זיהוי דיבור אוטומטי ( ASR ) משנה את תעשיית הקריינות על ידי הפיכת מילים מדוברות לטקסט. הוא משתמש בלמידת מכונה ובינה מלאכותית כדי להבין ולכתוב מה אנשים אומרים. בעשר השנים האחרונות, ASR גדלה מאוד. הוא משמש כעת בתחומים רבים כמו שיחות טלפון, סרטונים, בדיקות מדיה ופגישות מקוונות.

הדרך הישנה לעשות ASR הייתה שימוש במודלים מוסתרים של מרקוב (HMM) ומודלים של תערובת גאוסית (GMM). שיטה זו הייתה בשימוש במשך חמש עשרה שנים. אבל, זה היה צריך הרבה עבודה והכשרה מיוחדת.

מודלים חדשים של Deep Learning ב-ASR טובים יותר. הם מדויקים יותר וקלים יותר לשימוש. הם אינם זקוקים לנתוני אימון מיוחדים ויכולים לרשום דיבור היטב ללא עזרה נוספת.

הודות לממשקי ה-API של דיבור לטקסט, כמו אלה של AssemblyAI, ASR קל יותר לשימוש. מפתחים, סטארט-אפים וחברות גדולות יכולים להוסיף ASR למוצרים שלהם בקלות. הטכנולוגיה הזו משמשת בתחומים רבים כדי לשפר את הדברים, כמו מעקב אחר שיחות, כתוביות וידאו, בדיקות מדיה ופגישות מקוונות.

אבל, ל- ASR עדיין יש כמה בעיות. קשה להבין את הדיבור בצורה מושלמת בגלל דרכים שונות של אנשים לדבר. למרות בעיות אלו, הביקוש ל-ASR הולך וגדל. זה צפוי להיות שווה 24.9 מיליארד דולר עד 2025.

ASR משמש בתחומים רבים, לא רק קריינות. במכוניות, זה עוזר להפוך את הנהיגה לבטוחה יותר עם פקודות קוליות. בתחום הבריאות, זה עוזר לרופאים לרשום מידע על המטופל. זה גם עוזר לפתור בעיות לקוחות מהר יותר במכירות על ידי תמלול שיחות ועבודה עם צ'אטבוטים של AI.

לסיכום, ASR משנה את תעשיית הקריינות . זה הופך את תמלול הדיבור למהיר ומדויק. ככל שהיא משתפרת, ASR תעזור להפוך את הדברים לנגישים, יעילים וחסכוניים יותר בתחומים רבים.

היסטוריה קצרה של ASR

טכנולוגיית ASR החלה בשנות ה-50. המערכת הראשונה, בשם "אודרי", נוצרה על ידי מעבדות בל. מאז, זה גדל מאוד, תוך שימוש בלמידת מכונה ולמידה עמוקה כדי להשתפר.

מערכות ASR ישנות השתמשו בשילוב של דגמים כמו Hidden Markov Models (HMMs). למערכות אלו היו מודלים של שפה, מילוני הגייה ו-HMMs. הם אומנו על מערכי נתונים גדולים לזהות דיבור היטב. עבודה זו סייעה ליצור את מערכות ה-ASR של היום.

שינוי גדול חל בשנת 2014 עם מאמר של Baidu. זה דיבר על שימוש בלמידה עמוקה עבור ASR. שיטה זו ממפה אודיו למילים באמצעות רשתות עצביות עמוקות. זה הפך את ASR להרבה יותר מדויק.

כעת, אנו משתמשים בשיטות ASR ישנות והן חדשות. הדרך הישנה חזקה וגמישה. הדרך החדשה פשוטה יותר ועשויה להיות מדויקת יותר על ידי למידה מאודיו גולמי.

ASR עוזרת לתעשיות רבות, כמו עולם הקול. זה מניע את Siri, Alexa ו- Google Assistant, מה שמקל על דיבור עם מכשירים. זה גם עוזר עם דיבור מהיר ומדויק לטקסט, ועוזר לאנשים רבים.

העתיד של ASR נראה מזהיר. טכנולוגיה חדשה כמו Whisper של OpenAI יכולה להפוך את התמלול לטוב עוד יותר. מחקר בלמידה עמוקה ובינה מלאכותית ימשיך להפוך את ASR למדויק יותר. הוספת טכנולוגיית NLP תעזור למכונות להבין יותר על דיבור.

יישומים ואתגרים מרכזיים של ASR

טכנולוגיית ASR חשובה מאוד בתחומים רבים, כמו תעשיית הקריינות . זה עוזר עם תמלול אוטומטי, כתוביות בזמן אמת לסרטונים וכתוביות. הוא משמש גם במערכות טלפון, שירות לקוחות, תרגומי שפות, שירותי בריאות ועבודה משפטית. הטכנולוגיה הזו שינתה את אופן הפעולה של הדברים, הקלה על הגישה לדברים והפחיתה עלויות.

אתגרים גדולים . קשה לגרום לזה להיות טוב כמו בן אדם. יש לו בעיה עם סגנונות דיבור שונים והבנת מילים בהקשר. חוקרים עובדים קשה כדי לשפר את המצב עם מודלים חדשים של למידה.

קבלת מספיק נתונים והדרכה היא בעיה גדולה נוספת. כעת, אנו זקוקים לאלפי או אפילו למאות אלפי שעות של נתונים. חברות גם נאבקות עם העלות והזמן של הקמת מערכות AI קוליות. אבל, כמה תעשיות כמו שירותים פיננסיים ושירותי בריאות באמת משתמשים הרבה בטכנולוגיה קולית ומתכננות להשתמש בה אפילו יותר.

סקר של Statista מצא ש-73% מהעסקים לא משתמשים בטכנולוגיה קולית מכיוון שהיא לא מספיק מדויקת. תעשיות שונות זקוקות למודלים שפה משלהן עבור ASR ו-NLP. ל-NLP יש בעיות משלו כמו התמודדות עם סלנג וצורך עדכונים. אבל, שוק הזיהוי הקולי צפוי לגדול מאוד, ולהגיע לכמעט 50 מיליון דולר עד 2029.

מחקר של מקינזי מראה ש-ASR יכולה באמת לשפר את שירות הלקוחות במוקדים טלפוניים. זה יכול לעשות דברים מהירים יותר, לתת אפשרויות טובות יותר לעזרה עצמית ולשפר את השיחה עם הלקוחות. מכיוון ש-50% מהצרכנים בארה"ב משתמשים בחיפוש קולי מדי יום, ASR יכולה לשנות הרבה את האופן שבו אנחנו מדברים עם חברות.

שאלות נפוצות

מהו זיהוי דיבור אוטומטי (ASR) וכיצד הוא מחולל מהפכה בתעשיית הקריינות?

ASR הופך מילים מדוברות לטקסט באמצעות למידת מכונה ובינה מלאכותית. זה משנה את עולם הקריינות על ידי יצירת טקסט בזמן אמת מדיבור. כעת, זה עוזר עם כתוביות ב-TikTok, Instagram ו-Spotify, מה שהופך את הדברים לנגישים ויעילים יותר.

מה ההיסטוריה של ASR?

מערכת ה-ASR הראשונה, "אודרי", החלה בשנות החמישים במעבדות בל. עם הזמן, למידת מכונה הפכה את ASR להרבה יותר טוב. כעת, ישנן שתי דרכים עיקריות לעשות זאת: הדרך המסורתית ודרך הלמידה העמוקה. לכל אחד יש את היתרונות והחסרונות שלו.

מהם היישומים והאתגרים העיקריים של ASR?

ASR משמש בתחומים רבים. בקריינות, זה עוזר בכתיבה אוטומטית, כתוביות חיות וכתוביות. זה גם במערכות טלפון, שירות לקוחות, תרגום שפות, שירותי בריאות ועבודה משפטית. אבל, הוא עדיין מתקשה להתאים את הדיוק האנושי, במיוחד עם וריאציות דיבור. החוקרים עובדים קשה כדי לשפר אותו.