Globalny przemysł turystyczny zarabia tryliony dolarów rocznie i nadal szybko odradza się po gwałtownym spadku podczas pandemii COVID. Jednocześnie nadal istnieją problemy związane z barierami językowymi i odpowiednim poziomem usług dla osób niepełnosprawnych fizycznie.
Zbiega się to w czasie z rozwojem technologii rozpoznawania mowy, która może w znacznym stopniu przyczynić się do rozwiązania obu problemów.
In W tym artykule omówimy obecny stan technologii rozpoznawania mowy i jej przyszłość w globalnym sektorze turystycznym i hotelarskim.
Globalny przemysł turystyczny i kraje nieanglojęzyczne
Globalny rynek turystyczny był wyceniany na około 11,39 miliarda dolarów w 2023 roku i prognozuje się, że wzrośnie do około 18,44 miliarda dolarów do 2032 roku przy złożonej rocznej stopie wzrostu (CAGR) wynoszącej około 5,5% w latach 2024-2032, podaje Zion Market Research..
Oczekuje się, że turystyka międzynarodowa będzie rosła w szybszym tempie niż turystyka krajowa, twierdzą analitycy.
As Ponieważ angielski pozostaje międzynarodowej lingua franca, coraz więcej miejsc turystycznych jest otwieranych poza krajami anglojęzycznymi. To samo dotyczy samych gości - coraz większa część turystów pochodzi z krajów nieanglojęzycznych.
W oparciu o cel podróży oczekuje się, że segment turystyki medycznej zdominuje rynek w okresie prognozy. Stowarzyszenie Turystyki Medycznej szacuje, że każdego roku ponad 14 milionów osób na całym świecie podróżuje za granicę w celu uzyskania opieki medycznej..
Wszystkie te czynniki przyczyniają się do rosnącego popytu w branży turystycznej i hotelarskiej nie tylko na usługi tłumaczenia maszynowego, ale także na usługi maszynowego rozpoznawania mowy dla podróży.
Czym jest rozpoznawanie mowy?
Maszynowe rozpoznawanie mowy to technologia oparta na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, która umożliwia programom komputerowym rozumienie sygnałów audio. Nieodłącznie związane z tą technologią jest transkrypcja, jako proces przekształcania mowy w formę pisemną, w szczególności transkrypcję tekstową, która przechwytuje wypowiadane słowa i frazy.
Rodzaje rozpoznawania mowy
Rozpoznawanie mowy dzieli się na trzy typy w zależności od technologii operacyjnej.
- Strumieniowe rozpoznawanie mowy transkrybuje mowę w czasie rzeczywistym. Na przykład, trwa wideokonferencja i trzeba użyć automatycznych napisów dla kolegi z umiarkowanym niedosłuchem. Ta sama technologia działa w oprogramowaniu dla urządzeń sterowanych głosem - gdy mówisz swojemu inteligentnemu domowi, co ma robić, oprogramowanie rozpoznaje twoją mowę i tłumaczy ją na polecenia zrozumiałe dla maszyn.
- Synchroniczne rozpoznawanie mowy jest wykorzystywane głównie w komunikatorach do zamiany mowy na tekst z nagranych wcześniej krótkich wiadomości audio. Działa bardzo szybko, ale czas trwania wiadomości jest zwykle krótszy niż 1 minuta.
- Asynchroniczne rozpoznawanie mowy z pliku audio służy do przetwarzania już ukończonych nagrań o praktycznie nieograniczonym czasie trwania na tekst. Zarówno nagrywanie, jak i transkrypcja mogą trwać godzinami. Technologia ta jest używana, gdy szybkość rozpoznawania nie jest tak istotna.
Jak działa proces rozpoznawania mowy?
Proces maszynowego rozpoznawania mowy składa się z następujących etapów:
- przechwytywanie audio - sygnał audio jest nagrywany przez mikrofon lub inne urządzenie rejestrujące dźwięk;
- przetwarzanie audio - plik audio jest dzielony na fragmenty w aby łatwiej było z nim pracować, usuwane są szumy i poprawiana jest jakość nagrania w celu jego dalszego przekształcenia;
- konwersja na tekst i interpretacja - za pomocą algorytmów dekodowania i sieci neuronowych uczenia maszynowego, wynikowy tekst powinien zostać zrozumiany przez komputer z uwzględnieniem kontekstu i struktury języka, a następnie wyprowadzony jako dokument, na ekranie urządzenia lub wykonany jako polecenie.
Korzyści z rozpoznawania mowy w branży turystycznej i hotelarskiej
- Poprawa komunikacji wielojęzycznej: Technologia rozpoznawania mowy dla podróży może natychmiast zrozumieć, zidentyfikować i przetłumaczyć mowę wypowiadaną w dziesiątkach języków. Dzięki temu turyści i personel hotelarski mogą skuteczniej komunikować bez względu na bariery językowe. Poprawia to ogólne wrażenia gości i pozwala obcokrajowcom zadawać pytania i otrzymywać informacje w preferowanym języku. Wielojęzyczne wsparcie pomaga przyciągnąć bardziej rozmaitą grupę międzynarodowych klientów.
- Poprawa obsługi klienta: Wykorzystując rozpoznawanie mowy dla obsługi klienta można szybko zrozumieć i odpowiedzieć na zapytania gości, nawet w gorącym okresie. Technologia ta pozwala na szybsze rozwiązywanie problemów i bardziej efektywną obsługę zapytań, co prowadzi do większej satysfakcji klientów. Zautomatyzowane systemy mogą obsługiwać rutynowe zapytania, pozwalając pracownikom skupić się na bardziej złożonych interakcjach.
- Usprawnienie operacji: Rozpoznawanie mowy może zautomatyzować różne zadania administracyjne, takie jak dokonywanie rezerwacji, meldowanie gości i przetwarzanie płatności. Zmniejsza to obciążenie personelu i minimalizuje błędy ludzkie, prowadząc do bardziej wydajnych i dokładnych operacji. Automatyzacja poprzez rozpoznawanie mowy zapewnia szybką obsługę powtarzalnych zadań, poprawiając ogólną wydajność operacyjną.
- Zwiększenie dostępności: Technologia rozpoznawania mowy pomaga osobom niepełnosprawnym, zapewniając sterowanie i usługi aktywowane głosem. Na przykład goście niedowidzący mogą używać poleceń głosowych do poruszania się po obiektach lub uzyskiwania dostępu do informacji bez konieczności korzystania z pomocy wizualnych. Technologia ta zapewnia, że usługi są bardziej inkluzywne i spełniają potrzeby wszystkich gości.
- Personalizacja doświadczeń gości: Technologia rozpoznawania mowy może być wykorzystywana do gromadzenia danych o preferencjach i zachowaniach gości, pozwalając na bardziej dostosowane doświadczenie. Na przykład, aktywowane głosem sterowanie pokojem może zapamiętać preferowane ustawienia gościa, zwiększając jego komfort podczas pobytu. Personalizacja oparta na interakcjach głosowych pomaga stworzyć bardziej niezapomniane i przyjemne wrażenia dla gości.
- Zapewnienie bezpieczeństwa danych: Zaawansowane systemy rozpoznawania mowy często posiadają solidne funkcje bezpieczeństwa, zapewniające ochronę poufnych informacji. Lokalne oprogramowanie do rozpoznawania mowy, takie jak opracowane przez Lingvanex, może być wykorzystane do zagwarantowania, że żadne informacje nie opuszczą serwerów klienta. Technologia ta pomaga zachować prywatność i bezpieczeństwo danych gości, zwiększając zaufanie do świadczonych usług hotelarskich. Jest to szczególnie ważne dla branży turystyki medycznej.
- Ułatwianie szkoleń i rozwoju: Rozpoznawanie mowy można zintegrować z programami szkoleniowymi dla personelu, zapewniając interaktywne informacje zwrotne w czasie rzeczywistym. Ta technologia pozwala na bardziej efektywne sesje szkoleniowe, ponieważ personel może ćwiczyć interakcje i otrzymywać natychmiastowe poprawki. Ulepszone szkolenie poprzez rozpoznawanie mowy pomaga poprawić umiejętności i wydajność pracowników, prowadząc do lepszej ogólnej jakości usług.
Przyszłe trendy
Dalsze postępy w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, które usprawnią rozpoznawanie mowy są oczywiste. Oto tylko kilka z nich:
- Lepsza dokładność i zrozumienie kontekstowe. Przyszłe postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego znacznie zwiększą dokładność systemów rozpoznawania mowy, umożliwiając im lepsze rozumienie akcentów, dialektów i niuansów mowy. Ulepszone rozumienie kontekstowe sprawi, że systemy te będą mogły skuteczniej interpretować złożone zapytania i odpowiadać na nie, zapewniając bardziej precyzyjne i trafne odpowiedzi.
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Postępy SI w NLP umożliwią systemom rozpoznawania mowy lepsze zrozumienie intencji kryjących się za wypowiadanymi słowami, a nie tylko ich dosłownego znaczenia. Doprowadzi to do bardziej intuicyjnych i interaktywnych interakcji, w których technologia może przewidywać potrzeby i zapewniać proaktywną pomoc, podobnie jak człowiek.
- Interakcja multimodalna. Integracja rozpoznawania mowy z innymi technologiami sztucznej inteligencji, takimi jak wizja komputerowa i rozpoznawanie gestów, stworzy multimodalne systemy interakcji. Systemy te pozwolą użytkownikom na kontakt z urządzeniami i usługami poprzez połączenie głosu, wskazówek wizualnych i gestów, tworząc bardziej płynne i wciągające doświadczenie.
- Wirtualni asystenci. Wirtualni asystenci wykorzystujący sztuczną inteligencję zapewnią gościom całodobową pomoc, odpowiadając na pytania, dokonując rezerwacji i oferując spersonalizowane rekomendacje w oparciu o preferencje gości. Ci wirtualni asystenci będą wykorzystywać zaawansowane rozpoznawanie mowy i sztuczną inteligencję do naturalnej i inteligentnej interakcji, poprawiając ogólne wrażenia gości.
- Zautomatyzowane usługi tłumaczeniowe. Tłumaczenie głosowe dla turystyki przełamią bariery językowe, umożliwiając podróżnym łatwą komunikację z personelem i mieszkańcami. Usługi te będą zintegrowane z różnymi punktami kontaktu, takimi jak biurko recepcji w hotelu, urządzenia w pokojach i aplikacje mobilne, zapewniając natychmiastowe tłumaczenie komunikacji ustnej i pisemnej.
- Sterowanie pokojami aktywowane głosem. Przyszłe pokoje hotelowe będą wyposażone w zaawansowane sterowanie głosowe oświetleniem, temperaturą, systemami rozrywki i nie tylko. Goście będą mogli dostosować środowisko swojego pokoju po prostu przez mówienie, co stworzy bardziej komfortowy i wygodny pobyt. Integracja z osobistymi wirtualnymi asystentami jeszcze bardziej poprawi to doświadczenie.
- Spostrzeżenia klientów oparte na sztucznej inteligencji. Rozpoznawania mowy dla obsługi klienta będzie zbierać i analizować dane z interakcji gości, aby zapewnić cenny wgląd w preferencje i zachowania klientów. Dzięki tym danym dostawcy usług hotelarskich będą mogli dostosować swoje usługi i działania marketingowe, oferując wysoko spersonalizowane doświadczenia, które zaspokoją indywidualne potrzeby i preferencje.
Poznaj lokalne oprogramowanie do rozpoznawania mowy
Lokalne oprogramowanie do rozpoznawania mowy jest opracowywane przez jedną firmę, ale następnie jest zainstalowane i działa na serwerze innej firmy. Zapewnia więc całe spektrum usług rozpoznawania mowy na PC lub na dowolnym urządzeniu firmy podłączonym do serwera (tablety, komputery stacjonarne z systemem Windows i Mac OS, telefony komórkowe z systemem Android i iOS).
Lokalne oprogramowanie do rozpoznawania mowy jest całkowicie bezpieczne, ponieważ nie wymaga przesyłania i przetwarzania firmowych nagrań audio na serwery innych firm, co gwarantuje bezpieczeństwo informacji. Kwestia bezpieczeństwa jest nie do przecenienia, gdy mówimy o prywatnej dokumentacji medycznej i turystyce medycznej.
W tym miejscu do gry wkracza lokalne oprogramowanie do rozpoznawania mowy Lingvanex. Oprócz pełnego bezpieczeństwa Lingvanex oferuje stałą cenę bez ograniczeń co do ilości przetwarzanych informacji audio. Oznacza to, że za 400 euro miesięcznie nabywca może transkrybować tysiąc, 5 tysięcy lub 50 tysięcy godzin dźwięku.
Oprogramowanie samo umieszcza znaki interpunkcyjne i może tworzyć znaczniki czasu w tekście. Można transkrybować zarówno mowę w czasie rzeczywistym, jak i już nagrane pliki FLV, AVI, MP4, MOV, MKV, WAV, WMA, MP3, OGG i M4A.
Lokalne oprogramowanie do rozpoznawania mowy Lingvanex można również płynnie zintegrować z lokalnym oprogramowaniem do tłumaczenia maszynowego, dzięki czemu rozpoznany tekst można przetłumaczyć w czasie rzeczywistym lub post facto na 109 języków, ponownie bez ograniczeń co do ilości tłumaczeń.
W celu przetestowania jakości rozpoznawania mowy, Lingvanex oferuje bezpłatny okres próbny.
Podsumowanie: Globalny wzrost na obu rynkach
Oczekuje się, że globalny rynek technologii rozpoznawania mowy będzie szybko rósł, dzięki rosnącej popularności w różnych branżach, w tym w branży turystycznej i hotelarskiej.
Hotele, linie lotnicze, biura podróży i instytucje medyczne będą intensywnie inwestować w te technologie.
Analitycy przewidują znaczny wzrost w tym sektorze, a rozpoznawanie mowy stanie się standardową funkcją w wielu usługach związanych z podróżami.
Podsumowując, branża turystyczna i hotelarska może odnieść ogromne korzyści z postępów w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, szczególnie w dziedzinie rozpoznawania mowy.
Technologie te będą stymulować innowacje, poprawiać doświadczenia klientów i tworzyć nowe możliwości rozwoju i różnicowania.
