Il riconoscimento vocale automatico ( ASR ) cambia l' industria della voce fuori campo trasformando le parole pronunciate in testo. Usa l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale per capire e scrivere ciò che la gente dice. Negli ultimi dieci anni, ASR è cresciuto molto. Ora è utilizzato in molte aree come telefonate, video, controlli sui media e riunioni online.

Il vecchio modo di fare ASR era l'utilizzo di modelli Hidden Markov (HMM) e Gaussian Mixture Models (GMM). Questo metodo è stato utilizzato per quindici anni. Ma aveva bisogno di molto lavoro e formazione speciale.

I nuovi modelli di apprendimento profondo in ASR sono migliori. Sono più precisi e più facili da usare. Non hanno bisogno di dati di formazione speciali e possono scrivere bene il discorso senza ulteriore aiuto.

Grazie alle API del discorso a testo, come quelle di Assemblyai, ASR è ora più facile da usare. Gli sviluppatori, le startup e le grandi aziende possono aggiungere facilmente ASR ai loro prodotti. Questa tecnologia viene utilizzata in molte aree per migliorare le cose, come in monitoraggio delle chiamate, didascalie video, controlli sui media e riunioni online.

Ma ASR ha ancora alcuni problemi. È difficile farlo capire perfettamente il discorso a causa di diversi modi in cui le persone parlano. Nonostante questi problemi, la domanda di ASR sta crescendo. Si prevede che vaderà 24,9 miliardi di dollari entro il 2025.

ASR è usato in molte aree, non solo voiceover. Nelle auto, aiuta a rendere la guida più sicura con i comandi vocali. Nell'assistenza sanitaria, aiuta i medici a scrivere informazioni sui pazienti. Aiuta anche a risolvere i problemi dei clienti più rapidamente nelle vendite trascrivendo chiamate e lavorando con i chatbot AI.

In sintesi, ASR sta cambiando l' industria della voce fuori campo . Rende la trascrizione del discorso veloce e accurato. Man mano che migliora, ASR contribuirà a rendere le cose più accessibili, efficienti ed economiche in molti campi.

Una breve storia di ASR

La tecnologia ASR è iniziata negli anni '50. Il primo sistema, chiamato "Audrey", è stato realizzato da Bell Labs. Da allora, è cresciuto molto, usando l'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo per migliorare.

I vecchi sistemi ASR hanno utilizzato un mix di modelli come i modelli Hidden Markov (HMMS). Questi sistemi avevano modelli linguistici, dizionari di pronuncia e HMMS. Sono stati addestrati su grandi set di dati per riconoscere bene il discorso. Questo lavoro ha contribuito a creare sistemi ASR di oggi.

Un grande cambiamento è arrivato nel 2014 con un documento di Baidu. Ha parlato dell'uso di Deep Learning per ASR. Questo metodo mappa l'audio alle parole usando reti neurali profonde. Ha reso ASR molto più accurato.

Ora, usiamo i metodi ASR vecchi e nuovi. Il vecchio modo è forte e flessibile. Il nuovo modo è più semplice e potrebbe essere più accurato imparando dall'audio grezzo.

ASR aiuta molti settori, come il mondo della voce fuori campo. Alleva Siri, Alexa e Google Assistant, rendendo facile parlare con i dispositivi. Aiuta anche con un discorso rapido e accurato al testo, aiutando molte persone.

Il futuro di ASR sembra luminoso. La nuova tecnologia come Openi's Whisper potrebbe migliorare la trascrizione ancora. La ricerca in Deep Learning e AI continuerà a rendere ASR più accurato. L'aggiunta di tecnologia NLP aiuterà le macchine a capire di più sul discorso.

Applicazioni chiave e sfide dell'ASR

La tecnologia ASR è molto importante in molti campi, come l' industria della voce fuori campo . Aiuta con trascrizione automatizzata, didascalie in tempo reale per video e sottotitoli. Viene anche utilizzato nei sistemi telefonici, al servizio clienti, alle traduzioni linguistiche, all'assistenza sanitaria e al lavoro legale. Questa tecnologia ha cambiato il modo in cui le cose funzionano, hanno reso le cose più facili da accedere e tagliare i costi.

Ma ASR ha alcune grandi sfide . Farlo bene come un essere umano. Ha problemi con diversi stili di lingua e comprensione delle parole nel contesto. I ricercatori stanno lavorando duramente per migliorare con i nuovi modelli di apprendimento.

Ottenere dati sufficienti e formazione è un altro grosso problema. Ora abbiamo bisogno di migliaia o addirittura centinaia di migliaia di ore di dati. Le aziende lottano anche con il costo e il tempo di istituire sistemi di intelligenza artificiale. Ma alcuni settori come i servizi finanziari e l'assistenza sanitaria utilizzano molto la tecnologia vocale e prevedono di usarla ancora di più.

Un sondaggio di Statista ha rilevato che il 73% delle aziende non utilizza la tecnologia vocale perché non è abbastanza accurato. Diverse industrie hanno bisogno dei propri modelli linguistici per ASR e PNL. NLP ha i suoi problemi come affrontare il gergo e aver bisogno di aggiornamenti. Ma il mercato del riconoscimento vocale dovrebbe crescere molto, raggiungendo quasi $ 50 milioni entro il 2029.

La ricerca di McKinsey mostra che ASR può davvero migliorare il servizio clienti nei call center. Può rendere le cose più veloci, dare migliori opzioni di auto-aiuto e rendere meglio parlare con i clienti. Poiché il 50% dei consumatori statunitensi usa ogni giorno la ricerca vocale, ASR potrebbe cambiare il modo in cui parliamo molto con le aziende.

Domande frequenti

Che cos'è il riconoscimento vocale automatico (ASR) e come rivoluziona l'industria della voce fuori campo?

ASR trasforma le parole pronunciate in testo usando l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale. Cambia il mondo della voce fuori campo facendo il testo in tempo reale dal discorso. Ora, aiuta con i didascalie su Tiktok, Instagram e Spotify, rendendo le cose più accessibili ed efficienti.

Qual è la storia di ASR?

Il primo sistema ASR, "Audrey", iniziò negli anni '50 a Bell Labs. Nel tempo, l'apprendimento automatico ha reso l'ASR molto migliore. Ora, ci sono due modi principali per farlo: il modo tradizionale e il modo di apprendimento profondo. Ognuno ha i suoi buoni punti e lati negativi.

Quali sono le applicazioni chiave e le sfide dell'ASR?

ASR è usato in molte aree. Nei voiceover, aiuta con la scrittura automatica, i didascalie dal vivo e i sottotitoli. È anche in sistemi telefonici, servizio clienti, traduzione linguistica, sanità e lavoro legale. Ma ha ancora difficoltà ad abbinare l'accuratezza umana, specialmente con le variazioni del linguaggio. I ricercatori stanno lavorando duramente per renderlo migliore.