制造业语音识别

由人工智能和机器学习驱动的机器语音识别允许计算机程序理解和处理音频信号。这项技术与转录密切相关,转录是将口语转换为书面文本的过程,从而产生文本转录。

由于制造业拥抱这种先进技术,因此经常做出选择 本地机器语音识别解决方案 为了确保数据安全。本地解决方案允许公司将敏感信息保留在其受控环境中,从而降低外部泄露的风险。

这些解决方案还通过实现更快的数据访问和处理来提高运营效率,而不会出现与基于云的系统相关的延迟问题。此外,本地系统提供更大的定制以及与现有制造流程的集成,从而提高整体生产力和系统可靠性。

语音识别过程如何运作?

机器语音识别的过程涉及几个阶段:

1。麦克风或其他录音设备捕获音频信号;
2。音频文件被分割成碎片以便于处理,应用噪声去除和质量增强来准备进一步转换;
3。解码算法和机器学习神经网络解释产生的文本,考虑到上下文和语言结构;
4。最后,文本以文档的形式呈现,显示在设备屏幕上,或者作为命令执行。

为什么语音识别是制造的重要工具?

全球制造业每年创造数万亿美元,并在各大洲得到广泛利用。然而,重大挑战仍然存在,包括业务合作伙伴、客户和员工之间的语言障碍。解决这个问题对于行业的持续增长非常重要。

语音识别技术已成为制造业的重要工具,提供了许多提高运营效率、安全性和生产力的优势。

如今,任何大型制造业生产都涉及来自不同国家的人们,并使用多种语言的文档。以数十种语言和方言提供和提供营销、销售、保修服务。

因此,机器语音识别市场快速增长也就不足为奇了。以下仅指出了机器语音识别对任何制造商的一些好处。
 

  • 改善多语言互动: 语音识别技术可以即时理解、识别和翻译数十种语言的语音,使供应商、客户、经销商和制造公司工作人员能够更有效地进行沟通,而不受语言障碍的影响。这使非母语人士更容易以他们喜欢的语言提出问题和接收信息,从而改善了整体客户体验。多语言支持有助于吸引更多样化的国际客户和合作伙伴。
  • 简化沟通。 语音识别可用于会议期间的实时转录,从而提高讨论的清晰度和参与度。
  • 生产和运输自动化。 声控设备和车辆可用于工厂和物流中心,使各种流程更加有效和快速。
  • 客户服务自动化: 利用语音识别自动化系统的技术支持服务可以同时处理任意数量的例行查询,从而使员工能够专注于更复杂的交互。该技术可以更快地解决问题并更有效地处理请求,从而提高客户满意度。
  • 优化操作: 语音识别可以自动化各种管理任务,例如订购商品和处理付款。这减少了员工的工作量并最大限度地减少了人为错误,从而实现了更高效、更准确的操作。通过语音识别实现自动化可确保快速处理重复性任务,从而提高整体运营效率。
  • 创建说明和手册。 利用机器语音识别通过自动将口语内容转录成准确的书面文本来简化文档过程。该技术通过减少手动转录口语或视频技术支持所需的时间和精力来提高效率,确保更快地更新和传播教学材料。此外,它还提高了可访问性,使制作多语言手册和视频说明字幕变得更加容易,从而覆盖更广泛的受众。

Lingvanex 本地语音识别软件在制造方面的主要优势

本地语音识别软件由一家公司创建,但在另一家组织的服务器上安装和操作。

Lingvanex 的解决方案可确保所有连接到服务器的设备提供全面的语音识别服务,包括平板电脑、Windows 和 Mac OS 台式电脑以及 Android 和 iPhone 手机。
 

  • 增强数据安全性。 这种方法非常安全,因为它无需在外部服务器上传输和处理录音,从而保护信息。安全的重要性怎么强调都不为过,特别是在涉及私人金融信息和技术知识的情况下。
  • 无限的转录能力。 除了确保完全安全之外,Lingvanex 还提供固定的每月价格,对处理的音频音量没有限制。每月 400 欧元用户可以转录十几个小时到数千小时的音频。
  • 实时转录。 该软件支持以 FLV、AVI、MP4、MOV、MKV、WAV、WMA、MP3、OGG 和 M4A 等格式转录实时语音和预先录制的文件。
  • 多语言支持。 Lingvanex 本地语音识别软件可识别并转录 90 多种语言的语音。所有语言模型都会定期更新。
  • 改进培训和入职培训。 Lingvanex为客户的员工提供全面的技术支持和培训。
  • 无缝集成。 Lingvanex 本地语音识别软件可以与之无缝集成 本地机器翻译软件。这种集成允许将认可文本实时或事后翻译成 109 种语言,翻译量没有限制。


业(包括制造业)采用率的提高推动下,全球语音识别技术市场正在迅速增长。

发达国家和发展中国家的消费者购买行为都在不断发展,并显着转向在线购物。客户现在可以浏览汽车或电脑等制造产品,询问价格和功能,并从舒适的家中收到个性化推荐。

分析师预测语音识别领域将显着增长中,语音识别成为许多与制造相关的服务中的标准功能。

AI和机器学习的进步,特别是在语音识别方面,制造业已经获得了可观的好处。这些技术将促进创新,提升客户体验,并释放新的增长和差异化机会。


常见问题解答(常见问题解答)

企业如何提高语音识别度?

企业可以通过使用良好的培训数据、改进声学建模以捕捉语音的微小差异、使硬件更好地实现更快的工作以及从用户那里获取反馈以使识别更加准确来提高语音识别能力。

NLP和语音识别是什么?

自然语言处理(NLP)和语音识别是不同但互补的技术。语音识别侧重于处理语音数据以将其转换为结构化形式,例如文本。自然语言处理(NLP)侧重于通过处理文本输入来理解数据的含义。

语音识别和语音识别有什么区别?

语音识别侧重于将口语转换为书面文本,实现转录和基于文本的分析。相比之下,声音识别旨在根据个人独特的声音特征来识别和验证个人。

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