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语音识别技术的发展和未来之路

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沟通在我们的生活中起着至关重要的作用。人类从标志符号开始,然后发展到一个阶段,开始与语言交流。后来出现了计算和通信技术。机器开始与人类进行通信。交流创造了互联网的世界,或者从技术上我们称为物联网(IoT)。这是涉及机器学习的语音识别技术的发展。

语音识别技术和机器学习的发展

互联网催生了使用数据的新方式。使用此功能,我们可以通过训练机器直接或间接地与机器进行通信,这被称为机器学习。在此之前,我们必须访问计算机以与机器通信。研究和开发已开始在很大程度上消除某些计算机的使用。我们将此技术称为自动语音识别。基于ñatural语言处理(NLP),它使我们能够利用我们在我们讲的自然语言交互的机器。

语音识别领域的初步研究已经成功。从那时起,语音科学家和工程师致力于正确地优化语音识别引擎。最终目标是根据情况优化机器的交互作用,以减少错误率并提高效率。

一些组织已经开始开发微调语音识别技术。十多年来,总部位于弗吉尼亚州的GoVivace Inc.一直致力于语音识别技术和解决方案的设计和开发。

自动语音识别及其应用

自动语音识别(ASR)技术是计算机科学和语言学这两个不同分支的组合。计算机科学设计算法,程序和语言学来创建单词,句子和短语的字典。

生成语音转录

开发的第一阶段从语音转录开始,其中音频被转换为文本,即语音到文本的转换。此后,系统通过过滤去除不需要的信号或噪声。说一个单词或句子时,我们有不同的语音速度,因此语音识别的通用模型在解决这些速率变化。

之后,信号被进一步划分以识别音素。音素是气流水平相同的字母,例如“ b”和“ p”。此后,程序将通过与语言词典中存储的单词和句子进行比较来尝试匹配确切的单词。然后,语音识别算法使用统计和数学建模来确定确切的单词。

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目前,语音识别系统有两种类型。

一种类型的系统是通过学习模式完成的,另一种类型是与人相关的系统。随着人工智能(AI)和大数据的发展,语音识别技术达到了新的水平。一种称为长短期记忆的特定神经结构在该领域取得了重大进步。在全球范围内,组织在不同级别的场所利用其发言权来执行各种任务。

语音转文本软件可用于将音频文件转换为文本文件。

语音转文本软件包括每个单词的时间戳和置信度得分。许多国家/地区没有语言嵌入式键盘,尽管他们在语言上很擅长,但大多数人还没有使用特定语言键盘的想法。在这种情况下,语音转录可以帮助他们将语音转换为任何语言的文本。

实时字幕系统-随时随地的字幕。

该技术的其他用途是实时的。实时完成的技术称为计算机辅助实时翻译。它基本上是一种语音到文本的系统,它是实时运行的。世界各地的组织都在组织会议使用。

为了使全球观众最大程度地参与,他们利用实时字幕系统的功能。实时字幕系统将语音转换为文本并将其显示在输出屏幕上。它可以将一种语言的语音翻译为其他语言的文本,还有助于记下演示文稿或语音。这些系统将语音转换为文本,听力障碍人士也可以提供帮助。

语音生物识别系统-一种智能的身份验证方法

除了语音到文本之外,该技术还扩展到了生物识别系统,该系统创建了语音生物识别以验证用户身份。语音生物识别系统分析说话者的语音,这取决于诸如调制,发音和其他元素之类的因素。

在这些系统中,扬声器的样本语音被分析并存储为模板。每当用户说出短语或句子时,语音生物识别系统就会将其与存储的模板进行比较,并提供身份验证。但是,这些系统面临许多挑战。我们的声音总是受身体因素或情绪状态的影响。

生物特征语音系统的最新发展是通过将短语与样本匹配来进行操作的。此后,它通过考虑心理和行为语音信号来分析语音模式。同样,语音生物识别技术的发展也将为数据安全受到严重关注的企业提供帮助。

使用语音进行分析

分析在语音识别技术的发展中起着至关重要的作用。大数据分析产生了对存储语音数据的需求。呼叫中心开始使用录制的呼叫来培训员工。由于客户满意度现在是全球组织的首要关注点。现在,组织希望跟踪和分析高管与客户之间的对话。

借助Call Analytics应用程序,组织可以监视和衡量呼叫的性能和分析。该呼叫分析解决方案增强了呼叫中心提供的服务的性能。通过这种方式,人们可以对他们的客户进行分类,并且可以通过给出更快,更有利的响应来更好地服务他们。

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语音识别技术的未来之路

语音识别技术的研究还有很长的路要走。到目前为止,该程序只能根据指令执行操作。机器并不完全具有人与人之间的交流感觉。研究人员正在尝试将人类的反应能力灌输到机器中。他们在语音识别技术创新方面还有很长的路要走。

研究的主要特征集中在如何使语音识别技术更准确上。为了理解人类语言,我们需要更高的准确性。例如,一个人提出一个问题,“我如何更改相机的灯光设置?”从技术上讲,这个问题意味着该人想要调整相机的闪光灯。因此,重点在于在回答特定问题之前先了解人类的自由形式语言。

因此,总体而言,带有语音识别技术的机器学习已进入全球组织,并开始提供有效和高效的结果。很快我们就会看到有一天自动速记员将得到晋升,并开始积极参与组织会议和演示。


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