製造語音辨識

由人工智慧和機器學習驅動的機器語音識別允許電腦程式理解和處理音訊訊號。這項技術與轉錄密切相關,轉錄是將口語轉換為書面文本的過程,從而產生文本轉錄本。

由於製造業採用這種先進技術,因此它經常選擇 本機機器語音辨識解決方案 為了確保資料安全。本地解決方案允許公司將敏感資訊保存在其受控環境中,從而降低外部違規的風險。

這些解決方案還透過實現更快的資料存取和處理來提高營運效率,而不會出現與基於雲端的系統相關的延遲問題。此外,本地系統提供了與現有製造流程的更大程度的客製化和集成,從而提高了整體生產力和系統可靠性。

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語音辨識過程如何運作?

機器語音辨識的過程涉及幾個階段:

1。麥克風或其他錄音設備捕捉音訊訊號;
2。將音訊檔案分割成片段以便於處理,並應用雜訊消除和品質增強來為進一步轉換做好準備;
3。解碼演算法和機器學習神經網路解釋所得文本,同時考慮上下文和語言結構;
4。最後,文字以文件形式呈現,顯示在裝置螢幕上,或作為命令執行。

為什麼語音辨識是製造的重要工具?

全球製造業每年產生數兆美元的收入,並在各大洲廣泛使用。然而,重大挑戰仍然存在,包括業務合作夥伴、客戶和員工之間的語言障礙。解決這個問題對於產業的持續成長非常重要。

語音辨識技術已成為製造業的重要工具,具有提高營運效率、安全性和生產力的眾多優勢。

如今,任何大型製造生產都涉及來自不同國家的人,並使用多種語言的文檔。以數十種語言和方言提供行銷、銷售、保固服務。

因此,機器語音辨識市場快速成長也就不足為奇了。以下僅指出機器語音辨識對任何製造商的一些好處。
 

  • 改善多語言互動: 語音辨識技術可以立即理解、識別和翻譯數十種語言的語音,使供應商、客戶、經銷商和製造公司員工能夠更有效地溝通,無論語言障礙如何。這使非母語人士更容易用他們喜歡的語言提出問題和接收訊息,從而改善了整體客戶體驗。多語言支援有助於吸引更多樣化的國際客戶和合作夥伴。
  • 簡化溝通。 語音辨識可用於會議期間的即時轉錄,從而提高討論的清晰度和參與度。
  • 生產和運輸自動化。 工廠和物流中心可以使用語音控制設備和車輛,使各種流程更有效、更快速。
  • 客戶服務自動化: 利用語音辨識自動化系統的技術支援服務可以同時處理任意數量的例行查詢,使員工能夠專注於更複雜的互動。該技術可以更快地解決問題並更有效地處理請求,從而提高客戶滿意度。
  • 優化營運: 語音辨識可以自動執行各種管理任務,例如下訂單和處理付款。這減少了員工的工作量並最大限度地減少了人為錯誤,從而實現更有效率、更準確的操作。透過語音辨識實現自動化可確保快速處理重複性任務,從而提高整體營運效率。
  • 建立說明和手冊。 利用機器語音辨識可以自動將口語內容轉錄成準確的書面文本,從而簡化文件流程。該技術透過減少手動轉錄口語或視訊技術支援所需的時間和精力來提高效率,確保更快地更新和傳播教學材料。此外,它還提高了可訪問性,更容易製作視訊說明的多語言手冊和字幕,從而覆蓋更廣泛的受眾。

Lingvanex 本地語音辨識軟體製造的主要優勢

本地語音辨識軟體由一家公司創建,但在另一家組織的伺服器上安裝和操作。

Lingvanex 的解決方案可確保連接到伺服器的所有裝置提供全面的語音辨識服務,包括平板電腦、Windows 和 Mac OS 桌上型電腦以及 Android 和 iPhone 手機。
 

  • 增強資料安全性。 這種方法是高度安全的,因為它無需在外部伺服器上傳輸和處理錄音,從而保護資訊。安全的重要性怎麼強調都不為過,特別是在涉及私人金融資訊和技術知識的情況下。
  • 無限的轉錄能力。 除了確保完全的安全性外,Lingvanex 還提供固定的每月價格,對音訊處理量沒有限制。每月400歐元,用戶可以轉錄十幾到數千小時的音訊。
  • 即時轉錄。 該軟體支援以 FLV、AVI、MP4、MOV、MKV、WAV、WMA、MP3、OGG 和 M4A 等格式轉錄即時語音和預先錄製的檔案。
  • 多語言支援。 Lingvanex 本地語音辨識軟體可辨識並轉錄 90 多種語言的語音。所有語言模型都會定期更新。
  • 改善培訓和入職培訓。 Lingvanex 為客戶員工提供全面的技術支援和培訓。
  • 無縫整合。 Lingvanex 本地語音辨識軟體可以無縫整合 本地機器翻譯軟體。這種整合允許將公認的文本即時或事後翻譯成 109 種語言,且翻譯量沒有限制。


在包括製造業在內的各行業採用率不斷提高的推動下,全球語音辨識技術市場正在快速成長。

已開發國家和發展中國家的消費者購買行為都在不斷發展,並顯著轉向線上購物。客戶現在可以瀏覽汽車或電腦等製造產品,詢問價格和功能,並在舒適的家中收到個人化推薦。

分析師預測語音辨識領域將顯著成長,語音辨識成為許多與製造相關的服務的標準功能。

製造業已經從人工智慧和機器學習的進步中獲得了巨大的好處,特別是在語音辨識方面。這些技術將促進創新,提升客戶體驗,並釋放新的成長和差異化機會。


常見問題(常見問題)

公司如何提高語音辨識能力?

企業可以透過使用良好的培訓數據、改進聲學建模以捕捉語音中的微小差異、使硬體更好地更快地工作以及獲取用戶反饋以使識別更加準確來更好地進行語音識別。

什麼是 NLP 和語音辨識?

自然語言處理(NLP)和語音辨識是不同但互補的技術。語音辨識的重點是處理語音資料以將其轉換為結構化形式,例如文字。自然語言處理(NLP)專注於透過處理文字輸入來理解資料的含義。

語音辨識和語音辨識有什麼差別?

語音辨識的重點是將口語轉換為書面文本,從而實現轉錄和基於文本的分析。相較之下,語音辨識的目的是根據個人獨特的聲音特徵來識別和驗證個人。

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