自动语音识别 (ASR) 已经走过了漫长的道路。 虽然它是很久以前发明的，但几乎没有人使用过。 然而，时间和技术现在发生了巨大的变化。 音频转录已经有了很大的发展。
AI（人工智能）等技术推动了音频到文本的翻译过程，以获得快速准确的结果。 因此，它在现实世界中的应用也有所增加，一些流行的应用程序，如 Tik Tok、Spotify 和 Zoom，将这个过程嵌入到他们的移动应用程序中。
因此，让我们探索 ASR 并发现为什么它是 2022 年最流行的技术之一。
什么是语音转文本？
语音转文本是一种 AI 增强技术，可将人类语音从模拟形式转换为数字形式。 此外，收集的数据的数字形式被转录成文本格式。
语音转文本经常与与此方法完全不同的语音识别相混淆。 在语音识别中，重点是识别人的语音模式，而在这种方法中，系统试图识别正在说出的单词。
语音转文本的常用名称
这种先进的语音识别技术也很受欢迎，并被称为：
- 自动语音识别 (ASR)
- 语音识别
- 计算机语音识别
- 音频转录
- 屏幕阅读
理解自动语音识别的工作原理
音频到文本翻译软件的工作很复杂，涉及多个步骤的实施。 众所周知，speech-to-text 是一款专门用于将音频文件转换为可编辑文本格式的软件； 它通过利用语音识别来做到这一点。
工艺过程
- 最初，使用模数转换器，计算机程序将语言算法应用于提供的数据，以区分振动和听觉信号。
- 接下来，通过测量声波来过滤相关声音。
- 此外，声音被分配/分割成百分之一或千分之一秒，并与音素（用于区分一个单词和另一个单词的可测量的声音单位）匹配。
- 音素进一步通过数学模型运行，以将现有数据与众所周知的单词、句子和短语进行比较。
- 输出是文本或基于计算机的音频文件。
[另请阅读： 自动语音识别的全面概述]
语音转文本的用途是什么？
有多种自动语音识别软件使用，如
- 内容搜索： 我们大多数人已经从在手机上输入字母转变为按下按钮让软件识别我们的声音并提供所需的结果。
- 客户服务： 可以引导客户完成流程的几个初始步骤的聊天机器人和人工智能助手已经变得很普遍。
- 实时隐藏式字幕：随着全球内容访问量的增加，实时隐藏式字幕已成为一个突出且重要的市场，推动了 ASR 的使用。
- 电子文件： 一些行政部门已开始使用 ASR 来完成文档编制目的，以提高速度和效率。
语音识别的主要挑战是什么？
音频注释 尚未达到其发展的顶峰。 工程师们仍在努力应对许多挑战以提高系统效率，例如
- 控制口音和方言。
- 理解口语句子的上下文。
- 分离背景噪声以放大输入质量。
- 将代码切换为不同的语言以进行高效处理。
- 在视频文件的情况下分析语音中使用的视觉线索。
音频转录和语音到文本的 AI 开发
自动语音识别软件的最大挑战是 100% 准确地创建其输出。 由于原始数据是动态的，无法应用单一算法，因此对数据进行注释以训练 AI 在正确的上下文中理解它。
要执行此过程，需要执行特定任务，例如：
- 情绪和话题分析： 该软件使用多种算法对提供的数据进行情感分析，以提供无差错的结果。
- 意图和对话分析： 意图检测旨在训练人工智能识别说话者的意图。 它主要用于创建人工智能驱动的聊天机器人。
结论
语音转文本技术目前正处于一个伟大的阶段。 随着越来越多的数字设备将语音搜索和控制助手集成到其应用程序中，对音频转录的需求必将激增。 如果您热衷于将这一令人印象深刻的功能添加到您的应用程序中，请联系 Shaip 的语音数据收集专家以了解完整的详细信息。
