Im Jahr 2010 entwickelt sich ASR enorm weiter und wird immer häufiger und präziser. Heute sind Amazon, Google und Apple die führenden Anbieter von ASR-Technologie.
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Wie funktioniert die Spracherkennung?
Automatische Spracherkennung ist eine ziemlich fortschrittliche Technologie, deren Design und Entwicklung extrem schwierig ist. Es gibt weltweit Tausende von Sprachen mit unterschiedlichen Dialekten und Akzenten, daher ist es schwierig, Software program zu entwickeln, die alle Sprachen versteht.
ASR verwendet für seine Entwicklung Konzepte der natürlichen Sprachverarbeitung und des maschinellen Lernens. Durch die Einbindung zahlreicher Sprachlernmechanismen in die Software program stellen Entwickler die Präzision und Effizienz der Spracherkennungssoftware sicher.
Automatische Spracherkennung (ASR) ist eine komplexe Technologie, die auf mehreren Schlüsselprozessen basiert, um gesprochene Sprache in Textual content umzuwandeln. Auf hoher Ebene sind die wichtigsten Schritte:
- Audioaufnahme: Ein Mikrofon erfasst die Sprache des Benutzers und wandelt die Schallwellen in ein elektrisches Sign um.
- Audio-Vorverarbeitung: Das elektrische Sign wird dann digitalisiert und durchläuft verschiedene Vorverarbeitungsschritte, wie beispielsweise eine Rauschunterdrückung, um die Qualität des Audioeingangs zu verbessern.
- Merkmalsextraktion: Das digitale Audio wird analysiert, um akustische Merkmale wie Tonhöhe, Energie und Spektralkoeffizienten zu extrahieren, die für verschiedene Sprachlaute charakteristisch sind.
- Akustische Modellierung: Die extrahierten Merkmale werden mit vorab trainierten Akustikmodellen verglichen, die die Audiomerkmale einzelnen Sprachlauten oder Phonemen zuordnen.
- Sprachmodellierung: Die erkannten Phoneme werden dann mithilfe statistischer Sprachmodelle, die kontextabhängig die wahrscheinlichsten Wortfolgen vorhersagen, zu Wörtern und Phrasen zusammengesetzt.
- Dekodierung: Im letzten Schritt wird die wahrscheinlichste Wortfolge dekodiert, die mit dem Eingangsaudio übereinstimmt. Dabei werden sowohl die akustischen als auch die Sprachmodelle berücksichtigt.
Diese Kernkomponenten arbeiten nahtlos zusammen, um eine äußerst genaue Sprach-zu-Textual content-Konvertierung zu ermöglichen, selbst bei Hintergrundgeräuschen, Akzenten und unterschiedlichem Vokabular.
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