Auto Speech Recognition

تشخیص خودکار گفتار یا ASR، استفاده از فناوری یادگیری ماشین یا هوش مصنوعی (AI) برای پردازش گفتار انسان به متن قابل خواندن است. این حوزه در دهه گذشته به طور تصاعدی رشد کرده است، سیستم‌های ASR که در برنامه‌های محبوبی که ما هر روز از آنها استفاده می‌کنیم مانند TikTok و Instagram برای زیرنویس‌های هم‌زمان، Spotify برای رونویسی پادکست، Zoom برای رونوشت‌های جلسات و موارد دیگر ظاهر می‌شوند.

همانطور که ASR به سرعت به سطوح دقت انسانی نزدیک می شود، انفجاری از برنامه های کاربردی وجود خواهد داشت که از فناوری ASR در محصولات خود برای دسترسی بیشتر به داده های صوتی و تصویری استفاده می کنند. در حال حاضر، APIهای گفتار به متن مانند AssemblyAI، فناوری ASR را مقرون به صرفه‌تر، در دسترس‌تر و دقیق‌تر می‌کنند.

اهمیت تشخیص گفتار

امروزه شرکت ها از فناوری ASR برای کاربردهای گفتار به متن در طیف متنوعی از صنایع استفاده می کنند. برخی از نمونه ها عبارتند از:

تلفن: ردیابی تماس، راه‌حل‌های تلفن ابری، و مراکز تماس به رونویسی‌های دقیق و همچنین ویژگی‌های تحلیلی نوآورانه مانند هوش مکالمه، تجزیه و تحلیل تماس، دیاریزشن گوینده و موارد دیگر نیاز دارند.

پلتفرم‌های ویدیویی: زیرنویس‌های ویدیویی بلادرنگ و ناهمزمان استاندارد صنعت هستند. پلتفرم‌های ویرایش ویدیو (و ویرایشگرهای ویدیویی به طور یکسان) به دسته‌بندی محتوا و تعدیل محتوا برای بهبود دسترسی و جستجو نیاز دارند.

نظارت بر رسانه: APIهای گفتار به متن می‌توانند به پخش تلویزیون، پادکست، رادیو و شناسایی سریع‌تر و دقیق‌تر نام تجاری و سایر موضوعات برای تبلیغات کمک کنند.

جلسات مجازی: در حال حاضر پلتفرم‌های جلسه مانند Zoom، Google Meet، WebEx و موارد دیگر نیاز به رونویسی دقیق و توانایی تجزیه و تحلیل این محتوا دارند تا بینش‌ها و اقدامات کلیدی را هدایت کنند. با استفاده از سامانه ASR شرکت آویر نیز می توان به این منظور استفاده کرد.

امکانات و ویژگی‌های سامانه ASR آویر

سامانهASR آویر با استفاده از به‌روزترین الگوریتم‌های هوش مصنوعی، متن های دقیق و کاربردی به شما ارائه می‌کند. از مهم‌ترین کاربردهای این سامانه می‌توان به موارد زیر اشاره کرد: گجت های الکتریکی: ASR دستگاه‌های کنترل‌شده صوتی مانند بلندگوهای هوشمند، دستیارهای مجازی و ابزارهای پوشیدنی را تجهیز می کند. این فناوری تعامل یکپارچه بین کاربران و ابزارهایشان را امکان‌پذیر می‌کند و به آن‌ها اجازه می‌دهد دستورات صوتی، تنظیم یادآوری، پخش موسیقی و موارد دیگر را انجام دهند. خدمات مشتری و مراکز تماس: ASR به طور گسترده در سیستم های پاسخ صوتی تعاملی (IVR) استفاده می شود. مراکز تماس از ASR برای خودکارسازی کارهای روتین و جمع آوری اطلاعات اولیه از تماس گیرندگان با استفاده از دستورات گفتاری استفاده می کنند. این کارایی خدمات مشتری را افزایش می دهد و زمان انتظار را کاهش می دهد. مراقبت های بهداشتی: ASR با رونویسی یادداشت های گفتاری و دیکته ها به متخصصان پزشکی کمک می کند. این فناوری به پزشکان، پرستاران و سایر پرسنل مراقبت های بهداشتی کمک می کند تا به سرعت اطلاعات بیمار، تشخیص ها و برنامه های درمانی را ثبت کنند. خودرو: ASR نقش مهمی در سیستم‌های ناوبری کنترل‌شده صوتی در خودروها دارد. رانندگان می توانند از دستورات صوتی برای دریافت مسیرها، برقراری تماس های تلفنی، ارسال پیام و کنترل پخش رسانه ها بدون برداشتن دست از روی فرمان استفاده کنند. کاربردهای صنعتی: ASR در تجهیزات و ماشین آلات صنعتی مختلف ادغام شده است تا امکان کنترل مبتنی بر صدا را فراهم کند. این می تواند ایمنی و کارایی محل کار را با اجازه دادن به کارگران برای تعامل با ماشین ها با استفاده از دستورات شفاهی افزایش دهد.

چه سازمان‌ها و شرکت‌هایی می‌توانند از سامانه ASR استفاده کنند؟

صنعت مالی

تعاملات تلفنی یکی از خدمات عمده ارائه شده توسط شرکت های مالی است که اطلاعات مهم و حفظ حریم خصوصی مشتریان را درگیر می کند. ضبط تماس یک رویه بین‌المللی در این صنعت است زیرا هدف مقامات مبارزه با کلاهبرداری کارکنان و مشتریان است. با تبدیل فوری صدا به متن، بانک‌ها می‌توانند تماس‌های زنده را کنترل کنند تا فروش نادرست و معاملات سرکش را در کمترین زمان اعلام کنند. با توانایی استخراج احساسات و عواطف، تشخیص گفتار به ارزیابی درخواست‌ها برای رضایت مشتری و انطباق نیز کمک می‌کند.

رسانه و روزنامه نگاری

برنامه ریزی مصاحبه و ایجاد مقاله با ضرب الاجل محدود، یک روال اساسی برای هر روزنامه نگاری است. مدتی است که رکوردرها در اتاق مطبوعات جای خودکارها را گرفته و حالا رونویسی هوش مصنوعی سلاح مخفی خبرنگاران است. این ابزار به روزنامه‌نگاران اجازه می‌دهد تا بدون نگرانی در مورد یادداشت برداری روی مصاحبه تمرکز کنند. فناوری رونویسی صوتی به ایجاد رونوشت‌های قابل جستجوی دقیق کمک می‌کند که روزنامه‌نگار می‌تواند به راحتی اطلاعات مهم و نقل قول‌ها را هنگام ایجاد کپی استخراج کند.

ایجاد زیرنویس

زیرنویس برای یک ویدیو با توجه به توانایی زبان، دسترسی، محیط یا ترجیحات شخصی مخاطب ضروری است. رونویسی دستی فیلم زمانی برای همه ویرایشگرهای ویدیو یک کابوس بود، زیرا بسیار وقت گیر است و برای یک کلیپ ویدیویی یک ساعته تقریباً به 10 ساعت نیاز دارد. فناوری رونویسی هوش مصنوعی به طور خودکار زیرنویس‌هایی را در عرض چند ثانیه ایجاد می‌کند که در آن زیرنویس‌ها پس از ویرایش جزئی آماده قرار گرفتن روی صفحه هستند.

صنعت حقوقی

وکلا هنگام انجام یک بررسی کامل به جزئیات شهادت و بیانیه حقوقی اهمیت می دهند. ثبت کلمه به کلمه هر کلمه به صورت کتبی به ویژه در طول یک دادرسی قانونی بسیار مهم است. با توجه به ماهیت فنی شهادت، زمانی گزارشگر دادگاه به عنوان تنها راه حل برای به دست آوردن رونوشت دقیق وقایع دادگاه در نظر گرفته می شد. با این حال، با جدیدترین فناوری، هوش مصنوعی فرآیند تبدیل گفتار به یادداشت های متنی را بهبود می‌بخشد که حتی می‌توانند اسناد حقوقی سنگین و مکالمه را با دقت بالا رونویسی کند. مزایای عملیاتی قابل توجهی برای شرکت های حقوقی به رسمیت شناخته شده است زیرا زمان رونویسی به طور چشمگیری کاهش می یابد. هر گونه ویرایش یا اصلاح روی رونوشت از طریق الگوریتم‌ها به سیستم بازخورد داده می‌شود و به آن امکان می‌دهد تا دقت را دائماً بهبود بخشد.

بازاریابی

سازماندهی گروه های متمرکز یک اقدام موثر و رایج برای بازاریابان در انجام تحقیقات بازاری است. تنها با تبدیل صدا به متن، می توان تمام داده های تحقیقات بازار را برای تجزیه و تحلیل و توزیع آماده کرد. رونویسی خودکار به بازاریابان کمک می کند تا روند را از چند روز به چند دقیقه کاهش دهند. یافتن دو قطعه صدا برای ایجاد محتوا یا توسعه پایگاه داده چیزی جز ساعت ها جستجو دشوار نیست. با رونویسی فوری ویدیو به صورت مکتوب، بازاریابان می توانند نقطه دقیق را پیدا کنند و کلیپ ویدیویی را برش دهند یا به سادگی با جستجوی کلمه کلیدی، نقل قول هایی را از رونوشت تولید شده توسط ماشین استخراج کنند. قابلیت‌های رونویسی هوش مصنوعی همواره در حال افزایش است و به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا با هزینه کمتر و بهره‌وری بالاتر فعالیت کنند. اعتقاد بر این است که فناوری تشخیص هوش مصنوعی پیشرفته قادر به تجزیه و تحلیل جریان ترکیبی داده ها از تصویر به صدا در زمان واقعی در آینده خواهد بود.