Nhận dạng giọng nói tự động ( ASR ) thay đổi ngành công nghiệp lồng tiếng bằng cách biến các từ nói thành văn bản. Nó sử dụng học máy và trí tuệ nhân tạo để hiểu và viết ra những gì mọi người nói. Trong mười năm qua, ASR đã phát triển rất nhiều. Hiện tại nó được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như các cuộc gọi điện thoại, video, kiểm tra phương tiện và các cuộc họp trực tuyến.

Cách làm cũ của ASR là sử dụng các mô hình Hidden Markov (HMM) và các mô hình hỗn hợp Gaussian (GMM). Phương pháp này đã được sử dụng trong mười lăm năm. Nhưng, nó cần rất nhiều công việc và đào tạo đặc biệt.

Các mô hình học tập sâu mới trong ASR là tốt hơn. Chúng chính xác hơn và dễ sử dụng hơn. Họ không cần dữ liệu đào tạo đặc biệt và có thể viết ra bài phát biểu tốt mà không cần trợ giúp thêm.

Nhờ các API phát biểu theo văn bản, giống như các API từ ASSEMBLYAI, ASR giờ đây dễ sử dụng hơn. Các nhà phát triển, khởi nghiệp và các công ty lớn có thể thêm ASR vào sản phẩm của họ một cách dễ dàng. Công nghệ này được sử dụng trong nhiều lĩnh vực để làm cho mọi thứ tốt hơn, như trong việc theo dõi cuộc gọi, chú thích video, kiểm tra phương tiện và các cuộc họp trực tuyến.

Nhưng, ASR vẫn có một số vấn đề. Thật khó để hiểu được lời nói hoàn hảo vì những cách khác nhau của mọi người. Bất chấp những vấn đề này, nhu cầu về ASR đang tăng lên. Nó dự kiến ​​sẽ trị giá 24,9 tỷ USD vào năm 2025.

ASR được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, không chỉ là giọng nói. Trong xe hơi, nó giúp lái xe an toàn hơn với các lệnh thoại. Trong chăm sóc sức khỏe, nó giúp các bác sĩ viết ra thông tin bệnh nhân. Nó cũng giúp giải quyết các vấn đề của khách hàng nhanh hơn trong doanh số bằng cách phiên âm các cuộc gọi và làm việc với AI chatbots.

Tóm lại, ASR đang thay đổi ngành công nghiệp lồng tiếng . Nó làm cho việc phiên âm lời nói nhanh và chính xác. Khi nó trở nên tốt hơn, ASR sẽ giúp làm cho mọi thứ dễ tiếp cận hơn, hiệu quả và hiệu quả về chi phí trong nhiều lĩnh vực.

Lịch sử ngắn gọn của ASR

Công nghệ ASR bắt đầu vào những năm 1950. Hệ thống đầu tiên, có tên là "Audrey", được thực hiện bởi Bell Labs. Kể từ đó, nó đã phát triển rất nhiều, sử dụng học máy và học sâu để trở nên tốt hơn.

Các hệ thống ASR cũ đã sử dụng hỗn hợp các mô hình như mô hình Markov ẩn (HMM). Các hệ thống này có mô hình ngôn ngữ, từ điển phát âm và HMM. Họ đã được đào tạo trên các bộ dữ liệu lớn để nhận ra lời nói tốt. Công việc này đã giúp tạo ra các hệ thống ASR ngày nay.

Một sự thay đổi lớn đã đến vào năm 2014 với một bài báo của Baidu. Nó đã nói về việc sử dụng học tập sâu cho ASR. Phương pháp này ánh xạ âm thanh cho các từ sử dụng mạng thần kinh sâu. Nó đã làm cho ASR chính xác hơn nhiều.

Bây giờ, chúng tôi sử dụng cả phương pháp ASR cũ và mới. Cách cũ là mạnh mẽ và linh hoạt. Cách mới đơn giản hơn và có thể chính xác hơn bằng cách học từ âm thanh thô.

ASR giúp nhiều ngành công nghiệp, như thế giới lồng tiếng. Nó cung cấp năng lượng cho Siri, Alexa và Google Assistant, làm cho việc nói chuyện với các thiết bị trở nên dễ dàng. Nó cũng giúp nói nhanh và chính xác cho văn bản, giúp đỡ nhiều người.

Tương lai của ASR trông tươi sáng. Công nghệ mới như Openai's Whisper có thể làm cho phiên âm thậm chí còn tốt hơn. Nghiên cứu về học tập sâu và AI sẽ tiếp tục làm cho ASR chính xác hơn. Thêm NLP Tech sẽ giúp máy hiểu thêm về lời nói.

Các ứng dụng chính và thách thức của ASR

Công nghệ ASR rất quan trọng trong nhiều lĩnh vực, như ngành công nghiệp lồng tiếng . Nó giúp phiên âm tự động, chú thích thời gian thực cho video và phụ đề. Nó cũng được sử dụng trong các hệ thống điện thoại, dịch vụ khách hàng, dịch ngôn ngữ, chăm sóc sức khỏe và công việc pháp lý. Công nghệ này đã thay đổi cách mọi thứ hoạt động, làm cho mọi thứ dễ dàng truy cập hơn và cắt giảm chi phí.

Nhưng, ASR có một số thách thức . Làm cho nó trở nên tốt như một con người là khó khăn. Nó gặp rắc rối với các phong cách nói khác nhau và hiểu các từ trong bối cảnh. Các nhà nghiên cứu đang làm việc chăm chỉ để làm cho nó tốt hơn với các mô hình học tập mới.

Nhận đủ dữ liệu và đào tạo là một vấn đề lớn khác. Bây giờ, chúng tôi cần hàng ngàn hoặc thậm chí hàng trăm ngàn giờ dữ liệu. Các công ty cũng đấu tranh với chi phí và thời gian thiết lập các hệ thống AI giọng nói. Nhưng, một số ngành công nghiệp như dịch vụ tài chính và chăm sóc sức khỏe đang thực sự sử dụng công nghệ giọng nói rất nhiều và có kế hoạch sử dụng nó nhiều hơn nữa.

Một cuộc khảo sát của Statista cho thấy 73% doanh nghiệp không sử dụng công nghệ giọng nói vì nó không đủ chính xác. Các ngành công nghiệp khác nhau cần các mô hình ngôn ngữ của riêng họ cho ASR và NLP. NLP có vấn đề riêng như đối phó với tiếng lóng và cần cập nhật. Nhưng, thị trường nhận dạng giọng nói dự kiến ​​sẽ tăng lên rất nhiều, đạt gần 50 triệu đô la vào năm 2029.

Nghiên cứu của McKinsey cho thấy ASR thực sự có thể cải thiện dịch vụ khách hàng trong các trung tâm cuộc gọi. Nó có thể làm cho mọi thứ nhanh hơn, cung cấp các tùy chọn tự giúp đỡ tốt hơn và nói chuyện với khách hàng tốt hơn. Vì 50% người tiêu dùng Hoa Kỳ sử dụng tìm kiếm bằng giọng nói mỗi ngày, ASR có thể thay đổi cách chúng tôi nói chuyện với các công ty rất nhiều.

Câu hỏi thường gặp

Nhận dạng giọng nói tự động (ASR) là gì và nó cách mạng hóa ngành công nghiệp lồng tiếng là gì?

ASR biến các từ nói thành văn bản bằng cách sử dụng máy học và trí tuệ nhân tạo. Nó thay đổi thế giới lồng tiếng bằng cách thực hiện văn bản thời gian thực từ bài phát biểu. Bây giờ, nó giúp với các chú thích trên Tiktok, Instagram và Spotify, làm cho mọi thứ dễ tiếp cận và hiệu quả hơn.

Lịch sử của ASR là gì?

Hệ thống ASR đầu tiên, "Audrey", bắt đầu vào những năm 1950 tại Bell Labs. Theo thời gian, học máy làm ASR tốt hơn nhiều. Bây giờ, có hai cách chính để làm điều đó: cách truyền thống và cách học sâu. Mỗi người có những điểm tốt và nhược điểm riêng.

Các ứng dụng và thách thức chính của ASR là gì?

ASR được sử dụng trong nhiều lĩnh vực. Trong giọng nói, nó giúp viết tự động, chú thích trực tiếp và phụ đề. Nó cũng có trong hệ thống điện thoại, dịch vụ khách hàng, dịch ngôn ngữ, chăm sóc sức khỏe và công việc pháp lý. Nhưng, nó vẫn gặp khó khăn khi phù hợp với độ chính xác của con người, đặc biệt là với các biến thể lời nói. Các nhà nghiên cứu đang làm việc chăm chỉ để làm cho nó tốt hơn.