مطالب

تشخیص گفتار به سرعت در حال تبدیل شدن به یک فناوری پرکاربرد و موثر است. شرکت های بزرگ برای قدرتمند کردن سیستم های خود از مجموعه داده های بزرگ برای بلندگوها و منابع نویز مختلف استفاده می کنند. معماری کلاسیک برای محاسبه ویژگی های الهام گرفته از سیستم شنوایی انسان برای تجزیه و تحلیل طیفی ورودی صوتی ، از پردازش سیگنال استفاده می کند و آنها را به یک سیستم بزرگ از Hidden markov model که دارای مدل های ترکیبی Gaussian  هستند ، منتقل می کند. مدل های پیچیده پردازش گفتار برای کمک به جدا کردن کلمات موجود در صدا استفاده می شود. درپردازش زبان و گفتار روشهای یادگیری عمیق تأثیر بسزایی داشته و بسیاری از گروههای بزرگ صنعتی روشهای یادگیری عمیق مانند شبکه های عصبی را با روش های کلاسیک تشخیص گفتار را با را جایگزین کردند.

سیستم تشخیص گفتار را دستیار دیجیتال یا دستیار هوشمند می نامند. دستیارهای دیجیتال برای کمک به مردم در انجام کارهای اساسی و پاسخ به سوالات طراحی شده اند. این ربات ها با توانایی دسترسی به اطلاعات پایگاه های گسترده و منابع دیجیتالی مختلف ، به حل مشکلات در زمان کمتر و افزایش تجربه کاربر و بهره وری انسان کمک می کنند.

فناوری های تشخیص گفتار مانند alexa, Cortana, Google Assistanti و Siri در حال تغییر نحوه تعامل افراد با دستگاه ها، خانه ها، اتومبیل ها و مشاغل خود هستند. این فناوری به ما این  امکان می دهد تا با یک رایانه یا دستگاهی صحبت کنیم که صحبت های ما را تفسیر می کند تا به سوال یا دستور ما پاسخ می دهد.

 فناوری تشخیص گفتار و استفاده از دستیارهای دیجیتال به سرعت از تلفن های همراه ما به خانه های ما منتقل شده و کاربرد آن در صنایعی مانند تجارت ، بانکداری ، بازاریابی و مراقبت های بهداشتی به سرعت آشکار می شود.

کاربرد بلندگو هوشمند در منزل

بیش از سه سال پس از راه اندازی Siri توسط شرکت Apple، شرکت  Amazon، Alexa و Echo را ارائه داده است که در آن زمان فقط در دسترس اعضای Prime بود. طبق گزارش صوتی Microsoft در سال 2019 که سه چهارم خانواده های آمریکایی حداقل یک بلندگو هوشمند تا پایان سال  2020خواهند داشت. جنبه جالب توجه این گزارش این است که بیش از 50٪ صاحبان بلندگوهای هوشمند به این دستگاه ها اجازه می دهند که خانه های خود را اداره کنند.

سیستم بانکی آنلاین به استفاده از تشخیص گفتار

بانک ها و استارت آپ های FinTech یکی از اولین پذیرندگان فناوری تشخیص صدا و گفتار بوده اند. طبق برخی گزارش ها ، بانک ها در آمریکای شمالی فقط در سال 2017 بیش از 20 میلیارد دلار اختصاص داده اند تا تشخیص صدا را در برنامه ها و خدمات خود بگنجانند.

امروزه شرکتهای پرداخت گسترده مانند Venmo و PayPal و بانکهایی مانند N26 و Bank of Canada از قبل امکان پردازش نقل و انتقالات و پرداختها را با استفاده از دستیارهای صوتی مانند Siri در اختیار مشتریان خود قرار داده اند. به طورمثال ، بانکGaranti  یک نرم افزار مبتنی بر صدا راه اندازی کرده است که به مشتریان خود امکان انتقال و پرداخت خدمات را می دهد فقط با گفتن "من نیاز به انتقال پول به ‘ذکر نام کسب و کار یا شخص’ را دارم".

سیستم بهداشت و درمان برای تبدیل صدا به متن

صنعت بهداشت و درمان برای دهه ها به دنبال یک راه حل مناسب برای تبدیل صدا به متن بوده است. آنها از کل تیم های رونویسی گرفته تا تغییر در روش ثبت بیمارستان ها در هنگام جراحی ها و ملاقات ها توسط بیمارستان ها را امتحان کرده اند. نرم افزار ترجمه گفتار به متن از اوایل دهه هشتاد میلادی در بهداشت و درمان موضوعی بسیار مرتبط و امیدوار کننده بوده است.

امروزه، دستیار هوشمند پزشکی جهت تبدیل صدا به متن به بخشی ضروری از قرار ملاقات با پزشکان تبدیل شده است که به طور قابل توجهی ذخیره سازی ، ساختار و دسترسی به اطلاعات موجود در پرونده پزشکی بیماران را تسهیل می کند.

استفاده از دستیارهوشمند جهت ترجمه صدا به متن در محیط های پزشکی مزایای بی شماری دارد.  در مرحله اول به پزشکان این امکان را می دهد که با ترجمه صدا به متن برای نسخه بیمار وقت ملاقات را کوتاه تر کنند و در نتیجه ، بیماران بیشتری را در طول ساعات کار خود ببینند.

در مرحله دوم ، این اطمینان را می دهد که تمام داده های اساسی را به صورت دیجیتالی ذخیره می شوند و به راحتی برای سایر متخصصانی که مرتبط با مراحل درمان بیمار هستند قابل دسترسی هستند. ذخیره خودکار اطلاعات در سیستم های الکترونیکی سوابق سلامت، منجر به بهبود سرعت و دقت در ارائه خدمات پزشکی می شود. کلینیک ها و بیمارستان ها محیط های بسیار حساس به زمان هستند. بعضی اوقات ، چند دقیقه می تواند تفاوت قابل توجهی در نجات جان یک شخص ایجاد کند. تبدیل گفتار به متن تأثیر مفیدی در روند کار پزشک خواهد داشت و کارایی او را به صورت موثری افزایش می دهد.

امنیت پیشرفته با بیومتری صوتی

پیشرفت چشمگیر دیگری که از فناوری تشخیص صدا ناشی می شود ، بیومتری صدا است. این فناوری به سازمان ها این امکان را می دهد که با تجزیه و تحلیل مجموعه ای از ویژگی های خاص مانند لحن ، صدا ، شدت ، پویایی ، فرکانس های غالب و موارد دیگر، تصویردیجیتالی صدای شخص را ایجاد کنند.

در حالی که استفاده از صدا برای بهبود خدمات به مشتری چیزی است که تقریباً همه شرکتها به آن علاقه دارند ، اما باید بیومتریک صوتی با کیفیت بالا ایجاد شود تا اطمینان حاصل شود که هیچ اطلاعات شخصی حساس در طی این تعاملات از بین نرود.

بازار جهانی بیومتریک صدا در حال رشد و ارتقا می باشد. بسیاری از سازمان ها قبلاً تشخیص صدا را به کار گرفته اند و از آن در طی تعامل با مشتری خود استفاده کرده اند. Swisscom ، یکی از بزرگترین ارائه دهندگان ارتباطات از راه دور سوئیس ، اخیراً فناوری احراز هویت صوتی در زمان واقعی را در تمام مراکز تماس آنها تلفیق کرده است.

شرکت ها اطمینان دارند که این نوع شناسایی به طور قابل توجهی ایمن تر از روش های موجود است ، زیرا این امر باعث می شود مشتریان آن اطلاعات شخصی مانند مجوز یا داده های مالی خود را از طریق تلفن به اشتراک نگذارند.

دستیارهای صوتی در محل کار

فناوری تشخیص صدا به تدریج در حال وارد شدن به محل کار است وامروزه توانسته به بخشهای منابع انسانی برای مدیریت کارآمد شرکتهای بزرگ کمک کند.

افراد حرفه ای در سراسر جهان اکنون می توانند از دستیاران مجازی و بلندگوهای هوشمند برای دسترسی به نرم افزار مدیریت سرمایه انسانی خود مانند Dayforce برای ارسال درخواست زمان تعطیلات ، درخواست و لغو جلسات و موارد دیگر استفاده کنند.

شرکت هایی مانند Salesforce می خواهند راهی ایجاد کنند که در آن مشتریان می توانند به جای تایپ کردن ، از طریق دستورات صوتی با CRM خود ارتباط برقرار کنند.

بسیاری از متخصصان فکر می کنند که آینده تعامل انسان و سیستم کار با ارتباط صوتی و نه صفحه کلید و صفحه رایانه تعریف می شود ، فقط به این دلیل که رابط های مکالمه می توانند اطلاعات بیشتر کارگران را در زمان کمتری و به روش قابل فهم تری به ویژه برای کارگران در محل کار ارائه دهند.

یادگیری زبان ها

یادگیری زبان از طیف گسترده ای از دیدگاه ها فرآیند فوق العاده پیچیده ای است. یک شخص باید نظم کلمات ، تلفظ ، فرهنگ لغت، دستور زبان را همراه با تعداد زیادی از حوزه های زبانی دیگر درک کند. برنامه هایی که از نرم افزار تشخیص صدا استفاده می کنند، هم اکنون به عنصری اصلی برای یادگیری خودآموز برای آموزش زبان تبدیل شده اند.

بیشتر این برنامه ها می توانند به کاربران در یادگیری تلفظ صحیح کلمات به زبان های خارجی کمک کنند. به طور معمول آنها گفتار فرد را با مجموعه ای از مدلهای زبان با تلفظ درست مقایسه می کنند و مشخص می کنند که این دو به اندازه کافی مشابه هستند و به کاربر اطلاع می دهند که آیا جنبه های خاصی از نحو یا تلفظ آنها وجود دارد که باید اصلاح شود.

ترجمه و زیرنویس مطالب آسان به کمک تشخیص گفتار

ترجمه خودکار به دلیل توانایی آن در از بین بردن موانع زبانی ، به تدریج از جذاب ترین تحولات انقلاب تشخیص صدا در می آید. امروزه ترجمه های مجهز به تشخیص صدا می توانند محتوای ویدئویی و صوتی را با سرعت قابل قبولی ترجمه و به صورت زیرنویس با کیفیت بالا به ما ارائه دهند. از همه مهم تر ، ترجمه اتوماتیک با کیفیت بالا یکی از مولفه های اساسی مشارکت های جهانی موثر است ، زیرا باعث می شود ارتباط بین زبان ها بسیار مقرون به صرفه و در دسترس باشد. همه نمی توانند مترجم بگیرند ، به ویژه در مناطق فقیرنشین جهان ، در حالی که یک نرم افزار ممکن است به ما این امکان را بدهد که بتوانیم ایده ها و نظرات خود را به زبان انگلیسی بیان کنیم.