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[導(dǎo)讀] (文章來源:讀芯術(shù)) Siri 、Alexa 等虛擬助手的出現(xiàn),讓自動(dòng)語音識別系統(tǒng)得到了更廣泛的運(yùn)用與發(fā)展。自動(dòng)語音識別(ASR)是一種將口語轉(zhuǎn)換為文本的過程。該技術(shù)正在不斷應(yīng)用于即時(shí)通

(文章來源:讀芯術(shù))

Siri 、Alexa 等虛擬助手的出現(xiàn),讓自動(dòng)語音識別系統(tǒng)得到了更廣泛的運(yùn)用與發(fā)展。自動(dòng)語音識別(ASR)是一種將口語轉(zhuǎn)換為文本的過程。該技術(shù)正在不斷應(yīng)用于即時(shí)通訊應(yīng)用程序、搜索引擎、車載系統(tǒng)和家庭自動(dòng)化中。盡管所有這些系統(tǒng)都依賴于略有不同的技術(shù)流程,但這些所有系統(tǒng)的第一步都是相同的:捕獲語音數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為機(jī)器可讀的文本。

但 ASR 系統(tǒng)如何工作?它如何學(xué)會(huì)辨別語音?ASR 系統(tǒng):它們?nèi)绾芜\(yùn)作?因此,從基礎(chǔ)層面來看,我們知道自動(dòng)語音識別看起來如下:音頻數(shù)據(jù)輸入,文本數(shù)據(jù)輸出。但是,從輸入到輸出,音頻數(shù)據(jù)需要變成機(jī)器可讀的數(shù)據(jù)。這意味著數(shù)據(jù)通過聲學(xué)模型和語言模型進(jìn)行發(fā)送。這兩個(gè)過程是這樣的:聲學(xué)模型確定了語言中音頻信號和語音單位之間的關(guān)系,而語言模型將聲音與單詞及單詞序列進(jìn)行匹配。

這兩個(gè)模型允許 ASR 系統(tǒng)對音頻輸入進(jìn)行概率檢查,以預(yù)測其中的單詞和句子。然后,系統(tǒng)會(huì)選出具有最高置信度等級的預(yù)測。**有時(shí)語言模型可以優(yōu)先考慮某些因其他因素而被認(rèn)為更有可能的預(yù)測。因此,如果通過 ASR 系統(tǒng)運(yùn)行短語,它將執(zhí)行以下操作:進(jìn)行聲音輸入:“嘿 Siri,現(xiàn)在幾點(diǎn)了?”通過聲學(xué)模型運(yùn)行語音數(shù)據(jù),將其分解為語音部分。通過語言模型運(yùn)行該數(shù)據(jù)。輸出文本數(shù)據(jù):“嘿 Siri,現(xiàn)在幾點(diǎn)了?”

在這里,值得一提的是,如果自動(dòng)語音識別系統(tǒng)是語音用戶界面的一部分,則 ASR 模型將不是唯一在運(yùn)行的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。許多自動(dòng)語音識別系統(tǒng)都與自然語言處理 (NLP) 和文本語音轉(zhuǎn)換 (TTS) 系統(tǒng)配合使用,以執(zhí)行其給定的角色。也就是說,深入研究語音用戶界面本身就是個(gè)完整的話題。要了解更多信息,請查看此文章。

那么,現(xiàn)在知道了 ASR 系統(tǒng)如何運(yùn)作,但需要構(gòu)建什么?關(guān)鍵是數(shù)據(jù)。建立 ASR 系統(tǒng):數(shù)據(jù)的重要性,優(yōu)秀的 ASR 系統(tǒng)應(yīng)該具有靈活性。它需要識別各種各樣的音頻輸入(語音樣本),并根據(jù)該數(shù)據(jù)做出準(zhǔn)確的文本輸出,以便做出相應(yīng)的反應(yīng)。為實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn),ASR 系統(tǒng)需要的數(shù)據(jù)是標(biāo)記的語音樣本和轉(zhuǎn)錄形式。比這要復(fù)雜一些(例如,數(shù)據(jù)標(biāo)記過程非常重要且經(jīng)常被忽略),但為了讓大家明白,在此將其簡化。

ASR 系統(tǒng)需要大量的音頻數(shù)據(jù)。為什么?因?yàn)檎Z言很復(fù)雜。對同一件事有很多種講述方式,句子的意思會(huì)隨著單詞的位置和重點(diǎn)而改變。還考慮到世界上有很多不同的語言,在這些語言中,發(fā)音和單詞選擇可能會(huì)因地理位置和口音等因素而不同。

哦,別忘了語言也因年齡和性別而有所不同!考慮到這一點(diǎn),為 ASR系統(tǒng)提供的語音樣本越多,它在識別和分類新語音輸入方面越好。從各種各樣的聲音和環(huán)境中獲取的樣本越多,系統(tǒng)越能在這些環(huán)境中識別聲音。通過專門的微調(diào)和維護(hù),自動(dòng)語音識別系統(tǒng)將在使用過程中得到改進(jìn)。

因此,從最基本的角度來看,數(shù)據(jù)越多越好。的確,目前進(jìn)行的研究和優(yōu)化較小數(shù)據(jù)集相關(guān),但目前大多數(shù)模型仍需要大量數(shù)據(jù)才能發(fā)揮良好的性能。幸運(yùn)的是,得益于數(shù)據(jù)集存儲庫和專用的數(shù)據(jù)收集服務(wù),音頻數(shù)據(jù)的收集變得越發(fā)簡單。這反過來又增加了技術(shù)發(fā)展的速度,那么,接下來簡單了解一下,未來自動(dòng)語音識別能在哪些方面大展身手。

ASR 技術(shù)已融身于社會(huì)。虛擬助手、車載系統(tǒng)和家庭自動(dòng)化都讓日常生活更加便利,應(yīng)用范圍也可能擴(kuò)大。隨著越來越多的人接納這些服務(wù),技術(shù)將進(jìn)一步發(fā)展。
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