Njohja Automatike e të Folurit ( ASR ) e ndryshon industrinë e zërit duke i kthyer fjalët e folura në tekst. Ai përdor të mësuarit automatik dhe inteligjencën artificiale për të kuptuar dhe shkruar atë që thonë njerëzit. Në dhjetë vitet e fundit, ASR është rritur shumë. Tani përdoret në shumë fusha si thirrjet telefonike, videot, kontrollet e medias dhe takimet online.

Mënyra e vjetër e kryerjes së ASR ishte përdorimi i Modeleve të Fshehura të Markovit (HMM) dhe Modeleve të Përzierjes Gausiane (GMM). Kjo metodë u përdor për pesëmbëdhjetë vjet. Por, kërkonte shumë punë dhe trajnim të veçantë.

Modelet e reja të Mësimit të Thellë në ASR janë më të mira. Ato janë më të sakta dhe më të lehta për t’u përdorur. Nuk kanë nevojë për të dhëna trajnimi të posaçëm dhe mund ta shkruajnë mirë të folurit pa ndihmë shtesë.

Falë API-ve të konvertimit të zërit në tekst, si ato nga AssemblyAI, ASR tani është më e lehtë për t’u përdorur. Zhvilluesit, startup-et dhe kompanitë e mëdha mund ta shtojnë ASR-në në produktet e tyre lehtësisht. Kjo teknologji përdoret në shumë fusha për t'i përmirësuar gjërat, si në gjurmimin e thirrjeve, titrat e videove, kontrollet e mediave dhe takimet online.

Por, ASR ende ka disa probleme. Është e vështirë ta bësh atë të kuptojë të folurit në mënyrë të përsosur për shkak të mënyrave të ndryshme që njerëzit flasin. Pavarësisht këtyre problemeve, kërkesa për ASR është në rritje. Pritet të ketë një vlerë prej 24.9 miliardë dollarësh amerikanë deri në vitin 2025.

ASR përdoret në shumë fusha, jo vetëm në tingujt e zërit. Në makina, ndihmon në sigurinë e drejtimit të automjetit me anë të komandave zanore. Në kujdesin shëndetësor, i ndihmon mjekët të shkruajnë informacionin e pacientit. Gjithashtu ndihmon në zgjidhjen më të shpejtë të problemeve të klientëve në shitje duke transkriptuar thirrjet dhe duke punuar me chatbot-e të inteligjencës artificiale.

Si përmbledhje, ASR po e ndryshon industrinë e zërit . Ai e bën transkriptimin e të folurit të shpejtë dhe të saktë. Ndërsa përmirësohet, ASR do të ndihmojë që gjërat të jenë më të arritshme, efikase dhe me kosto efektive në shumë fusha.

Një histori e shkurtër e ASR-së

Teknologjia ASR filloi në vitet 1950. Sistemi i parë, i quajtur "Audrey", u ndërtua nga Bell Labs. Që atëherë, është rritur shumë, duke përdorur të mësuarit automatik dhe të mësuarit e thellë për t'u përmirësuar.

Sistemet e vjetra ASR përdornin një përzierje modelesh si Modelet e Fshehura të Markovit (HMM). Këto sisteme kishin modele gjuhësore, fjalorë shqiptimi dhe HMM. Ato u trajnuan në grupe të mëdha të dhënash për ta njohur mirë të folurit. Kjo punë ndihmoi në krijimin e sistemeve ASR të sotme.

Një ndryshim i madh ndodhi në vitin 2014 me një punim nga Baidu. Ai fliste për përdorimin e të mësuarit të thellë për ASR. Kjo metodë lidh audion me fjalë duke përdorur rrjete nervore të thella. Kjo e ka bërë ASR shumë më të saktë.

Tani, ne përdorim metodat e vjetra dhe të reja ASR. Mënyra e vjetër është e fortë dhe fleksibile. Mënyra e re është më e thjeshtë dhe mund të jetë më e saktë duke mësuar nga audioja e papërpunuar.

ASR ndihmon shumë industri, si bota e zërit. Ai fuqizon Siri-n, Alexa-n dhe Google Assistant-in, duke e bërë të lehtë komunikimin me pajisjet. Gjithashtu ndihmon me të folurit në tekst të shpejtë dhe të saktë, duke ndihmuar shumë njerëz.

E ardhmja e ASR duket e ndritur. Teknologjia e re si Whisper e OpenAI mund ta bëjë transkriptimin edhe më të mirë. Hulumtimet në të nxënit e thellë dhe inteligjencën artificiale do ta bëjnë ASR-në më të saktë. Shtimi i teknologjisë NLP do t'i ndihmojë makinat të kuptojnë më shumë rreth të folurit.

Zbatimet dhe Sfidat Kryesore të ASR

Teknologjia ASR është shumë e rëndësishme në shumë fusha, si industria e zërit . Ndihmon me transkriptimin automatik, titrat në kohë reale për videot dhe titrat. Përdoret gjithashtu në sistemet telefonike, shërbimin ndaj klientit, përkthimet gjuhësore, kujdesin shëndetësor dhe punën ligjore. Kjo teknologji ka ndryshuar mënyrën se si funksionojnë gjërat, i ka bërë gjërat më të lehta për t'u aksesuar dhe ka ulur kostot.

Por, ASR ka disa sfida . Është e vështirë ta bësh atë aq të mirë sa një njeri. Ka vështirësi me stile të ndryshme të të folurit dhe me kuptimin e fjalëve në kontekst. Studiuesit po punojnë shumë për ta përmirësuar atë me modele të reja të të nxënit.

Mbledhja e të dhënave dhe trajnimi i mjaftueshëm është një tjetër çështje e madhe. Tani, na duhen mijëra apo edhe qindra mijëra orë të dhënash. Kompanitë gjithashtu përballen me koston dhe kohën e ngritjes së sistemeve të inteligjencës artificiale me zë. Por, disa industri si Shërbimet Financiare dhe Kujdesi Shëndetësor po e përdorin shumë teknologjinë zanore dhe planifikojnë ta përdorin atë edhe më shumë.

Një anketë nga Statista zbuloi se 73% e bizneseve nuk përdorin teknologjinë zanore sepse nuk është mjaftueshëm e saktë. Industri të ndryshme kanë nevojë për modelet e tyre gjuhësore për ASR dhe NLP. NLP ka problemet e veta, si përballja me zhargonin dhe nevoja për përditësime. Por, tregu i njohjes së zërit pritet të rritet shumë, duke arritur pothuajse 50 milionë dollarë deri në vitin 2029.

Hulumtimet nga McKinsey tregojnë se ASR mund ta përmirësojë vërtet shërbimin ndaj klientit në qendrat e thirrjeve. Mund t'i bëjë gjërat më të shpejta, të ofrojë mundësi më të mira vetëndihme dhe ta bëjë më të mirë komunikimin me klientët. Meqenëse 50% e konsumatorëve amerikanë përdorin kërkimin me zë çdo ditë, ASR mund të ndryshojë mënyrën se si komunikojmë shumë me kompanitë.

Fshat

Çfarë është Njohja Automatike e të Folurit (ASR) dhe si e revolucionarizoi industrinë e zërit?

ASR i kthen fjalët e folura në tekst duke përdorur të mësuarit automatik dhe inteligjencën artificiale. Ai ndryshon botën e zërit duke krijuar tekst në kohë reale nga të folurit. Tani, ndihmon me mbishkrimet në TikTok, Instagram dhe Spotify, duke i bërë gjërat më të arritshme dhe efikase.

Cila është historia e ASR-së?

Sistemi i parë ASR, "Audrey", filloi në vitet 1950 në Bell Labs. Me kalimin e kohës, të mësuarit automatik e bëri ASR shumë më të mirë. Tani, ekzistojnë dy mënyra kryesore për ta bërë këtë: mënyra tradicionale dhe mënyra e të mësuarit të thellë. Secila ka pikat e veta të mira dhe të këqija.

Cilat janë aplikimet dhe sfidat kryesore të ASR?

ASR përdoret në shumë fusha. Në zërat me zë, ndihmon me shkrimin automatik, titrat dhe titrat në kohë reale. Përdoret gjithashtu në sistemet telefonike, shërbimin ndaj klientit, përkthimin e gjuhëve, kujdesin shëndetësor dhe punën ligjore. Por, ende ka probleme me përputhshmërinë e saktësisë njerëzore, veçanërisht me ndryshimet e të folurit. Studiuesit po punojnë shumë për ta përmirësuar atë.