Otomatik Konuşma Tanıma'nın Çalışmasını Anlamak
Sesten metne çeviri yazılımının çalışması karmaşıktır ve birden çok adımın uygulanmasını içerir. Bildiğimiz gibi, konuşmadan metne, ses dosyalarını düzenlenebilir bir metin biçimine dönüştürmek için tasarlanmış özel bir yazılımdır; bunu ses tanıma özelliğinden yararlanarak yapar.
süreci
- Başlangıçta, bir analogdan dijitale dönüştürücü kullanan bir bilgisayar programı, titreşimleri işitsel sinyallerden ayırt etmek için sağlanan verilere dilsel algoritmalar uygular.
- Daha sonra ses dalgaları ölçülerek ilgili sesler filtrelenir.
- Ayrıca, sesler yüzdeler veya binde saniyeler halinde dağıtılır/bölümlere ayrılır ve fonemlerle eşleştirilir (Bir kelimeyi diğerinden ayırt etmek için ölçülebilir bir ses birimi).
- Fonemler ayrıca, mevcut verileri iyi bilinen kelimeler, cümleler ve ifadelerle karşılaştırmak için matematiksel bir modelden geçirilir.
- Çıktı bir metin veya bilgisayar tabanlı ses dosyasındadır.
[Ayrıca Okuyun: Otomatik Konuşma Tanımaya Kapsamlı Bir Genel Bakış]
Konuşmanın Metne Kullanımları Nelerdir?
gibi birden çok otomatik konuşma tanıma yazılımı kullanımı vardır.
- İçerik Arama: Çoğumuz telefonlarımıza harf yazmaktan, yazılımın sesimizi tanıması ve istenen sonuçları vermesi için bir düğmeye basmaya geçtik.
- Müşteri Hizmeti: Sürecin birkaç ilk adımında müşterilere rehberlik edebilen sohbet robotları ve yapay zeka asistanları yaygınlaştı.
- Gerçek Zamanlı Altyazı: İçeriğe küresel erişimin artmasıyla birlikte, gerçek zamanlı altyazı oluşturma, ASR'yi kullanımı için ileriye taşıyarak öne çıkan ve önemli bir pazar haline geldi.
- Elektronik Belgeler: Çeşitli yönetim departmanları, belgeleme amaçlarını yerine getirmek, daha iyi hız ve verimlilik sağlamak için ASR'yi kullanmaya başladı.
Konuşma Tanımayla İlgili Temel Zorluklar Nelerdir?
Sesli açıklama henüz gelişiminin zirvesine ulaşmadı. Mühendislerin sistemi verimli hale getirmek için karşı koymaya çalıştıkları birçok zorluk var, örneğin:
- Aksanlar ve lehçeler üzerinde kontrol kazanma.
- Konuşulan cümlelerin bağlamını anlama.
- Giriş kalitesini yükseltmek için arka plan seslerinin ayrılması.
- Etkin işleme için kodu farklı dillere çevirme.
- Video dosyaları durumunda konuşmada kullanılan görsel ipuçlarının analiz edilmesi.
Ses Transkripsiyonları ve Konuşmadan Metne Yapay Zeka Geliştirme
Otomatik Konuşma Tanıma yazılımıyla ilgili en büyük zorluk, çıktısını %100 doğru bir şekilde oluşturmaktır. Ham veriler dinamik olduğundan ve tek bir algoritma uygulanamadığından, AI'yı doğru bağlamda anlayacak şekilde eğitmek için verilere açıklama eklenir.
Bu işlemi gerçekleştirmek için aşağıdakiler gibi belirli görevler uygulanmalıdır:
Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER): NER farklı adlandırılmış varlıkları belirli kategorilere ayırma ve tanımlama sürecidir.- Duygu ve Konu Analizi: Birden fazla algoritma kullanan yazılım, hatasız sonuçlar sağlamak için sağlanan verilerin duygu analizini yürütür.
Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER): - Niyet ve Konuşma Analizi: Niyet tespiti, AI'yı konuşmacının niyetini tanımak için eğitmeyi amaçlar. Esas olarak AI destekli sohbet robotları oluşturmak için kullanılır.
Sonuç
Konuşmadan metne dönüştürme teknolojisi şu anda harika bir aşamada. Sesli arama ve kontrol asistanlarını uygulamalarına dahil eden daha fazla dijital cihazla, ses transkripsiyonuna olan talep artacak. Bu etkileyici özelliği uygulamanıza eklemek istiyorsanız, tüm ayrıntıları öğrenmek için Shaip'in konuşma verisi toplama uzmanlarıyla iletişime geçin.
