Reconnaissance vocale automatique (ASR) a un impact significatif sur le monde. Cette technologie transforme déjà la façon dont les étudiants apprennent, les employés travaillent et la société fonctionne. L'ASR crée également des opportunités pour aider des communautés spécifiques d'individus, telles que celles qui naviguent dans la vie ou étudient avec un handicap. Bien que l’ASR soit un outil précieux que de nombreuses personnes utilisent quotidiennement, tout le monde ne comprend pas comment il fonctionne ni pourquoi il est si utile. Les idées fausses sur le rôle de l’ASR et ses capacités persistent. Découvrez plus en détail ce qu'est cette technologie, comment elle fonctionne, les cas d'utilisation de l'ASR, comment elle transforme les industries et comment Macgence peut vous aider avec les solutions ASR.
Qu’est-ce que l’ASR ?
L'intelligence artificielle change la façon dont nous enseignons, apprenons et travaillons. Reconnaissance vocale automatique (ASR) est un sous-ensemble de l'IA qui utilise l'IA et le ML pour convertir les mots parlés en mots écrits (Speech to Text) et en langage écrit (Text to Speech). Il devrait atteindre des milliards de dollars d'ici 20, avec un TCAC de 2028 %.
La technologie ASR utilise l'apprentissage automatique (ML) et l'intelligence artificielle (IA) pour convertir la parole humaine en texte et vice versa. Il s'agit d'une technologie standard que nous rencontrons quotidiennement – pensez à Siri, Okay Google ou à tout autre logiciel de dictée vocale.
Comment fonctionne l'ASR
La plupart des technologies vocales ASR commencent par un modèle acoustique pour représenter la relation entre les signaux audio et les éléments de base des mots. Un modèle acoustique transforme les ondes sonores en bits qu'un ordinateur peut utiliser. À partir de là, les modèles de langage et de prononciation prennent ces données, appliquent la linguistique informatique et considèrent chaque son dans l’ordre et dans son contexte pour former des mots et des phrases.
En termes simples, l'ASR suit un ensemble d'étapes/processus, qui sont :
- Un individu ou un groupe parle, et le logiciel ASR détecte cette parole.
- L'appareil crée ensuite un fichier wave des mots qu'il entend.
- Le fichier wave est nettoyé pour supprimer le bruit de fond et normaliser le volume.
- Le logiciel décompose ensuite et analyse le fichier wave filtré en séquences.
- Le reconnaissance vocale automatique le logiciel analyse ces séquences et utilise des probabilités statistiques, pour finalement produire les mots que nous voyons comme transcriptions.
- Le service ASR de certains fournisseurs de technologie inclut l'édition par des transcripteurs humains professionnels. L'ajout de cette couche au processus permet de corriger les erreurs et d'obtenir une plus grande précision.
Quelques exemples clés de variantes de reconnaissance vocale automatique
Il existe plusieurs variantes de reconnaissance vocale automatique (ASR) qui sont utilisés dans diverses applications. Voici quelques exemples:
- Dialogue dirigé
Il s'agit de la variante élémentaire des deux, dans laquelle la machine vous demande de répondre en utilisant un mot spécifique parmi une liste de choix prédéfinie. Le dialogue dirigé peut traiter uniquement les demandes de réponse dirigée, par exemple : « Voulez-vous racheter un article, voir d'autres articles similaires ou parler à un responsable vocal ?
- Conversations en langage naturel
Il s'agit de la variante la plus avancée des deux, qui combine la compréhension du langage naturel et reconnaissance vocale automatique, en utilisant la technologie de traitement du langage naturel (NLP), qui peut imiter une conversation de chat ouverte et réelle ; par exemple, le système peut visualiser et interpréter les réponses d'un large éventail de réactions, avant même de poser la question « Comment puis-je vous aider aujourd'hui ? »
- Reconnaissance indépendante du locuteur
Ici, le système est formé pour reconnaître la parole de n’importe quel locuteur, quelles que soient ses caractéristiques. Vous le trouverez utilisé dans les systèmes d'information publics, tels que le service client automatisé ou les systèmes IVR, qui doivent être accessibles à de nombreux utilisateurs.
Explorer d'autres cas d'utilisation de la technologie de reconnaissance vocale
En plus d'utiliser le reconnaissance vocale automatique technologie dans les logiciels basés sur le chat, il existe d'autres cas d'utilisation de cette technologie exceptionnelle. En voici quelques-uns :
- Reconnaissance vocale du véhicule
Aujourd’hui, nous avons le luxe de dire à notre voiture qui appeler, quelle chanson jouer et où définir la destination. Tout cela est devenu possible grâce à la technologie de synthèse vocale. Il s’agit d’une étape considérable dans l’aspect sécurité de votre expérience de conduite. En éliminant le besoin d'interagir physiquement avec l'écran, reconnaissance vocale automatique évite la perte d’attention pouvant conduire à un accident.
- Services de transcription
La technologie ASR a rationalisé la transcription, permettant une conversion rapide et précise du contenu parlé en contenu textuel écrit. Cela a profité aux secteurs du journalisme, du droit et de la science, dans lesquels des transcriptions précises et opportunes sont cruciales.
- Centre d'appels et support client
Les centres ont adopté reconnaissance vocale automatique des systèmes pour enregistrer les interactions avec les clients, permettant un meilleur suivi, analyse et contrôle qualité. En convertissant les conversations parlées en texte, ASR permet aux opérateurs de centres d'appels d'examiner les interactions des clients et d'obtenir des informations précieuses pour améliorer leurs services.
- Apprendre une langue
La technologie ASR a révolutionné l'apprentissage des langues en fournissant des informations en temps réel sur la prononciation et les compétences linguistiques parlées. Cela permet aux apprenants d'ajuster leurs plans de parole, de recevoir une correction instantanée et d'améliorer leur maîtrise.
Impact sur l’industrie de la reconnaissance automatique de la parole (ASR)
L'ASR a de nombreuses applications uniques. Par exemple, la reconnaissance vocale peut contribuer à améliorer l’expérience client, l’efficacité opérationnelle et le retour sur investissement (ROI) dans les secteurs de la finance, des télécommunications et des communications unifiées. Voici comment l’ASR révolutionne diverses industries :
Finance
La reconnaissance vocale est appliquée dans le secteur financier pour des applications telles que l'assistance aux agents des centres d'appels et les transcriptions des salles de marché. Reconnaissance vocale automatique transcrit les conversations entre les clients, les agents du centre d'appels ou les agents de la salle commerciale. Les transcriptions générées peuvent ensuite être analysées pour fournir aux agents des recommandations en temps réel. Cela s’ajoute à une réduction de 80 % du temps post-appel.
De plus, les transcriptions générées sont utilisées pour les tâches en aval :
- Analyse des sentiments
- Résumé de texte
- Question répondant
- Reconnaissance de l’intention et de l’entité
Télécommunications
Les centres de contact sont des éléments essentiels du secteur des télécommunications. Vous pouvez réimaginer le centre client des télécommunications avec la technologie du centre de contact, et la reconnaissance vocale vous aide.
Comme indiqué précédemment dans le cas d'utilisation du centre d'appels financier, l'ASR est utilisé dans les centres de contact télécoms pour transcrire les conversations entre les clients et les agents du centre de contact, les analyser et recommander des agents du centre d'appels en temps réel. T-Mobile utilise l'ASR pour une résolution rapide des clients, par exemple.
Communications unifiées en tant que logiciel (UCaaS)
La crise du COVID-19 a accru la demande de solutions UCaaS, et les fournisseurs du secteur spatial ont commencé à se concentrer sur l'utilisation de technologies d'IA vocale telles que l'ASR pour créer des expériences de réunion plus engageantes.
Par exemple, ASR peut générer des sous-titres en direct lors de réunions par vidéoconférence. Les légendes générées peuvent ensuite être utilisées pour des tâches en aval telles que les résumés de réunions et l'identification des éléments d'action dans les notes.
Comment Macgence peut-il vous aider ?
Ce que reconnaissance vocale automatique la technologie a fait pour remodeler l’interaction humaine avec les appareils est indéniable. Alors que nous explorons son immense potentiel, examinons également comment appliquer et exploiter cette technologie de manière pratique.
Macgence est l'un de ces fournisseurs de services de données qui utilise de manière experte la technologie ASR. Un partenaire de confiance dans la reconnaissance automatique de la parole domaine, Macgence fournit une solution simplifiée et conviviale pour convertir des fichiers multimédias visuels en descriptions audio précises. Ce service de transcription audio, avec Macgence, est à la fois rapide et sans effort, transformant votre contenu multimédia en transcriptions précises en quelques instants.
La commodité continue au-delà de la conversion. Macgence propose également un éditeur robuste dans le navigateur pour améliorer et affiner vos transcriptions, en garantissant qu'elles répondent aux normes de précision les plus élevées.
L'utilisation de Macgence permet de gagner un temps précieux et réduit considérablement l'effort traditionnellement associé à la transcription. Vous pouvez facilement convertir, affiner et exporter votre transcription, le tout au sein d’un seul service ASR intuitif.
Macgence ne se limite pas à une seule langue ; il prend en charge de nombreuses langues, ce qui en fait une solution globale. Vitesse, précision et polyvalence sont au cœur de l'expérience Macgence, offrant un service qui transforme la façon dont vous interagissez avec votre contenu.
Certains des services fournis par Macgence sont :
- Reconnaissance vocale automatisée (ASR)
- Collection de discours scénarisés
- Transcréation
- Collection de parole spontanée
- Collecte d'énoncés / Mots d'éveil,
- Synthèse vocale (TTS)
Chez Macgence, notre expertise crée un discours de haute qualité ensembles de données conçu pour répondre à des exigences variées en matière d'IA/ML. Nous proposons une large gamme de langues et d'enregistrements dans divers contextes, ce qui rend nos ensembles de données complets et adaptables. Nous nous concentrons sur l’alimentation des modèles avec le plus grand volume de données vocales personnalisées dans les plus brefs délais.
Avec nous à bord, vous pouvez vous attendre à :
- Données audio/voix multilingues organisées de haute qualité pour améliorer la précision
- Le plus haut niveau possible de spécificité de domaine pour cibler diverses configurations de scénarios
- Faites évoluer votre modèle ML pour l'adapter à diverses données démographiques et verticales
Conclusion
Malgré ses difficultés et ses complexités, le Reconnaissance vocale automatique (ASR) vise principalement à permettre aux ordinateurs d’écouter les gens. Amener les machines à reconnaître la parole humaine a des implications considérables dans nos vies modernes. Elle transforme déjà la façon dont nous utilisons les ordinateurs et continuera de le faire. Il existe de nombreuses opportunités passionnantes d’innovation dans ce domaine. Avec le développement des dernières stratégies et technologies, nous pouvons nous attendre à une amélioration spectaculaire de la précision et de l’utilité des données. Reconnaissance vocale automatique systèmes au cours des années à venir. En fin de compte, cela peut aboutir à de meilleures capacités de compréhension de la parole pour les machines et à des interactions plus naturelles entre les humains et les machines. Vous pouvez profiter de ces services pour obtenir les meilleurs résultats pour vos projets basés sur l'IA avec Macgence. Apprenez-en davantage sur ces services en contactant notre équipe d’experts dès aujourd’hui !
FAQs
Réponse : – Reconnaissance vocale automatique est une forme d'IA qui permet à quelqu'un d'interagir avec une application informatique avec sa voix, éliminant ainsi le besoin de saisir des données à l'aide d'un clavier.
Réponse : – Essentiellement, le processus fonctionne comme suit : un individu ou un groupe parle et le logiciel ASR détecte cette parole. L'appareil crée ensuite un fichier wave des mots qu'il entend. Le fichier wave est nettoyé pour supprimer le bruit de fond et normaliser le volume.
Réponse : – Les systèmes ASR peuvent transcrire l'audio en temps réel ou quasiment en temps réel, tandis que les transcripteurs humains ont besoin de beaucoup plus de temps pour transcrire le contenu égal.
Macgence est une société leader dans le domaine des données de formation en IA, à l'avant-garde de la fourniture de solutions exceptionnelles d'intervention humaine dans la boucle pour améliorer l'IA. Nous sommes spécialisés dans l'offre de solutions de données IA/ML entièrement gérées, répondant aux besoins évolutifs des entreprises de tous les secteurs. Forts d'un engagement fort en matière de responsabilité et de sincérité, nous nous sommes imposés comme un partenaire de confiance pour les organisations à la recherche de solutions d'automatisation avancées.
