如果您在日常生活中使用 Siri、Alexa、Cortana、Amazon Echo 或其他设备，您会接受 语音识别 已经成为我们生活中无处不在的一部分。 这些 人工智能驱动 语音助手将用户的口头查询转换为文本，解释和理解用户所说的内容，以做出适当的回应。
需要高质量的数据收集来开发可靠的语音识别模型。 但是，发展 语音识别软件 这不是一项简单的任务——正是因为转录人类语言的所有复杂性，如节奏、口音、音高和清晰度是很困难的。 而且，当你在这个复杂的组合中加入情感时，它就变成了一个挑战。
什么是语音识别？
语音识别是软件识别和处理的能力 人类语言 成文字。 虽然语音识别和语音识别之间的差异对许多人来说似乎是主观的，但两者之间存在一些根本差异。
尽管语音和语音识别都是语音助手技术的一部分，但它们执行两种不同的功能。 语音识别将人类语音和命令自动转录为文本，而语音识别仅处理识别说话者的声音。
语音识别的类型
在我们进入之前 语音识别类型，我们来简单看一下语音识别数据。
语音识别数据是人类语音录音和文本转录的集合，有助于训练机器学习系统 语音识别.
录音和转录被输入到机器学习系统中，这样算法就可以被训练来识别语音的细微差别并理解其含义。
虽然有很多地方可以获取免费的预打包数据集，但最好获取 自定义数据集 为您的项目。 您可以通过自定义数据集来选择集合大小、音频和扬声器要求以及语言。
语音数据频谱
语音数据 频谱识别从自然到不自然的语音质量和音调。
脚本语音识别数据
顾名思义，脚本语音是一种受控形式的数据。 演讲者从准备好的文本中录制特定的短语。 这些通常用于传递命令，强调如何 单词或短语 是说而不是在说什么。
在开发语音助手时可以使用脚本语音识别，该语音助手应该接收使用不同说话者口音发出的命令。
基于场景的语音识别
在基于情景的演讲中，演讲者被要求想象一个特定的情景并发出一个 语音指挥 根据场景。 通过这种方式，结果是一组未编写脚本但受控的语音命令。
开发人员需要基于场景的语音数据，以开发一种能够理解日常语音及其各种细微差别的设备。 例如，使用各种问题询问前往最近的必胜客的路线。
自然语音识别
就在语音频谱的末端是自发的、自然的、不受任何控制的语音。 演讲者使用他自然的谈话语气、语言、音高和男高音自由地说话。
如果您想在多说话人语音识别方面训练基于 ML 的应用程序，那么一个无脚本或 会话演讲 数据集很有用。
语音项目的数据收集组件
语音数据收集涉及的一系列步骤可确保收集到的数据具有质量，并有助于训练高质量的基于 AI 的模型。
了解所需的用户响应
首先了解模型所需的用户响应。 要开发语音识别模型，您应该收集与您需要的内容密切相关的数据。 从真实世界的交互中收集数据以了解用户交互和响应。 如果您正在构建基于 AI 的聊天助手，请查看聊天日志、通话记录、聊天对话框响应以创建数据集。
审查特定领域的语言
您需要语音识别数据集的通用内容和特定领域的内容。 收集通用语音数据后，您应该筛选数据并将通用与特定分开。
例如，客户可以打电话要求预约在眼保健中心检查青光眼。 预约是一个高度通用的术语，但青光眼是特定领域的。
此外，在训练语音识别 ML 模型时，请确保训练它以识别短语而不是单独 公认的词.
录制人类语音
在从前两个步骤收集数据之后，下一步将涉及让人类记录收集到的语句。
保持脚本的理想长度至关重要。 要求人们阅读超过 15 分钟的文字可能会适得其反。 在每条记录的陈述之间保持至少 2-3 秒的间隔。
允许录制是动态的
建立一个包含不同人、口音、风格在不同情况、设备和环境下记录的语音库。 如果大多数未来用户将使用固定电话，那么您的语音收集数据库应该具有符合该要求的重要表示。
诱导语音记录的可变性
设置好目标环境后，请您的数据收集主体在类似环境下阅读准备好的脚本。 要求受试者不要担心错误并尽可能自然地进行演绎。 这个想法是让一大群人在同一环境中录制脚本。
转录演讲稿
使用多个主题（有错误）录制脚本后，您应该继续转录。 保持错误完好无损，因为这将帮助您在收集的数据中获得活力和多样性。
您可以使用语音到文本引擎来进行转录，而不是让人类逐字转录整个文本。 但是，我们也建议您雇用人工抄录员来纠正错误。
开发测试集
开发测试集至关重要，因为它是 语言模型.
制作一对语音和相应的文本，并将它们分成片段。
收集到的元素后，抽取20%的样本，形成测试集。 它不是训练集，但是这个提取的数据会让你知道训练的模型是否转录了它没有训练过的音频。
建立语言训练模型和度量
现在，如果需要，使用特定领域的语句和其他变体来构建语音识别语言模型。 一旦你训练了模型，你应该开始测量它。
采用训练模型（选择 80% 的音频片段）并针对测试集（提取的 20% 数据集）对其进行测试，以检查预测和可靠性。 检查错误、模式，并关注可以修复的环境因素。
可能的用例或应用程序
语音应用、智能设备、语音转文本、客户支持、内容听写、安全应用、自动驾驶汽车、医疗保健笔记。
语音识别打开了一个充满可能性的世界，并且多年来语音应用程序的用户采用率有所增加。
一些常见的应用 语音识别技术 包括：
语音搜索应用程序
根据Google的说法， 关于20％ 在 Google 应用上进行的搜索是语音搜索。 八十亿人 预计到 2023 年将使用语音助手，比 6.4 年预计的 2022 亿人大幅增加。
多年来，语音搜索的采用率显着增加，预计这一趋势将持续下去。 消费者依靠语音搜索来搜索查询、购买产品、定位企业、查找本地企业等等。
家用设备/智能家电
语音识别技术被用于向家庭智能设备（如电视、灯和其他电器）提供语音命令。 66％的消费者 在英国、美国和德国表示，他们在使用智能设备和扬声器时会使用语音助手。
演讲到文字
在键入电子邮件、文档、报告和其他内容时，语音转文本应用程序被用于帮助免费计算。 演讲到文字 消除了输入文档、写书和邮件、字幕视频和翻译文本的时间。
客户支持
语音识别应用程序主要用于客户服务和支持。 语音识别系统有助于以有限的代表以可承受的成本提供 24/7 的客户服务解决方案。
内容听写
内容听写是另一回事 语音识别用例 这可以帮助学生和学者在很短的时间内编写大量内容。 对于因失明或视力问题而处于劣势的学生非常有帮助。
安全应用
通过识别独特的语音特征，语音识别被广泛用于安全和身份验证目的。 语音生物识别技术不是让个人使用被盗或滥用的个人信息来识别自己，而是提高了安全性。
此外，出于安全目的的语音识别提高了客户满意度，因为它消除了扩展的登录过程和凭据复制。
车辆语音指令
车辆，主要是汽车，现在具有通用的语音识别功能，以提高驾驶安全性。 它通过接受简单的语音命令（例如选择电台、拨打电话或降低音量）来帮助驾驶员专注于驾驶。
医疗保健笔记
使用语音识别算法构建的医疗转录软件可以轻松捕获医生的语音记录、命令、诊断和症状。 医学笔记提高了医疗保健行业的质量和紧迫性。
您是否有一个可以改变您的业务的语音识别项目？ 您可能需要的只是一个定制的语音识别数据集。
基于人工智能的语音识别软件需要在机器学习算法的可靠数据集上进行训练，以整合人类语音的句法、语法、句子结构、情感和细微差别。 最重要的是，软件应该不断学习和响应——随着每次交互而增长。
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