Automatisk taligenkänning ( ASR ) förändrar voiceover-branschen genom att omvandla talade ord till text. Den använder maskininlärning och artificiell intelligens för att förstå och skriva ner vad folk säger. De senaste tio åren ASR vuxit mycket. Det används nu på många områden som telefonsamtal, videor, mediakontroller och onlinemöten.

Det gamla sättet att göra ASR var att använda Hidden Markov Models (HMM) och Gaussian Mixture Models (GMM). Denna metod användes i femton år. Men det krävdes mycket arbete och specialutbildning.

Nya Deep Learning-modeller i ASR är bättre. De är mer exakta och enklare att använda. De behöver inga speciella träningsdata och kan skriva ner tal bra utan extra hjälp.

Tack vare Speech-to-Text API:er, som de från AssemblyAI, är ASR nu enklare att använda. Utvecklare, nystartade företag och stora företag kan enkelt lägga till ASR i sina produkter. Den här tekniken används på många områden för att göra saker bättre, som i samtalsspårning, videotextning, mediekontroller och onlinemöten.

Men ASR har fortfarande vissa problem. Det är svårt att få det att förstå tal perfekt på grund av olika sätt som människor pratar på. Trots dessa problem växer efterfrågan på ASR. Det förväntas vara värt 24,9 miljarder USD år 2025.

ASR används inom många områden, inte bara i voiceovers. I bilar bidrar det till att göra körningen säkrare med röstkommandon. Inom vården hjälper det läkare att skriva ner patientinformation. Det hjälper också att lösa kundproblem snabbare i försäljningen genom att transkribera samtal och arbeta med AI-chatbots.

Sammanfattningsvis håller ASR på att förändra voiceover-branschen . Det gör transkriberingen av tal snabb och korrekt. När det blir bättre kommer ASR att bidra till att göra saker mer tillgängliga, effektiva och kostnadseffektiva inom många områden.

En kort historia av ASR

ASR-tekniken startade på 1950-talet. Det första systemet, som heter "Audrey", gjordes av Bell Labs. Sedan dess har det vuxit mycket, med hjälp av maskininlärning och djupinlärning för att bli bättre.

Gamla ASR-system använde en blandning av modeller som Hidden Markov Models (HMMs). Dessa system hade språkmodeller, uttalsordböcker och HMM. De tränades på stora datamängder för att känna igen tal väl. Detta arbete bidrog till att skapa dagens ASR-system.

En stor förändring kom 2014 med ett papper av Baidu. Den talade om att använda djupinlärning för ASR. Denna metod mappar ljud till ord med hjälp av djupa neurala nätverk. Det har gjort ASR mycket mer exakt.

Nu använder vi både gamla och nya ASR-metoder. Det gamla sättet är starkt och flexibelt. Det nya sättet är enklare och kan bli mer exakt genom att lära sig av råljud.

ASR hjälper många branscher, som voiceover-världen. Den driver Siri, Alexa och Google Assistant, vilket gör det enkelt att prata med enheter. Det hjälper också med snabbt och korrekt tal till text, vilket hjälper många människor.

Framtiden för ASR ser ljus ut. Ny teknik som OpenAIs Whisper kan göra transkriptionen ännu bättre. Forskning inom djupinlärning och AI kommer att fortsätta göra ASR mer exakt. Att lägga till NLP-teknik kommer att hjälpa maskiner att förstå mer om tal.

Viktiga tillämpningar och utmaningar för ASR

ASR-teknik är mycket viktig inom många områden, som voiceover-branschen . Det hjälper till med automatisk transkription, realtidstextning för videor och undertexter. Det används också i telefonsystem, kundtjänst, språköversättningar, hälsovård och juridiskt arbete. Den här tekniken har förändrat hur saker fungerar, gjort saker lättare att komma åt och minska kostnaderna.

Men ASR har några stora utmaningar . Att få det att bli lika bra som en människa är svårt. Den har problem med olika talstilar och att förstå ord i sitt sammanhang. Forskare arbetar hårt för att göra det bättre med nya inlärningsmodeller.

Att få tillräckligt med data och utbildning är en annan stor fråga. Nu behöver vi tusentals eller till och med hundratusentals timmar av data. Företag kämpar också med kostnaden och tiden för att installera röst AI-system. Men vissa branscher som Financial Services och Healthcare använder verkligen röstteknik mycket och planerar att använda den ännu mer.

En undersökning av Statista visade att 73 % av företagen inte använder röstteknik eftersom den inte är tillräckligt exakt. Olika branscher behöver sina egna språkmodeller för ASR och NLP. NLP har sina egna problem som att hantera slang och att behöva uppdateringar. Men marknaden för röstigenkänning förväntas växa mycket och nå nästan 50 miljoner dollar 2029.

Forskning från McKinsey visar att ASR verkligen kan förbättra kundservicen i callcenter. Det kan göra saker snabbare, ge bättre självhjälpsalternativ och göra det bättre att prata med kunder. Eftersom 50 % av amerikanska konsumenter använder röstsökning varje dag kan ASR förändra hur vi pratar med företag mycket.

FAQ

Vad är Automatic Speech Recognition (ASR) och hur revolutionerar det voiceover-branschen?

ASR förvandlar talade ord till text med hjälp av maskininlärning och artificiell intelligens. Det förändrar voiceover-världen genom att skapa text i realtid från tal. Nu hjälper det med bildtexter på TikTok, Instagram och Spotify, vilket gör saker mer tillgängliga och effektiva.

Vad är historien om ASR?

Det första ASR-systemet, "Audrey", startade på 1950-talet på Bell Labs. Med tiden gjorde maskininlärning ASR mycket bättre. Nu finns det två huvudsakliga sätt att göra det: det traditionella sättet och det djupa inlärningssättet. Var och en har sina egna fördelar och nackdelar.

Vilka är de viktigaste tillämpningarna och utmaningarna med ASR?

ASR används inom många områden. I voiceovers hjälper det till med automatisk skrivning, livetextning och undertexter. Det är också inom telefonsystem, kundtjänst, språköversättning, hälsovård och juridiskt arbete. Men den har fortfarande problem med att matcha mänsklig noggrannhet, särskilt med talvariationer. Forskare arbetar hårt för att göra det bättre.