Им предстоит научиться различать диалекты, отделять голос от фонового шума и решить много других задач. Одна из них — научиться вступать в коммуникацию по ситуации и без прямого запроса. То есть не ждать команды «Окей, Google», а предлагать помощь первым, когда она необходима.
Этот же принцип, только наоборот, использует сервис синтеза речи SaluteSpeech. Более глубокое понимание и решение вызовов, а также активное внедрение перспективных аспектов, позволит максимально использовать потенциал искусственного интеллекта в распознавании речи в медицине. Решение вызовов, связанных с точностью распознавания, конфиденциальностью данных и интеграцией с медицинскими процессами, требует совместных усилий медицинских профессионалов, разработчиков и технологических специалистов. Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в распознавание речи в медицине осуществляется при помощи разнообразных технологий и методов, которые революционизируют процессы документации, диагностики и общения в здравоохранении. Прошло чуть больше 20 лет — и сегодня мы живем в мире, где технология распознавания речи кажется чем-то естественным и неотъемлемым.
Что Такое Disaster Recovery: Зачем Нужно, Как Использовать, Преимущества
Была выработана концепция непрерывной аугментации при обучении нейронных сетей. Здесь важно отметить, что, как и в случае обучения акустической модели ASR, старт с предобученных английских весов очень помог стабилизации обучения и повышению качества. Обучившись таким образом, модель начинает неплохо разделять реальные многоголосные аудио. На вход модели подаётся waveform’а, она предобрабатывается энкодером — как правило, свёрточным — для получения признаков. Далее на основе этих признаков для каждого из итоговых каналов предсказывается маска, которая затем умножается на эти признаки (этап Separation, разделение).
С помощью простых голосовых команд мы можем включить свет, узнать прогноз погоды на завтра, послушать любимую музыку. Бизнес тоже не отстает от тенденций и активно внедряет технологии Speech-to-Text. Согласно прогнозу Gartner, уже в 2023 году технологию перевода звука в текст и продукты на ее основе будут использовать 25% компаний. Разработчики не скрывают, что Whisper имеет свои ограничения – в частности, в области предиктивной расшифровки текста.
Поэтому всё, что связано с голосовыми сервисами, — это высоконагруженные системы с минимальным сроком ответа.
Где Применяются Синтез И Распознавание Речи?
Искусственный интеллект в распознавании речи в медицине не только улучшает текущие процессы, но и создает новые перспективы для персонализированного и более эффективного оказания медицинской помощи. Искусственный интеллект — это очень обширный термин, в рамках которого уже существуют и еще находятся в стадии разработки множество алгоритмов, предназначенных для выполнения широчайшего спектра практических задач. Но что на самом деле умеют современные программы искусственного интеллекта, и какими принципами они руководствуются во время работы? Сегодня мы поговорим про одну из ключевых особенностей машинного разума, с которой каждый из нас регулярно сталкивается в повседневности — способностью голосовых помощников распознавать человеческую речь. Технологии распознавания речи прочно вошли в нашу повседневную жизнь.
Позволяет формировать пользовательские словари произношения терминов и аббревиатур для подсистемы синтеза речи (TTS). Голосовые помощники должны стать более персонализированными — и это не про возможность реагировать на имя пользователя. Уже сейчас многие из них умеют реагировать на голос, определяя, кто перед ними, и действуя дальше в зависимости от предпочтений конкретного человека.
В качестве примера — простая ситуация, когда человек говорит с акцентом, простужен или носит брекеты, в связи с чем меняется его произношение. По данным Juniper Research, в 2022 году пользователи потратят $19 млрд на гаджеты с голосовыми возможностями. Это огромная аудитория, с которой бренды могут взаимодействовать в контексте ситуации их запроса. Разве не логично, если человек просит помощника вызвать ему такси, предложить ему в этот момент какой-то определенный сервис? Сейчас все рекламные интеграции в голосовые помощники ведутся на уровне экспериментов, но на самом деле это рынок с миллиардным потенциалом, который еще только предстоит освоить. В бизнесе возможности интеграции шире, так как глубина данных здесь намного больше.
Датасет состоит из аудиозаписей с голосом, которые сопровождаются размеченным текстом. Таким образом, на вход нейросети подаётся пара аудио-текст, из которой она должна найти соответствие «рисунку» аудиодорожки определенных букв и слов. В основе работы технологии STT — нейросети, которые обрабатывают речь и возвращают распознанный текст.
А к 2025 году более 50% работников интеллектуального труда будут использовать таких ассистентов на регулярной основе (в 2019 году таких было только 2%). Naumen Speech AI — система автоматического распознавания и синтеза речи от лидера рынка дистанционного клиентского обслуживания, которая помогает создавать голосовые ИИ-сервисы в крупных компаниях. Технологии, отточенные на 600+ реализованных проектах автоматизации и готовые для внедрения в ваш бизнес. Она обучена на большом наборе данных разнообразного аудио, а также представляет собой многозадачную модель, которая может выполнять многоязычное распознавание речи, перевод речи и идентификацию языка. Такая метрика позволяет оценить потенциал улучшения на срезе многоголосных запросов, поступающих к ассистенту. В нашем случае мы увидели потенциал для улучшения качества почти в 2 раза.
Мы взяли подкаст “Хочу не могу” (сам подкаст из категории 18+, но конкретно эта запись безопасная). Второй вариант, на котором мы в итоге остановились, заключается в том, чтобы добавить предварительный этап — разделение аудио. На этом этапе из одной аудиодорожки с N говорящими получается N дорожек с одним говорящим в каждой.
Ещё около 10% можно выиграть, добавив результат распознавания по исходной, неразделённой, аудиозаписи. Результаты выглядели впечатляюще, но оставался вопрос, как нам получить своего «оракула». Активное внедрение https://deveducation.com/ перспективных аспектов, таких как улучшение медицинской документации, точность диагностики, обогащение врачебного образования и снижение расходов, создает обширные возможности для трансформации здравоохранения.
«Разработка моделей ИИ для синтеза и распознавания речи требует больших объемов высококачественных обучающих данных, сбор и разметка которых могут быть дорогостоящими и отнимать много времени. Когда вероятности по каждой букве в записи голоса вычислены, искусственный интеллект пытается понять, какое это слово. Для этого есть контекст — или, проще говоря, словарь, — с которым нейросеть проводит сравнение вероятных букв.
В жизни мы не говорим ровным тоном с одинаковым количеством пауз между словами. Живая речь человека богата разными оттенками, театральными паузами, она может быть медленной, быстрой, оживленной, задумчивой и много какой еще. Все это предстоит перенять компьютерам; чем быстрее они научатся это делать, тем им проще будет адаптироваться.
Позволяет обучать семантические и акустические модели распознавания речи. Тем не менее их возможности год от года растут, так что голосовые помощники, получившие популярность в первую очередь на массовом рынке, начинают проникать в B2B. Решение приблизило к живому человеку диалоговые навыки помощника, который позволил компании сократить время обслуживания 68% входящих обращений и сохранить около eighty рабочих часов каждого оператора в месяц.
Получаем разделённые представления, которые остаётся превратить обратно в waveform’ы — этап Decoder. Если говорят несколько человек одновременно, то для модели это незнакомый класс данных (out-of-domain), и она может выдавать неправильные результаты. Подробно остановимся на архитектуре нашего решения, узнаем о процессе её создания и возникавших сложностях, послушаем примеры работы системы. Кроме этого, распознавание голоса может быть полезно для текстового сопровождения аудиоматериалов. В этом случае распознавание может происходить по сохранённым файлам, которые будут обрабатываться в фоновом режиме.
Важную роль в том, насколько точно и быстро современные системы умеют переводить речь в текст, сыграл искусственный интеллект. Популярность подобных решений обусловлена возможностями автоматизации, которые технология распознавания речи дает бизнесу. Разбираемся, как это работает и какие решения на базе Speech-to-Text актуальны сегодня.
Выше мы приводили примеры с использованием голосового поиска в навигаторе. Однако это лишь один из множества возможных способов применения технологии распознавания голоса. Рассмотрим, как технологии расшифровки голоса могут быть задействованы в телефонном общении с клиентами. Есть и другие кейсы применения технологии распознавания с использованием искусственного интеллекта — мы рассмотрим их далее в статье. Однако у людей различных национальностей, культур, профессий, образа жизни в реальной жизни стиль речи может отличаться от идеального, к которому привыкли голосовые помощники.
Кстати, пока нет помощников, которые смогли бы пройти тест Тьюринга. Английский ученый Алан Тьюринг придумал этот тест, чтобы оценить интеллект машины. Чтобы сдать тест, робот голосовые технологии должен вести себя неотличимо от живого человека. Председатель совета директоров Alphabet ранее заявил, что Google Duplex проходит тест Тьюринга при назначении встреч.
- Вопреки значительному прогрессу в области распознавания речи с использованием искусственного интеллекта в медицинской практике, существуют вызовы, которые требуют внимания и решения для полноценного внедрения этой технологии.
- Но что на самом деле умеют современные программы искусственного интеллекта, и какими принципами они руководствуются во время работы?
- У помощников есть потенциал к развитию в системах умного транспорта, управления городской инфраструктурой, в промышленности, медицине и образовании.
- В этих случаях реакция на голосовую команду нужна сразу же — и обработка речи занимает меньше секунды.
- Типичный сценарий в таких записях — необходимость интерпретации перекрывающейся речи нескольких человек (высказывания накладываются друг на друга).
Дополнительная кастомизация голоса для естественного звучания за счет управления скоростью речи, интонаций и паузами. Эта часть не относится непосредственно к Whisper и к распознаванию речи. Здесь читаем из файла все семплы, обнуляем каждый четный и создаем новый файл.
Но он подчеркнул, что это происходит при соблюдении определенных условий. Однако Audrey положила начало другим, более совершенным изобретениям. Интересно, что пол и возраст диктора не влияет на качество обучения, а вот разница в произношении слов или артикуляционные особенности могут научить нейросеть справляться с разными кейсами. Корректная озвучка динамических данных помогает создавать гибкое сочетание синтеза и предзаписи.