Rozpoznawanie mowy jest jednym z najbardziej intrygujących i najszybciej rozwijających się obszarów technologii sztucznej inteligencji. Dzięki znacznym postępom w uczeniu maszynowym i przetwarzaniu języka naturalnego, systemy rozpoznawania mowy stały się znacznie bardziej dokładne, niezawodne i dostępne niż kilka lat temu.
W tym artykule wyjaśnimy, czym jest rozpoznawanie mowy, jak działa oraz jakie metody i algorytmy rozpoznawania mowy istnieją.
Czym jest rozpoznawanie mowy?
Rozpoznawanie mowy to technologia, która pozwala komputerowi lub innym urządzeniom rozumieć i interpretować ludzką mowę. Na przykład możesz powiedzieć “włącz muzykę”, a urządzenie rozpoznające mowę zrozumie Cię i uruchomi odtwarzacz muzyki. Możesz też dyktować tekst, a aplikacja umożliwiająca rozpoznawanie mowy w komputerze lub w telefonie przedstawi go w formacie tekstowym.
Warto rozróżnić podobne pojęcia, takie jak “transkrypcja mowy” i “rozpoznawanie mowy”. Główną różnicą między nimi są ich cele i możliwości. Transkrypcja koncentruje się na dokładnej konwersji wszystkich wypowiadanych słów i dźwięków do formatu tekstowego, podczas gdy rozpoznawanie mowy koncentruje się na zrozumieniu znaczenia i intencji mówcy w celu wykonania poleceń lub wprowadzenia tekstu.
Więcej informacji na temat transkrypcji mowy można znaleźć w artykule “Czym jest transkrypcja mowy?”.
Historia powstania systemów rozpoznawania mowy
Historia rozwoju systemów rozpoznawania mowy rozpoczyna się w latach 50. ubiegłego wieku. W 1952 roku powstało pierwsze urządzenie zdolne do rozpoznawania cyfr wymawianych przez człowieka. Był to wielki przełom w dziedzinie automatycznego rozpoznawania mowy. Dziesięć lat później, na targach w Nowym Jorku, IBM zaprezentował urządzenie Shoebox, które rozumiało 16 słów w języku angielskim. Shoebox mógł również wykonywać polecenia, takie jak włączanie i wyłączanie światła.
W latach 70. badania nad rozpoznawaniem mowy były kontynuowane przez zainteresowanie i wsparcie amerykańskiego Departamentu Obrony. Powstało wiele bardziej zaawansowanych systemów, takich jak Harpy z Carnegie Mellon University, który był w stanie zrozumieć ponad 1000 słów. Także w tym czasie powstała pierwsza komercyjna firma w tej dziedzinie, Threshold Technology.
W latach 80. nastąpił znaczący skok w rozwoju technologii rozpoznawania mowy. Słownictwo systemów wzrosło z setek do tysięcy słów, częściowo dzięki nowym technikom statystycznym, takim jak ukryte modele Markowa. Modele te umożliwiły analizę prawdopodobnych wzorców w mowie dla osiągnięcia dokładniejszego rozpoznania.
W latach 90. i 2000. technologia rozpoznawania mowy zaczęła być powszechnie stosowana w produktach komercyjnych. Takie produkty były używane głównie przez osoby niepełnosprawne. Do 2001 roku dokładność rozpoznawania mowy wzrosła do 80 procent, a postęp technologiczny został powstrzymany aż do pojawienia się aplikacji Google Voice Search, która pozwala na rozpoznawanie mowy w telefonie lub na PC.
Jak działają systemy rozpoznawania mowy?
Podstawową zasadą działania systemów rozpoznawania mowy jest przekształcanie fal dźwiękowych powstających podczas wypowiadania słów w cyfrowe znaki tekstowe. Proces ten obejmuje zazwyczaj kilka kluczowych kroków:
- System wykorzystuje mikrofon do przechwytywania fal dźwiękowych, które są następnie konwertowane na format cyfrowy przydatny do przetwarzania komputerowego. W ten sposób tworzone są dane audio dla późniejszego przetwarzania.
- W drugim kroku usuwane są niepotrzebne szumy, ponieważ ich obecność znacznie pogarsza jakość transkrypcji audio.
- Następnie nagranie audio jest dzielone na klatki (segmenty o długości nie większej niż 25 ms), a z tych klatek wyodrębniane są pożądane cechy za pomocą spektrogramu lub analizy cepstrum.
- Dalej dekoder klasyfikuje wyodrębnione cechy i porównuje je z modelami akustycznymi i dźwiękowymi oraz słownikiem. Model językowy określa najbardziej prawdopodobną sekwencję słów. Na etapie modelu słownikowego dopasowywane są słowa w słowniku do sekwencji fonemów.
- Na ostatnim etapie następuje bezpośrednie dekodowanie. System łączy wyniki analizy akustycznej i modelowania języka, aby wybrać najbardziej prawdopodobny tekstowy odpowiednik wypowiedzianych słów.
Nowoczesne systemy rozpoznawania mowy to złożona symbioza zaawansowanego technologicznie sprzętu i zaawansowanych algorytmów przetwarzania cyfrowego, modelowania statystycznego i analizy językowej. Ciągły rozwój tych komponentów technicznych pozwala na stałą poprawę dokładności i funkcjonalności interfejsów głosowych.
Metody i algorytmy rozpoznawania mowy
Systemy rozpoznawania mowy opierają się na różnych metodach i algorytmach, które są stale ulepszane.
1. Ukryte modele Markowa. W nich mowa jest reprezentowana jako sekwencja ukrytych stanów, które można zidentyfikować na podstawie obserwowanych cech akustycznych. Pomimo względnej prostoty, podejście to wykazało dobre wyniki w zadaniach rozpoznawania pojedynczych słów.
2. Sieci neuronowe. Mogą być automatycznie trenowane w celu wyodrębnienia najbardziej użytecznych cech z sygnałów mowy. Skuteczne rozpoznawanie mowy sieci neuronowe zapełniają dzięki przetwarzaniu mowy ciągłej i odporności na szum tła.
3. Programowanie dynamiczne. Techniki programowania dynamicznego są wykorzystywane do rozwiązywania bardziej złożonych problemów językowych, takich jak rozpoznawanie gramatyki i składni. Z ich pomocą można efektywnie odnaleźć optymalne sekwencje słów odpowiadające sygnałowi akustycznemu.
4. Metody analizy dyskryminacyjnej oparte na dyskryminacji bayesowskiej. Obliczają one prawdopodobieństwo przynależności sygnału mowy do różnych klas, co pozwala podejmować bardziej świadome decyzje dotyczące rozpoznawania.
5. Techniki uczenia ze wzmocnieniem. Niektóre systemy stosują techniki uczenia ze wzmocnieniem, dzięki czemu system może dostosowywać się i poprawiać swoją wydajność w miarę zdobywania doświadczenia.
6. Podejścia hybrydowe. Wiele nowoczesnych systemów rozpoznawania mowy stanowi połączenie różnych technik i wykorzystuje mocne strony każdej z nich.
Poprzez połączenie różnych algorytmów, naukowcy dążą do stworzenia systemów, które rozumieją ludzką mowę tak naturalnie, jak ludzie.
Zastosowanie rozpoznawania mowy
Systemy rozpoznawania mowy na dobre zagościły w naszym codziennym życiu, znacznie ułatwiając i przyspieszając wiele rutynowych procesów.
Urządzenia mobilne i asystenci głosowi. Rozpoznawanie mowy jest podstawą działania asystentów głosowych, takich jak Siri, Alexa i Google Assistant. Dzięki nim użytkownicy mogą wykonywać szeroki zakres zadań, po prostu wydając polecenia głosowe. Systemy rozpoznawania mowy mogą też być zintegrowane z komputerami pokładowymi samochodów, umożliwiając kierowcom bezpieczne sterowanie różnymi funkcjami bez odrywania wzroku od drogi.
Wykorzystanie technologii głosowej w inteligentnych domach. Oświetlenie, urządzenia domowe, systemy bezpieczeństwa, a nawet infrastruktura miejska mogą być teraz sterowane za pomocą głosu. Takie rozwiązania są już zaimplementowane w wielu krajach, czyniąc życie wygodniejszym i bezpieczniejszym.
Pomoc osobom niepełnosprawnym. Systemy rozpoznawania mowy pozwalają osobom z niepełnosprawnością ruchową lub zaburzeniami mowy kontrolować różne urządzenia i aplikacje, zwiększając tym samym ich niezależność i jakość życia.
Medycyna. Rozpoznawanie mowy jest aktywnie wykorzystywane przez lekarzy do zarządzania elektroniczną dokumentacją medyczną, oszczędzając czas i poprawiając dokładność informacji. Personel medyczny może korzystać z zapytań głosowych, aby szybko znaleźć potrzebne informacje w bazach danych, protokołach leczenia lub książkach referencyjnych.
Edukacja. Dzięki technologii rozpoznawania mowy jest możliwa zamiana mowy na tekst podczas lekcji w czasie rzeczywistym, a następnie wypowiedz wykładowcy może być udostępniana studentom w formie papierowej do samodzielnej nauki. Nauczyciele i studenci mogą używać poleceń głosowych do wyszukiwania, otwierania i nawigowania po materiałach edukacyjnych, e-bookach i bazach danych.
Biznes. Rozpoznawanie mowy z pliku audio pomaga automatycznie transkrybować nagrania audio i wideo ze spotkań, negocjacji, wywiadów, które można następnie analizować.
Centrum obsługi telefonicznej. Rozpoznawanie mowy pomaga zautomatyzować procesy interakcji z klientami, zwiększając szybkość i jakość obsługi. Rozpoznawanie mowy jest wykorzystywane do obsługi połączeń, kierowania połączeń i wydobywania ważnych informacji z dialogów.
Powyższe przykłady ilustrują szeroki zakres zastosowań rozpoznawania mowy, który stale się poszerza wraz z rozwojem technologii.
Rozpoznawanie mowy od Lingvanex
Lingvanex wykorzystuje wysokiej jakości zbiory danych do szkolenia swoich modeli, aby zapewnić dokładną transkrypcję w czasie rzeczywistym wideo, audio oraz umożliwia rozpoznawanie języka mowy z 91 dostępnych. Technologia jest tak zaawansowana, że samodzielnie umieszcza wszystkie niezbędne znaki interpunkcyjne. Transkrypcje wykonane przez lokalne oprogramowanie do rozpoznawania mowy Lingvanex można łatwo przekształcić w napisy do filmów.
Nasze oprogramowanie do rozpoznawania mowy może obsługiwać wiele typów plików o dowolnym rozmiarze: WAV, WMA, MP3, OGG, M4A, FLV, AVI, MP4, MOV i MKV.
Kolejną zaletą tej usługi jest gwarancja prywatności. Proces rozpoznawania mowy nie wykracza poza komputery firmy i nie wymaga połączenia z Internetem.
Podsumowanie
Technologia rozpoznawania mowy szybko się rozwija, otwierając nowe możliwości interakcji człowiek-maszyna. Dokładna zamiana mowy na tekst odbywa się dzięki nowoczesnym systemom, które są w stanie zrozumieć kontekst i znaczenie wypowiadanych słów.
Rozpoznawanie mowy jest szeroko stosowane w wielu aplikacjach, od wirtualnych asystentów po systemy zarządzania transportem. Technologia ta poprawia użyteczność i dostępność urządzeń cyfrowych oraz pomaga osobom niepełnosprawnym.
Wraz z udoskonalaniem algorytmów i wzrostem mocy obliczeniowej, rozpoznawanie mowy będzie coraz dokładniejsze i bardziej niezawodne. W najbliższej przyszłości możemy spodziewać się jeszcze większej liczby zastosowań tej technologii w naszym codziennym życiu.
