Технологии распознавания речи стали неотъемлемой частью нашего ежедневного общения. Мы можем голосом управлять светом, уточнить погоду на следующий день, включить любимые песни. Бизнес также следит за трендами и активно применяет технологии Speech-to-Text. По прогнозам, к 2024 году технология преобразования звука в текст и продукты на ее основе будут востребованы у 30% компаний.

Популярность таких решений обусловлена возможностями автоматизации, которые технология распознавания речи предоставляет бизнесу. Разбираемся, как это работает и какие решения на базе Speech-to-Text актуальны сегодня.

Что такое технология Speech-to-Text?

Если говорить простыми словами, распознавание речи — это процесс анализа голоса с последующим переводом аудио-информации в текст. Первые попытки создать подобную технологию были еще в 50-х годах прошлого века, однако настоящего прорыва удалось добиться только с развитием Machine Learning (ML) и искусственного интеллекта (AI).

Сегодня технология широко используется в повседневной жизни. Почти в каждом смартфоне есть свой виртуальный ассистент, который выполняет голосовые команды пользователя: открыть приложение, позвонить, включить фонарик. Умные колонки, которые появились в наших домах, тоже используют технологию распознавания речи. С помощью таких устройств мы можем включить музыку или фильм, управлять освещением в комнате или другими бытовыми приборами.

Однако наиболее интересные сценарии технология распознавания речи реализуются в бизнес-среде. Вероятно вы и сами общались с голосовыми ботами-консультантами, которые делают работу не хуже реальных операторов.

Суть работы технологии распознавания речи

Распознавание речи основано на анализе звукового сигнала, который поступает от микрофона или другого источника звука. Звуковой сигнал представляет собой волну, которая имеет различные параметры, такие как амплитуда, частота, фаза и т.д. Для того, чтобы преобразовать звуковой сигнал в текст, необходимо выполнить несколько этапов:

• Предобработка. На этом этапе звуковой сигнал подвергается фильтрации, усилению, нормализации и другим операциям, которые улучшают его качество и удаляют шумы и помехи.
• Сегментация. На этом этапе звуковой сигнал разбивается на отдельные фрагменты, называемые сегментами или кадрами. Каждый сегмент соответствует небольшому интервалу времени (например, 10-20 мс) и содержит определенную информацию о звуке.
• Извлечение признаков. На этом этапе из каждого сегмента извлекаются числовые характеристики, называемые признаками или векторами признаков. Признаки отражают спектральные, временные или статистические свойства звука и используются для его идентификации и классификации.
• Распознавание. На этом этапе из признаков восстанавливаются элементы речи, такие как фонемы, слоги, слова или фразы. Для этого используются различные алгоритмы и модели, которые основаны на правилах, статистике или машинном обучении. Распознавание может быть осуществлено на разных уровнях: от распознавания отдельных звуков до распознавания целого предложения или даже текста.
• Постобработка. На этом этапе результат распознавания подвергается проверке, коррекции и уточнению с учетом контекста, грамматики, семантики и других факторов. Постобработка может также включать в себя синтаксический и лексический анализ, извлечение смысла, генерацию ответа и т.д.

Сферы применения распознавания речи

Распознавание речи может иметь множество применений в различных областях:

• Образование. Распознавание речи может помочь в обучении иностранным языкам, проверке произношения, оценке уровня знаний, создании аудио- и видеоматериалов и др.
• Медицина. Распознавание речи может помочь в диагностике и лечении различных нарушений речи, таких как заикание, дислексия, афазия и др. Также распознавание речи может помочь в документировании медицинских данных, управлении электронными записями пациентов, общении с пациентами и коллегами и др.
• Развлечения. Распознавание речи может помочь в создании интерактивных игр, фильмов, мультфильмов, аудиокниг и др. Также распознавание речи может помочь в поиске и рекомендации контента, переводе и субтитровании, синхронизации звука и изображения и др.
• Безопасность. Распознавание речи может помочь в идентификации и верификации личности по голосу, распознавании команд и запросов, мониторинге и анализе звуковой информации, обнаружении и предотвращении угроз и др.

Распознавание речи — это область, которая имеет большое значение для человека и общества. Распознавание речи позволяет человеку эффективно взаимодействовать с компьютером или другим