การรู้จำเสียงพูดอัตโนมัติ ( ASR ) เปลี่ยน อุตสาหกรรมการพากย์เสียง ด้วยการเปลี่ยนคำพูดเป็นข้อความ มันใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักรและปัญญาประดิษฐ์เพื่อทำความเข้าใจและเขียนสิ่งที่ผู้คนพูด ในช่วงสิบปีที่ผ่านมา ASR เติบโตขึ้นอย่างมาก ตอนนี้ใช้ในหลาย ๆ ด้านเช่นโทรศัพท์วิดีโอการตรวจสอบสื่อและการประชุมออนไลน์

วิธีการเก่า ๆ ในการทำ ASR คือการใช้รุ่นที่ซ่อนอยู่ของ Markov (HMM) และ Gaussian Mixture Models (GMM) วิธีนี้ใช้เป็นเวลาสิบห้าปี แต่มันต้องการงานและการฝึกอบรมพิเศษมากมาย

รูปแบบการเรียนรู้ลึกใหม่ใน ASR ดีกว่า พวกเขามีความแม่นยำและใช้งานง่ายขึ้น พวกเขาไม่ต้องการข้อมูลการฝึกอบรมพิเศษและสามารถเขียนคำพูดได้ดีโดยไม่ได้รับความช่วยเหลือเพิ่มเติม

ต้องขอบคุณ API คำพูดถึงข้อความเช่นเดียวกับ ASSEMBLYAI ตอนนี้ ASR ใช้งานง่ายขึ้น นักพัฒนา บริษัท สตาร์ทอัพและ บริษัท ขนาดใหญ่สามารถเพิ่ม ASR ให้กับผลิตภัณฑ์ของตนได้อย่างง่ายดาย เทคโนโลยีนี้ใช้ในหลาย ๆ ด้านเพื่อทำให้สิ่งต่าง ๆ ดีขึ้นเช่นในการติดตามการโทรคำอธิบายภาพวิดีโอการตรวจสอบสื่อและการประชุมออนไลน์

แต่ ASR ยังคงมีปัญหาบางอย่าง เป็นการยากที่จะเข้าใจการพูดได้อย่างสมบูรณ์แบบเพราะวิธีการต่าง ๆ ที่ผู้คนพูด แม้จะมีปัญหาเหล่านี้ความต้องการ ASR ก็เพิ่มขึ้น คาดว่าจะคุ้มค่า 24.9 พันล้านเหรียญสหรัฐภายในปี 2568

ASR ใช้ในหลายพื้นที่ไม่ใช่แค่เสียงพากย์ ในรถยนต์มันช่วยให้การขับขี่ปลอดภัยยิ่งขึ้นด้วยคำสั่งเสียง ในการดูแลสุขภาพช่วยให้แพทย์จดบันทึกข้อมูลผู้ป่วย นอกจากนี้ยังช่วยแก้ปัญหาของลูกค้าได้เร็วขึ้นในการขายโดยการถอดความและทำงานกับ AI chatbots

โดยสรุป ASR กำลังเปลี่ยน อุตสาหกรรม การพากย์เสียง มันทำให้การถอดเสียงพูดเร็วและแม่นยำ เมื่อดีขึ้น ASR จะช่วยให้สิ่งต่าง ๆ เข้าถึงได้มากขึ้นมีประสิทธิภาพและคุ้มค่าในหลาย ๆ สาขา

ประวัติย่อของ ASR

เทคโนโลยี ASR เริ่มต้นขึ้นในปี 1950 ระบบแรกที่ชื่อว่า "Audrey" ทำโดย Bell Labs ตั้งแต่นั้นมามันก็เติบโตขึ้นมากโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งเพื่อให้ดีขึ้น

ระบบ ASR เก่าใช้แบบผสมผสานเช่นรุ่นที่ซ่อนอยู่ของ Markov (HMM) ระบบเหล่านี้มีแบบจำลองภาษาพจนานุกรมการออกเสียงและ HMM พวกเขาได้รับการฝึกฝนในชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อรับรู้คำพูดได้ดี งานนี้ช่วยสร้างระบบ ASR ของวันนี้

การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่เกิดขึ้นในปี 2014 ด้วยกระดาษโดย Baidu มันพูดถึงการใช้การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งสำหรับ ASR วิธีนี้แมปเสียงกับคำโดยใช้เครือข่ายประสาทลึก มันทำให้ ASR มีความแม่นยำมากขึ้น

ตอนนี้เราใช้ทั้งวิธี ASR ทั้งเก่าและใหม่ วิธีเก่านั้นแข็งแกร่งและยืดหยุ่น วิธีใหม่นั้นง่ายกว่าและอาจมีความแม่นยำมากขึ้นโดยการเรียนรู้จาก Raw Audio

ASR ช่วยหลายอุตสาหกรรมเช่นโลกพากย์เสียง มันให้อำนาจ Siri, Alexa และ Google Assistant ทำให้การพูดคุยกับอุปกรณ์ง่ายๆ นอกจากนี้ยังช่วยในการพูดที่รวดเร็วและแม่นยำในการส่งข้อความช่วยเหลือผู้คนมากมาย

อนาคตของ ASR ดูสดใส เทคโนโลยีใหม่เช่น Whisper ของ Openai สามารถทำให้การถอดความดียิ่งขึ้น การวิจัยในการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งและ AI จะทำให้ ASR แม่นยำยิ่งขึ้น การเพิ่มเทคโนโลยี NLP จะช่วยให้เครื่องเข้าใจเพิ่มเติมเกี่ยวกับคำพูด

แอปพลิเคชันหลักและความท้าทายของ ASR

เทคโนโลยี ASR มีความสำคัญมากในหลาย ๆ สาขาเช่น อุตสาหกรรม การพากย์เสียง ช่วยในการถอดรหัสอัตโนมัติคำบรรยายภาพแบบเรียลไทม์สำหรับวิดีโอและคำบรรยาย นอกจากนี้ยังใช้ในระบบโทรศัพท์การบริการลูกค้าการแปลภาษาการดูแลสุขภาพและงานด้านกฎหมาย เทคโนโลยีนี้ได้เปลี่ยนวิธีการทำงานของสิ่งต่าง ๆ ทำให้การเข้าถึงง่ายขึ้นและลดค่าใช้จ่าย

แต่ ASR มี ความท้าทาย ใหญ่ การทำให้มันดีพอ ๆ กับมนุษย์เป็นเรื่องยาก มันมีปัญหากับรูปแบบการพูดที่แตกต่างกันและเข้าใจคำในบริบท นักวิจัยกำลังทำงานอย่างหนักเพื่อให้ดีขึ้นด้วยรูปแบบการเรียนรู้ใหม่

การได้รับข้อมูลและการฝึกอบรมที่เพียงพอเป็นอีกปัญหาใหญ่ ตอนนี้เราต้องการข้อมูลหลายพันหรือหลายแสนชั่วโมง บริษัท ต่าง ๆ ต้องดิ้นรนกับค่าใช้จ่ายและเวลาในการตั้งค่าระบบเสียง AI แต่บางอุตสาหกรรมเช่นบริการทางการเงินและการดูแลสุขภาพใช้เทคโนโลยีเสียงมากและวางแผนที่จะใช้งานได้มากขึ้น

การสำรวจโดย Statista พบว่า 73% ของธุรกิจไม่ได้ใช้เทคโนโลยีเสียงเพราะมันไม่ถูกต้องเพียงพอ อุตสาหกรรมที่แตกต่างกันต้องการแบบจำลองภาษาของตนเองสำหรับ ASR และ NLP NLP มีปัญหาของตัวเองเช่นการจัดการกับสแลงและต้องการการอัปเดต แต่ตลาดการจดจำเสียงคาดว่าจะเพิ่มขึ้นอย่างมากถึงเกือบ 50 ล้านเหรียญสหรัฐภายในปี 2572

การวิจัยโดย McKinsey แสดงให้เห็นว่า ASR สามารถปรับปรุงการบริการลูกค้าในศูนย์บริการได้อย่างแท้จริง มันสามารถทำให้สิ่งต่าง ๆ เร็วขึ้นให้ตัวเลือกการช่วยเหลือตนเองที่ดีขึ้นและทำให้การพูดคุยกับลูกค้าดีขึ้น เนื่องจากผู้บริโภค 50% ของเราใช้การค้นหาด้วยเสียงทุกวัน ASR สามารถเปลี่ยนวิธีการพูดคุยกับ บริษัท ต่างๆได้มาก

คำถามที่พบบ่อย

การจดจำคำพูดอัตโนมัติ (ASR) คืออะไรและมันจะปฏิวัติอุตสาหกรรมการพากย์เสียงอย่างไร

ASR เปลี่ยนคำพูดเป็นข้อความโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ มันเปลี่ยนโลกเสียงด้วยการสร้างข้อความแบบเรียลไทม์จากการพูด ตอนนี้มันช่วยในคำอธิบายภาพเกี่ยวกับ Tiktok, Instagram และ Spotify ทำให้สิ่งต่าง ๆ เข้าถึงได้และมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ประวัติของ ASR คืออะไร?

ระบบ ASR แรก "Audrey" เริ่มต้นในปี 1950 ที่ Bell Labs เมื่อเวลาผ่านไปการเรียนรู้ของเครื่องทำให้ ASR ดีขึ้นมาก ตอนนี้มีสองวิธีหลักในการทำ: วิธีดั้งเดิมและวิธีการเรียนรู้ลึก แต่ละคนมีจุดที่ดีและข้อเสียของตัวเอง

แอพพลิเคชั่นหลักและความท้าทายของ ASR คืออะไร?

ASR ใช้ในหลายพื้นที่ ในการพากย์เสียงจะช่วยในการเขียนอัตโนมัติคำบรรยายสดและคำบรรยาย นอกจากนี้ยังอยู่ในระบบโทรศัพท์การบริการลูกค้าการแปลภาษาการดูแลสุขภาพและงานด้านกฎหมาย แต่มันก็ยังมีปัญหาในการจับคู่ความแม่นยำของมนุษย์โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับการเปลี่ยนแปลงคำพูด นักวิจัยกำลังทำงานอย่างหนักเพื่อให้ดีขึ้น