Распознавание и синтез речи (ASR и TTS): что это и как работает
Чем быстрее компания коммуницирует с клиентами, тем вероятнее она достигнет успеха. Оперативное взаимодействие позволяет оперативно реагировать на запросы и потребности потребителей, что повышает их удовлетворённость и лояльность. Скорость ответа сокращает время ожидания, и вероятность, что покупатель уйдёт к конкурентам, снижается.
Ускорить общение помогает искусственный интеллект для работы с голосом. Рассказываем, как работают синтез и автоматическое распознавание речи, где внедряют эти технологии и какие у них перспективы. Распознавание речи — это преобразование акустических сигналов устной речи в формат текста или команды для устройства. Мы сталкиваемся с ASR, когда используем голосовых помощников или звоним в кол-центр и отвечаем на вопросы робота. В обоих случаях система сопоставляет звуки с буквами, а затем формирует из них слова, фразы и предложения. Впервые технологию применили в 1950-х годах — тогда устройство могло распознать лишь десяток озвученных цифр. Спустя четыре десятилетия появились первые коммерческие программы, которые форматировали произнесённые слова в текст. Они пользовались спросом, но всё ещё недостаточно хорошо улавливали детали и допускали ошибки. Сегодня за счёт использования нейросетей алгоритмы ИИ неплохо понимают контекст и точнее передают информацию, а обработка речи занимает меньше секунды. До активного внедрения нейросетей процесс распознавания речи выглядел так: На третьем этапе использовали языковую и акустическую модель распознавания речи, а также словарь произношений. Акустическая модель связывала звуковые сигналы с фонемами — отдельными звуками из нашей речи. Словарь произношений сопоставлял полученные данные с буквами, а языковая модель — со словами и фразами. У старой системы было много ограничений. Пользователю приходилось чётко проговаривать слова и делать паузы, иначе алгоритмы выдавали бы ошибки из-за фонового шума и нечёткости. С развитием нейросетей процесс преобразования стал проще. Расскажем, как компьютер понимает человеческую речь сейчас. Сегодня автоматическое распознавание голоса строится на нейросетевых end-to-end моделях: акустической и языковой. Благодаря машинному обучению они работают эффективнее и быстрее. Процесс также начинается с записи и оцифровки голоса, после чего: Основная часть работы происходит на втором этапе — её выполняет акустическая система, которая состоит из энкодера и декодера. Энкодер трансформирует речь человека в команды, понятные для алгоритмов. Декодер производит синтез текста. В end-to-end системах есть три подхода к декодированию: CTC, RNN Transducer, LAS. CTC — это способ, который помогает системе понять, как соотносить звуковые фрагменты с буквами или словами. Технология работает быстро, но может допускать ошибки. RNN Transducer, как синхронный переводчик, переводит речь на лету, не дожидаясь конца предложения. Система постоянно обновляет текст по мере поступления звука. Учитывает контекст лучше, чем CTC, и допускает меньше ошибок. LAS содержит встроенную языковую модель, похожую на ChatGPT. Декодер запоминает всю входящую последовательность для каждого символа. Подходит для обработки длинных записей и перевода аудио на другой язык. Синтез голоса — это, наоборот, преобразование текста в устную речь. Благодаря TTS (text to speech) работают виртуальные ассистенты, а пользователи могут прослушать статью или инструкцию, когда нет возможности прочитать. Голосовые боты в контактных центрах — также результат синтезирования речи. Бизнес всё чаще использует подобные системы, чтобы стать доступнее для клиентов, снизить расходы и нагрузку на операторов. Искусственная речь увеличивает охват пользователей, включая иностранную аудиторию. Компания может создавать подкасты и аудиокниги без расходов на студию и актёров озвучки. Синтезирование голоса бывает трёх…
Источник: media.mts.ru — media.mts.ru/business/209933-kak-rabotaet-raspoznavanie-rechi
