Automatische Spracherkennung

Was ist Speech-To-Text-Technologie und wie funktioniert sie bei der automatischen Spracherkennung?

Die automatische Spracherkennung (ASR) hat einen langen Weg zurückgelegt. Obwohl es vor langer Zeit erfunden wurde, wurde es kaum jemals von jemandem verwendet. Allerdings haben sich Zeit und Technik inzwischen erheblich geändert. Die Audiotranskription hat sich wesentlich weiterentwickelt.

Technologien wie KI (Künstliche Intelligenz) haben den Prozess der Audio-zu-Text-Übersetzung vorangetrieben, um schnelle und genaue Ergebnisse zu erzielen. Infolgedessen haben auch seine Anwendungen in der realen Welt zugenommen, wobei einige beliebte Apps wie Tik Tok, Spotify und Zoom den Prozess in ihre mobilen Apps einbetten.

Lassen Sie uns also ASR erkunden und herausfinden, warum es eine der beliebtesten Technologien im Jahr 2022 ist.

Was ist Sprache zu Text?

Speech to Text ist eine KI-erweiterte Technologie, die menschliche Sprache von einer analogen in eine digitale Form übersetzt. Weiterhin wird die digitale Form der gesammelten Daten in ein Textformat transkribiert.

Sprache zu Text wird oft mit Spracherkennung verwechselt, die sich von dieser Methode völlig unterscheidet. Bei der Spracherkennung liegt der Fokus auf der Erkennung von Stimmmustern von Personen, während bei diesem Verfahren das System versucht, die gesprochenen Worte zu identifizieren.

Gemeinsame Namen von Sprache zu Text

Diese fortschrittliche Spracherkennungstechnologie ist ebenfalls beliebt und hat folgende Namen:

  • Automatische Spracherkennung (ASR)
  • Spracherkennung
  • Computerspracherkennung
  • Audiotranskription
  • Bildschirmlesen

Verstehen der Funktionsweise der automatischen Spracherkennung

Spracherkennungs-Workflow

Die Funktionsweise von Audio-zu-Text-Übersetzungssoftware ist komplex und umfasst die Implementierung mehrerer Schritte. Wie wir wissen, ist Speech-to-Text eine exklusive Software, die entwickelt wurde, um Audiodateien in ein bearbeitbares Textformat umzuwandeln; Dies geschieht durch die Nutzung der Spracherkennung.

Prozess

  • Zunächst wendet ein Computerprogramm mithilfe eines Analog-Digital-Wandlers linguistische Algorithmen auf die bereitgestellten Daten an, um Vibrationen von akustischen Signalen zu unterscheiden.
  • Anschließend werden die relevanten Geräusche durch Messung der Schallwellen gefiltert.
  • Außerdem werden die Laute in Hundertstel oder Tausendstel Sekunden verteilt/segmentiert und mit Phonemen abgeglichen (eine messbare Lauteinheit, um ein Wort von einem anderen zu unterscheiden).
  • Die Phoneme werden weiter durch ein mathematisches Modell geführt, um die vorhandenen Daten mit wohlbekannten Wörtern, Sätzen und Phrasen zu vergleichen.
  • Die Ausgabe erfolgt in einer Text- oder computerbasierten Audiodatei.

[Lesen Sie auch: Ein umfassender Überblick über die automatische Spracherkennung]

Was sind die Verwendungen von Speech to Text?

Es gibt mehrere Verwendungsmöglichkeiten für automatische Spracherkennungssoftware, z

  • Inhaltssuche: Die meisten von uns sind von der Eingabe von Buchstaben auf unseren Telefonen zum Drücken einer Taste übergegangen, damit die Software unsere Stimme erkennt und die gewünschten Ergebnisse liefert.
  • Kundenservice: Chatbots und KI-Assistenten, die den Kunden durch die wenigen ersten Schritte des Prozesses führen können, sind üblich geworden.
  • Untertitelung in Echtzeit: Mit dem zunehmenden globalen Zugriff auf Inhalte ist die Untertitelung in Echtzeit zu einem herausragenden und bedeutenden Markt geworden, der ASR für seine Verwendung vorantreibt.
  • Elektronische Dokumentation: Mehrere Verwaltungsabteilungen haben damit begonnen, ASR zu verwenden, um Dokumentationszwecke zu erfüllen und für mehr Geschwindigkeit und Effizienz zu sorgen.

Was sind die wichtigsten Herausforderungen für die Spracherkennung?

Audiokommentar hat den Höhepunkt seiner Entwicklung noch nicht erreicht. Es gibt noch viele Herausforderungen, denen die Ingenieure zu begegnen versuchen, um das System effizient zu machen, wie z

  • Kontrolle über Akzente und Dialekte erlangen.
  • Den Kontext der gesprochenen Sätze verstehen.
  • Trennung von Hintergrundgeräuschen zur Verstärkung der Eingangsqualität.
  • Umschalten des Codes auf verschiedene Sprachen für eine effiziente Verarbeitung.
  • Analysieren der in der Rede verwendeten visuellen Hinweise im Fall von Videodateien.

Audiotranskriptionen und Speech-to-Text-KI-Entwicklung

Die größte Herausforderung bei der automatischen Spracherkennungssoftware besteht darin, die Ausgabe zu 100 % genau zu erstellen. Da die Rohdaten dynamisch sind und ein einzelner Algorithmus nicht angewendet werden kann, werden die Daten kommentiert, um die KI zu trainieren, sie im richtigen Kontext zu verstehen.

Um diesen Prozess durchzuführen, sind bestimmte Aufgaben zu implementieren, wie zum Beispiel:

  • Häufige Beispiele für NerNamed Entity Recognition (NER): NER ist der Prozess der Identifizierung und Segmentierung verschiedener benannter Entitäten in bestimmte Kategorien.
  • Stimmungs- & Themenanalyse: Die Software, die mehrere Algorithmen verwendet, führt die Stimmungsanalyse der bereitgestellten Daten durch, um fehlerfreie Ergebnisse zu liefern.
  • Absichts- und Konversationsanalyse: Die Absichtserkennung zielt darauf ab, die KI zu trainieren, die Absicht des Sprechers zu erkennen. Es wird hauptsächlich zum Erstellen von KI-gestützten Chatbots verwendet.

Zusammenfassung

Die Speech-to-Text-Technologie befindet sich derzeit in einem großartigen Stadium. Da immer mehr digitale Geräte Sprachsuch- und Steuerungsassistenten in ihre Apps integrieren, wird die Nachfrage nach Audiotranskriptionen stark ansteigen. Wenn Sie daran interessiert sind, diese beeindruckende Funktion zu Ihrer App hinzuzufügen, wenden Sie sich an die Sprachdatenerfassungsexperten von Shaip, um alle Einzelheiten zu erfahren.

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