Sistemas de reconhecimento automático de fala e assistentes virtuais como Siri, Alexa e Cortana tornaram-se partes comuns de nossas vidas. Nossa dependência deles está aumentando significativamente à medida que ficam mais inteligentes. Desde acender as luzes até fazer chamadas e mudar os canais de TV, aproveitamos essas tecnologias inteligentes para concluir tarefas mundanas.
No entanto, você já se perguntou como esses sistemas de reconhecimento de fala funcionam?
Bem, este blog irá educá-lo sobre alguns dos fundamentos do Reconhecimento Automático de Fala. Além disso, exploraremos seu funcionamento e como assistentes virtuais funcionais como o Siri são construídos.
O que é o reconhecimento automático de fala?
O Automatic Speech Recognition (ASR) é um software que permite que o sistema de computador converta a fala humana em texto, aproveitando vários algoritmos de inteligência artificial e aprendizado de máquina.
Depois de converter e analisar o comando dado, o computador responde com uma saída apropriada para o usuário. O ASR foi introduzido pela primeira vez em 1962 e, desde então, vem aprimorando continuamente suas operações e recebendo grande destaque por causa de aplicativos populares como Alexa e Siri.
Qual é o processo de coleta de fala para treinamento de modelos de ASR?
A coleta de fala visa reunir várias gravações de amostra de várias áreas utilizadas para alimentar e treinar modelos de ASR. O sistema ASR oferece a mais alta eficiência quando grandes conjuntos de dados de fala e áudio são coletados e fornecidos ao seu sistema.
Para funcionar perfeitamente, os conjuntos de dados de fala coletados devem conter todos os dados demográficos, idiomas, sotaques e dialetos de destino. O processo a seguir mostra como treinar o modelo de aprendizado de máquina em várias etapas:
Comece construindo uma matriz demográfica
Principalmente coleta os dados para diferentes dados demográficos, como localização, sexo, idioma, idades e sotaques. Além disso, certifique-se de capturar uma variedade de ruídos ambientais, como ruído da rua, ruído da sala de espera, ruído do escritório público, etc.
Reúna e transcreva os dados de fala
A próxima etapa é coletar amostras de áudio e fala humana com base em diferentes localizações geográficas para treinar seu modelo ASR. É um passo importante e exige que especialistas humanos realizem enunciados longos e curtos de palavras para obter a sensação genuína da frase e repetir as mesmas frases em diferentes sotaques e dialetos.
Criar um conjunto de teste separado
Depois de reunir o texto transcrito, o próximo passo é emparelhá-lo com os dados de áudio correspondentes. Em seguida, segmente ainda mais os dados e inclua uma declaração deles. Agora, dos pares de dados segmentados, você pode extrair dados aleatórios de um conjunto para testes adicionais.
Treine seu modelo de linguagem ASR
Quanto mais informações seus conjuntos de dados tiverem, melhor será o desempenho do modelo treinado por IA. Portanto, gere múltiplas variações de texto e falas que você gravou anteriormente. Parafrasear as mesmas frases usando notações de fala diferentes.
Avalie a saída e, finalmente, itere
Por fim, mede a saída do seu modelo ASR para corrigir seu desempenho. Teste o modelo em relação a um conjunto de testes para determinar sua eficiência. Adequadamente, envolva seu modelo ASR em um ciclo de feedback para gerar a saída desejada e corrigir quaisquer lacunas.
[Leia também: Uma Visão Abrangente do Reconhecimento Automático de Fala]
Quais são os diferentes casos de uso de reconhecimento de fala?
A tecnologia de reconhecimento de voz é altamente prevalente em muitas indústrias hoje. Algumas indústrias que utilizam esta tremenda tecnologia são as seguintes:
Indústria alimentícia: Gigantes do setor alimentício, como Wendy's e McDonald's, estão prontos para aprimorar as experiências de seus clientes usando o ASR. Em muitos de seus pontos de venda, eles implantaram modelos ASR totalmente funcionais para receber pedidos e depois passá-los para a seção de cozimento para preparar o pedido do cliente.- Telecomunicação: A Vodafone é uma das maiores operadoras de telecomunicações do mundo. Ele projetou seus serviços de atendimento ao cliente e de retransmissão telefônica aproveitando os modelos ASR que o orientam a resolver diferentes consultas e redirecionar suas chamadas para os departamentos envolvidos.
- Viagens e Transportes: Google Android Auto ou Apple CarPlay tornaram-se comuns. A maioria das pessoas os usa para ativar sistemas de navegação, enviar mensagens ou alternar listas de reprodução de músicas. No entanto, com os avanços tecnológicos, tais sistemas estão se tornando mais refinados.
O BMW Intelligent Personal Assistant lançado em seu BMW Série 3 é muito mais inteligente do que os assistentes de voz comuns. Ele pode permitir que os motoristas encontrem informações relacionadas ao carro e operem o carro usando comandos de voz. - Mídia e entretenimento: A indústria de mídia também utiliza ASR em muitos de seus projetos. O Youtube lançou um assistente baseado em IA que gera legendas automáticas ao vivo. Conforme você fala na tela, o assistente fornecerá as legendas para tornar o vídeo acessível a um grupo maior de usuários do Youtube.
Indústria alimentícia: Gigantes do setor alimentício, como Wendy's e McDonald's, estão prontos para aprimorar as experiências de seus clientes usando o ASR. Em muitos de seus pontos de venda, eles implantaram modelos ASR totalmente funcionais para receber pedidos e depois passá-los para a seção de cozimento para preparar o pedido do cliente.
Telecomunicação: A Vodafone é uma das maiores operadoras de telecomunicações do mundo. Ele projetou seus serviços de atendimento ao cliente e de retransmissão telefônica aproveitando os modelos ASR que o orientam a resolver diferentes consultas e redirecionar suas chamadas para os departamentos envolvidos.
Viagens e Transportes: Google Android Auto ou Apple CarPlay tornaram-se comuns. A maioria das pessoas os usa para ativar sistemas de navegação, enviar mensagens ou alternar listas de reprodução de músicas. No entanto, com os avanços tecnológicos, tais sistemas estão se tornando mais refinados.
Mídia e entretenimento: A indústria de mídia também utiliza ASR em muitos de seus projetos. O Youtube lançou um assistente baseado em IA que gera legendas automáticas ao vivo. Conforme você fala na tela, o assistente fornecerá as legendas para tornar o vídeo acessível a um grupo maior de usuários do Youtube.
[Leia também: O que é a tecnologia Speech-To-Text e como ela funciona]
Como Shaip pode ajudar?
A Shaip é um dos principais serviços de treinamento de IA que possui experiência em várias áreas de IA e ML. Eles podem ajudá-lo a criar seu próprio conjunto de dados que pode ser usado para diferentes aplicativos e projetos.
Alguns dos serviços prestados pela Shaip são:
- Reconhecimento automatizado de fala (ASR)
- Coleta de fala com script
- Transcriação
- Coleta de fala espontânea
- Coleta de enunciados/palavras de despertar,
- Texto para voz (TTS)
Você pode aproveitar esses serviços para obter os melhores resultados para seus projetos baseados em IA. Saiba mais sobre esses serviços entrando em contato com nossa equipe de especialistas hoje!
