语音识别

什么是语音识别

语音识别或语音转文本是机器或程序识别大声说出的词语并将其转换为可读文本的能力。基本的语音识别软件的词汇量有限,只能在清晰说出时才能识别单词和短语。更复杂的软件可以处理自然语音、不同的口音和各种语言。

语音识别使用了计算机科学、语言学和计算机工程方面的广泛研究。许多现代设备和以文本为中心的程序都具有语音识别功能,以便更轻松或免提地使用设备,像SparkleComm这样的统一通信系统也是充分利用了语音识别功能的。

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语音识别是如何工作的?

语音识别系统使用计算机算法来处理和解释口语并将其转换为文本。软件程序按照以下四个步骤将麦克风记录的声音转换为计算机和人类可以理解的书面语言:

1.分析音频;

2.把它分成几部分;

3.将其数字化为计算机可读格式;

4.使用算法将其与最合适的文本表示相匹配。

语音识别软件必须适应人类语音的高度可变性和特定于上下文的性质。将音频处理和组织成文本的软件算法接受了不同语音模式、说话风格、语言、方言、口音和短语的训练。该软件还将语音音频与通常伴随信号的背景噪音分开。

为了满足这些要求,语音识别系统使用两种类型的模型:

声学模型。这些代表语音和音频信号的语言单位之间的关系。

语言模型。在这里,声音与单词序列匹配以区分听起来相似的单词。

语音识别用于哪些应用?

移动设备。智能手机使用语音命令进行呼叫路由、语音转文本处理、语音拨号和语音搜索。用户无需查看设备即可回复文本。在 Apple iPhone 上,语音识别为键盘和虚拟助手 Siri 提供动力。功能也以次要语言提供。语音识别也可以在 Microsoft Word 等文字处理应用程序中找到,用户可以在其中口述单词以将其转换为文本。

教育。语音识别软件用于语言教学。该软件会听取用户的讲话并提供发音帮助。

客户服务。自动语音助手听取客户查询并提供有用的资源。 医疗保健应用。医生可以使用语音识别软件将笔记实时转录成医疗记录。

残疾援助。语音识别软件可以使用隐藏式字幕将口语翻译成文本,使听力损失者能够理解其他人在说什么。语音识别还可以使手部活动受限的人使用语音命令而不是打字来使用计算机。

法庭报告。软件可用于转录法庭诉讼程序,无需人工转录。 情绪识别。这项技术可以分析某些声音特征,以确定说话者的情绪。结合情感分析,这可以揭示某人对产品或服务的感受。

免提通讯。例如,司机使用语音控制进行免提通信,控制电话、无线电和全球定位系统。

语音识别技术的应用与其他基于人工智能的技术相比如何。 语音识别系统的特点是什么?

好的语音识别程序可以让用户根据自己的需要定制它们。启用此功能的功能包括:

语言权重。此功能告诉算法要特别注意某些词,例如经常说的词或对话或主题所特有的词。例如,可以训练该软件以听取特定的产品参考。

声学训练。该软件可以消除会污染语音的环境噪音。具有声学训练的软件程序可以在办公室里许多人说话的喧嚣中分辨出说话的风格、速度和音量。

扬声器标签。此功能使程序能够标记单个参与者并识别他们对对话的具体贡献。

脏话过滤。在这里,软件会过滤掉不需要的单词和语言。 有哪些不同的语音识别算法?

语音识别功能背后的强大功能来自一组算法和技术。它们包括以下内容:

隐马尔可夫模型。HMM用于自治系统中,其中状态是部分可观察的,或者当传感器无法立即获得做出决定所需的所有信息时(在语音识别的情况下,麦克风)。这方面的一个例子是声学建模,其中程序必须使用统计概率将语言单位与音频信号匹配。

自然语言处理。NLP简化并加速了语音识别过程。

N-gram。这种语言模型的简单方法为序列创建了概率分布。一个例子是一种算法,它查看最后说出的几个单词,近似语音样本的历史,并使用它来确定将要说出的下一个单词或短语的概率。

人工智能。人工智能和机器学习方法(如深度学习和神经网络)在高级语音识别软件中很常见。这些系统使用音频和语音信号的语法、结构、句法和组合来处理语音。机器学习系统每次使用都会获得知识,这使得它们非常适合口音等细微差别。

语音识别的优势是什么?

使用语音识别软件有几个优点,包括:

机器与人的交流。该技术使电子设备能够以自然语言或会话语音与人类交流。

随手可得。该软件经常安装在计算机和移动设备中,使其易于访问。

便于使用。精心设计的软件操作简单,通常在后台运行。

持续的、自动的改进。随着时间的推移,包含 AI 的语音识别系统变得更加有效和易于使用。当系统完成语音识别任务时,它们会生成更多关于人类语音的数据,并在他们所做的事情上做得更好。

语音识别的缺点是什么?

虽然方便,但语音识别技术仍有一些问题需要解决。限制包括:

表现不一致。由于发音的变化、缺乏对某些语言的支持以及无法对背景噪音进行分类,系统可能无法准确地捕捉单词。环境噪音尤其具有挑战性。声学训练可以帮助过滤掉它,但这些程序并不完美。有时不可能隔离人声。

速度。一些语音识别程序需要时间来部署和掌握。语音处理可能感觉比较慢。

源文件问题。语音识别成功取决于所使用的录音设备,而不仅仅是软件。

语音识别是一项不断发展的技术。这是人们无需打字即可与计算机进行交流的众多方式之一。基于通信SparkleComm统一通信业务应用程序也充分利用了该技术实现的语音通信的便利性和速度。

语音识别程序在 60 多年的发展中取得了长足的进步。它们仍在改进,尤其是在人工智能的推动下。

语音与语音识别:有什么区别?

对于语音与语音识别之间的差异,很容易感到困惑。每个人在统一通信中都有特定的角色。

语音与语音识别的主题是两个技术术语的一个很好的例子,它们在表面价值上似乎是可以互换的,但是在仔细检查后,它们却明显不同。

语音和语音识别这两个词绝对可以互换使用,而不会引起混淆,尽管它们的含义也确实相同。语音显然是一种基于语音的交流方式,但是还有其他一些不是基于语音的语音表达方式,例如笑声,语调或非语言发声。

当您同时添加语音和语音识别功能时,事情会变得更加细微。现在,我们进入了自动语音识别(ASR )领域,在这里我们可以使用专门为从口语单词中提取特定形式的商业价值而量身定制的应用程序。我将简要解释语音与语音识别,以说明两者之间的差异。

语音识别专注于翻译所说的内容

语音识别是ASR为协作和联络中心应用程序(如SparkleComm)提供丰富业务价值的地方。此处的关键应用是语音到文本,目的是将口语准确地翻译成书面形式,这是一种常见的用例。在最基本的形式中,ASR的作用是准确地从字面意义上捕获文本中所说的内容。

更高级的ASR形式,即利用自然语言理解和机器学习的形式注入AI以支持超越字面精度的功能。此处的目的是减轻语音中自然产生的歧义以归因于意图,其中对话的上下文有助于弄清正在说的话。没有这个,即使是最准确的语音转文本应用程序也可以轻松地产生与讲话者实际谈话内容相去甚远的可笑输出。

语音识别可准确指出谁说了什么

从狭义上讲,语音识别也可以称为语音,并且只要可以清楚地理解其基本含义,该描述就可以完全接受。但是,对于在语音技术领域工作的人来说,语音识别与语音之间存在关键区别。语音与所要说的内容有关,而语音识别则侧重于正确识别说话者,并确保他们所说的内容得到准确的归因。在协作方面,此功能对于会议而言是无价的,尤其是当多个人同时讲话时。无论用例是用于字幕,以便远程参加者可以实时了解谁在说什么,还是要在以后复查笔录,准确的语音识别现在是统一通信的必备条件,正如劳格SparkleComm统一通信系统现在就有语音识别这个功能。

除了协作之外,语音识别在验证说话者身份方面也起着越来越重要的作用。在确定谁可以加入SparkleComm电话会议,他们是否有权访问计算机程序或受限制的文件或被授权进入设施或受控场所时,这是一个至关重要的考虑因素。在这种情况下,语音识别与语音本身或所讲内容无关。而是要验证说话者的身份。为此,将语音识别认为是关于说话者识别可能更为准确,因为这是将语音识别与语音区别开来的更简单方法。