Automatisk talegjenkjenning ( ASR ) endrer voiceover-bransjen ved å gjøre talte ord om til tekst. Den bruker maskinlæring og kunstig intelligens for å forstå og skrive ned hva folk sier. De siste ti årene ASR vokst mye. Den brukes nå på mange områder som telefonsamtaler, videoer, mediesjekker og nettmøter.

Den gamle måten å gjøre ASR var å bruke Hidden Markov Models (HMM) og Gaussian Mixture Models (GMM). Denne metoden ble brukt i femten år. Men det krevde mye arbeid og spesiell trening.

Nye Deep Learning-modeller i ASR er bedre. De er mer nøyaktige og enklere å bruke. De trenger ikke spesielle treningsdata og kan skrive ned tale godt uten ekstra hjelp.

Takket være Speech-to-Text APIer, som de fra AssemblyAI, er ASR nå enklere å bruke. Utviklere, startups og store selskaper kan enkelt legge til ASR i produktene sine. Denne teknologien brukes på mange områder for å gjøre ting bedre, som i samtalesporing, videoteksting, mediesjekker og nettmøter.

Men ASR har fortsatt noen problemer. Det er vanskelig å få det til å forstå tale perfekt på grunn av forskjellige måter folk snakker på. Til tross for disse problemene, er etterspørselen etter ASR økende. Det forventes å være verdt 24,9 milliarder dollar innen 2025.

ASR brukes på mange områder, ikke bare voiceovers. I biler bidrar det til å gjøre kjøringen tryggere med talekommandoer. I helsevesenet hjelper det leger med å skrive ned pasientinformasjon. Det hjelper også med å løse kundeproblemer raskere i salg ved å transkribere samtaler og jobbe med AI-chatbots.

Oppsummert er ASR i ferd med å endre voiceover-bransjen . Det gjør transkribering av tale rask og nøyaktig. Etter hvert som det blir bedre, vil ASR bidra til å gjøre ting mer tilgjengelige, effektive og kostnadseffektive på mange felt.

En kort historie om ASR

ASR-teknologi startet på 1950-tallet. Det første systemet, kalt "Audrey," ble laget av Bell Labs. Siden den gang har det vokst mye ved å bruke maskinlæring og dyp læring for å bli bedre.

Gamle ASR-systemer brukte en blanding av modeller som Hidden Markov Models (HMMs). Disse systemene hadde språkmodeller, uttaleordbøker og HMM-er. De ble opplært på store datasett for å gjenkjenne tale godt. Dette arbeidet var med på å skape dagens ASR-systemer.

En stor endring kom i 2014 med en artikkel av Baidu. Den snakket om å bruke dyp læring for ASR. Denne metoden kartlegger lyd til ord ved hjelp av dype nevrale nettverk. Det har gjort ASR mye mer nøyaktig.

Nå bruker vi både gamle og nye ASR-metoder. Den gamle måten er sterk og fleksibel. Den nye måten er enklere og kan være mer nøyaktig ved å lære av rålyd.

ASR hjelper mange bransjer, som voiceover-verdenen. Den driver Siri, Alexa og Google Assistant, noe som gjør det enkelt å snakke med enheter. Det hjelper også med rask og nøyaktig tale til tekst, og hjelper mange mennesker.

Fremtiden til ASR ser lys ut. Ny teknologi som OpenAIs Whisper kan gjøre transkripsjonen enda bedre. Forskning innen dyp læring og AI vil fortsette å gjøre ASR mer nøyaktig. Å legge til NLP-teknologi vil hjelpe maskiner til å forstå mer om tale.

Nøkkelapplikasjoner og utfordringer ved ASR

ASR-teknologi er svært viktig på mange felt, som voiceover-industrien . Det hjelper med automatisert transkripsjon, sanntidsteksting for videoer og undertekster. Den brukes også i telefonsystemer, kundeservice, språkoversettelser, helsetjenester og juridisk arbeid. Denne teknologien har endret hvordan ting fungerer, gjort ting enklere å få tilgang til og kuttet kostnader.

Men ASR har noen store utfordringer . Å få det til å bli like godt som et menneske er vanskelig. Den har problemer med ulike talestiler og å forstå ord i sammenheng. Forskere jobber hardt for å gjøre det bedre med nye læringsmodeller.

Å få nok data og opplæring er et annet stort problem. Nå trenger vi tusenvis eller til og med hundretusenvis av timer med data. Bedrifter sliter også med kostnadene og tiden for å sette opp stemme AI-systemer. Men noen bransjer som Financial Services og Healthcare bruker virkelig taleteknologi mye og planlegger å bruke det enda mer.

En undersøkelse fra Statista fant at 73 % av virksomhetene ikke bruker stemmeteknologi fordi den ikke er nøyaktig nok. Ulike bransjer trenger egne språkmodeller for ASR og NLP. NLP har sine egne problemer som å håndtere slang og trenger oppdateringer. Men markedet for stemmegjenkjenning forventes å vokse mye og nå nesten 50 millioner dollar innen 2029.

Forskning fra McKinsey viser at ASR virkelig kan forbedre kundeservicen i kundesentre. Det kan gjøre ting raskere, gi bedre selvhjelpsmuligheter og gjøre det bedre å snakke med kunder. Siden 50 % av amerikanske forbrukere bruker talesøk hver dag, kan ASR endre måten vi snakker med selskaper mye på.

FAQ

Hva er Automatic Speech Recognition (ASR) og hvordan revolusjonerer det voiceover-bransjen?

ASR gjør talte ord om til tekst ved hjelp av maskinlæring og kunstig intelligens. Det endrer voiceover-verdenen ved å lage sanntidstekst fra tale. Nå hjelper det med bildetekster på TikTok, Instagram og Spotify, noe som gjør ting mer tilgjengelig og effektivt.

Hva er historien til ASR?

Det første ASR-systemet, "Audrey", startet på 1950-tallet ved Bell Labs. Over tid gjorde maskinlæring ASR mye bedre. Nå er det to hovedmåter å gjøre det på: den tradisjonelle måten og den dype læringsmåten. Hver har sine egne gode poeng og ulemper.

Hva er de viktigste bruksområdene og utfordringene til ASR?

ASR brukes på mange områder. I voiceovers hjelper det med automatisk skriving, live-teksting og undertekster. Det er også innen telefonsystemer, kundeservice, språkoversettelse, helsetjenester og juridisk arbeid. Men den har fortsatt problemer med å matche menneskelig nøyaktighet, spesielt med talevariasjoner. Forskere jobber hardt for å gjøre det bedre.