Se você usa Siri, Alexa, Cortana, Amazon Echo ou outros como parte de sua vida diária, você aceitaria que Reconhecimento de fala tornou-se uma parte onipresente de nossas vidas. Esses com inteligência artificial os assistentes de voz convertem as consultas verbais dos usuários em texto, interpretam e entendem o que o usuário está dizendo para obter uma resposta apropriada.
Há uma necessidade de coleta de dados de qualidade para desenvolver modelos confiáveis de reconhecimento de fala. Mas, desenvolvendo software de reconhecimento de voz não é uma tarefa simples – justamente porque é difícil transcrever a fala humana em toda a sua complexidade, como ritmo, sotaque, altura e clareza. E, quando você adiciona emoções a essa mistura complexa, torna-se um desafio.
O que é reconhecimento de fala?
O reconhecimento de fala é a capacidade do software de reconhecer e processar fala humana em texto. Embora a diferença entre reconhecimento de voz e reconhecimento de fala possa parecer subjetiva para muitos, existem algumas diferenças fundamentais entre os dois.
Embora tanto a fala quanto o reconhecimento de voz façam parte da tecnologia de assistente de voz, eles executam duas funções diferentes. O reconhecimento de fala faz transcrições automáticas de fala humana e comandos em texto, enquanto o reconhecimento de voz lida apenas com o reconhecimento da voz do falante.
Tipos de reconhecimento de fala
Antes de mergulharmos na tipos de reconhecimento de voz, vamos dar uma breve olhada nos dados de reconhecimento de fala.
Os dados de reconhecimento de fala são uma coleção de gravações de áudio de fala humana e transcrição de texto que ajudam a treinar sistemas de aprendizado de máquina para reconhecimento de voz.
As gravações e transcrições de áudio são inseridas no sistema de ML para que o algoritmo possa ser treinado para reconhecer as nuances da fala e entender seu significado.
Embora existam muitos lugares onde você pode obter conjuntos de dados pré-empacotados gratuitos, é melhor obter conjuntos de dados personalizados para seus projetos. Você pode selecionar o tamanho da coleção, os requisitos de áudio e alto-falante e o idioma com um conjunto de dados personalizado.
Espectro de dados de fala
Dados de fala O espectro identifica a qualidade e o tom da fala variando do natural ao não natural.
Dados de reconhecimento de fala com script
Como o nome sugere, a fala com script é uma forma controlada de dados. Os oradores gravam frases específicas de um texto preparado. Estes são normalmente usados para entregar comandos, enfatizando como o Palavra ou frase é dito ao invés do que está sendo dito.
O reconhecimento de fala com script pode ser usado ao desenvolver um assistente de voz que deve captar comandos emitidos usando vários sotaques de alto-falante.
Reconhecimento de fala baseado em cenário
Em um discurso baseado em cenário, o orador é solicitado a imaginar um cenário específico e emitir um comando de voz com base no cenário. Dessa forma, o resultado é uma coleção de comandos de voz que não são roteirizados, mas controlados.
Dados de fala baseados em cenários são necessários para desenvolvedores que desejam desenvolver um dispositivo que entenda a fala cotidiana com suas várias nuances. Por exemplo, pedir instruções para ir ao Pizza Hut mais próximo usando uma variedade de perguntas.
Reconhecimento de Fala Natural
Bem no final do espectro da fala está a fala espontânea, natural e não controlada de forma alguma. O orador fala livremente usando seu tom natural de conversação, linguagem, tom e tenor.
Se você deseja treinar um aplicativo baseado em ML no reconhecimento de fala de vários alto-falantes, um aplicativo sem script ou discurso coloquial conjunto de dados é útil.
Componentes de coleta de dados para projetos de fala
Uma série de etapas envolvidas na coleta de dados de fala garantem que os dados coletados sejam de qualidade e ajudam no treinamento de modelos baseados em IA de alta qualidade.
Entenda as respostas necessárias do usuário
Comece entendendo as respostas do usuário necessárias para o modelo. Para desenvolver um modelo de reconhecimento de fala, você deve coletar dados que representem de perto o conteúdo que você precisa. Reúna dados de interações do mundo real para entender as interações e respostas do usuário. Se você estiver criando um assistente de bate-papo baseado em IA, observe os logs de bate-papo, gravações de chamadas, respostas da caixa de diálogo de bate-papo para criar um conjunto de dados.
Examinar o idioma específico do domínio
Você precisa de conteúdo genérico e específico de domínio para um conjunto de dados de reconhecimento de fala. Depois de coletar os dados genéricos de fala, você deve filtrar os dados e separar os genéricos dos específicos.
Por exemplo, os clientes podem ligar para pedir uma consulta para verificar se há glaucoma em um centro de atendimento oftalmológico. Pedir uma consulta é um termo altamente genérico, mas o glaucoma é específico do domínio.
Além disso, ao treinar um modelo de ML de reconhecimento de fala, certifique-se de treiná-lo para identificar frases em vez de individualmente palavras reconhecidas.
Gravar Fala Humana
Depois de coletar os dados das duas etapas anteriores, a próxima etapa envolveria fazer com que os humanos registrassem as declarações coletadas.
É essencial manter um comprimento ideal do script. Pedir às pessoas que leiam mais de 15 minutos de texto pode ser contraproducente. Mantenha um intervalo mínimo de 2 a 3 segundos entre cada declaração gravada.
Permitir que a gravação seja dinâmica
Crie um repositório de fala de várias pessoas, sotaques falantes, estilos gravados em diferentes circunstâncias, dispositivos e ambientes. Se a maioria dos futuros usuários for usar o telefone fixo, seu banco de dados de coleta de fala deve ter uma representação significativa que corresponda a esse requisito.
Induzir variabilidade na gravação de fala
Depois que o ambiente de destino for configurado, peça aos sujeitos da coleta de dados que leiam o script preparado em um ambiente semelhante. Peça aos participantes que não se preocupem com os erros e mantenham a interpretação o mais natural possível. A ideia é ter um grande grupo de pessoas gravando o roteiro no mesmo ambiente.
Transcreva os discursos
Depois de gravar o roteiro usando vários assuntos (com erros), você deve prosseguir com a transcrição. Mantenha os erros intactos, pois isso o ajudaria a obter dinamismo e variedade nos dados coletados.
Em vez de ter humanos transcrevendo todo o texto palavra por palavra, você pode envolver um mecanismo de fala para texto para fazer a transcrição. No entanto, também sugerimos que você empregue transcritores humanos para corrigir erros.
Desenvolva um conjunto de teste
O desenvolvimento de um conjunto de teste é crucial, pois é um candidato à modelo de linguagem.
Faça um par da fala e do texto correspondente e transforme-os em segmentos.
Após reunir os elementos coletados, extraia uma amostra de 20%, que forma o conjunto de teste. Não é o conjunto de treinamento, mas esses dados extraídos informarão se o modelo treinado transcreve o áudio no qual não foi treinado.
Crie um modelo de treinamento de idiomas e avalie
Agora construa o modelo de linguagem de reconhecimento de fala usando as instruções específicas do domínio e variações adicionais, se necessário. Depois de treinar o modelo, você deve começar a medi-lo.
Pegue o modelo de treinamento (com 80% de segmentos de áudio selecionados) e teste-o com o conjunto de teste (conjunto de dados extraído de 20%) para verificar previsões e confiabilidade. Verifique se há erros, padrões e concentre-se em fatores ambientais que podem ser corrigidos.
Possíveis Casos de Uso ou Aplicativos
Aplicativo de voz, aparelhos inteligentes, fala em texto, suporte ao cliente, ditado de conteúdo, aplicativo de segurança, veículos autônomos, anotações para saúde.
O reconhecimento de fala abre um mundo de possibilidades, e a adoção de aplicativos de voz pelos usuários aumentou ao longo dos anos.
Algumas das aplicações comuns de tecnologia de reconhecimento de voz incluem:
Aplicativo de pesquisa por voz
Segundo o Google, sobre 20% das pesquisas realizadas no Google app são de voz. Oito bilhões de pessoas estão projetados para usar assistentes de voz até 2023, um aumento acentuado em relação aos 6.4 bilhões previstos em 2022.
A adoção da pesquisa por voz aumentou significativamente ao longo dos anos, e essa tendência deve continuar. Os consumidores confiam na pesquisa por voz para pesquisar consultas, comprar produtos, localizar empresas, encontrar empresas locais e muito mais.
Dispositivos domésticos/aparelhos inteligentes
A tecnologia de reconhecimento de voz está sendo usada para fornecer comandos de voz para dispositivos domésticos inteligentes, como TVs, luzes e outros aparelhos. 66% de consumidores no Reino Unido, nos EUA e na Alemanha afirmaram usar assistentes de voz ao usar dispositivos inteligentes e alto-falantes.
Fala para texto
Aplicativos de conversão de voz em texto estão sendo usados para auxiliar na computação gratuita ao digitar e-mails, documentos, relatórios e outros. Fala para texto elimina o tempo para digitar documentos, escrever livros e e-mails, legendar vídeos e traduzir texto.
Suporte ao cliente
Os aplicativos de reconhecimento de voz são usados predominantemente no atendimento e suporte ao cliente. Um sistema de reconhecimento de voz ajuda a fornecer soluções de atendimento ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana, a um custo acessível com um número limitado de representantes.
Ditado de conteúdo
O ditado de conteúdo é outra caso de uso de reconhecimento de fala que ajuda estudantes e acadêmicos a escrever conteúdo extenso em uma fração de tempo. É bastante útil para os alunos em desvantagem por causa da cegueira ou problemas de visão.
Aplicativo de segurança
O reconhecimento de voz é usado extensivamente para fins de segurança e autenticação, identificando características de voz exclusivas. Em vez de fazer com que a pessoa se identifique usando informações pessoais roubadas ou usadas indevidamente, a biometria de voz aumenta a segurança.
Além disso, o reconhecimento de voz para fins de segurança melhorou os níveis de satisfação do cliente, pois elimina o processo de login estendido e a duplicação de credenciais.
Comandos de voz para veículos
Veículos, principalmente carros, agora têm um recurso comum de reconhecimento de voz para aumentar a segurança na direção. Ele ajuda os motoristas a se concentrarem na direção, aceitando comandos de voz simples, como selecionar estações de rádio, fazer chamadas ou reduzir o volume.
Anotações para a saúde
O software de transcrição médica construído usando algoritmos de reconhecimento de fala captura facilmente notas de voz, comandos, diagnósticos e sintomas dos médicos. A tomada de notas médicas aumenta a qualidade e a urgência no setor de saúde.
Você tem um projeto de reconhecimento de voz em mente que pode transformar seu negócio? Tudo o que você pode precisar é de um conjunto de dados de reconhecimento de fala personalizado.
Um software de reconhecimento de fala baseado em IA precisa ser treinado em conjuntos de dados confiáveis em algoritmos de aprendizado de máquina para integrar sintaxe, gramática, estrutura de frases, emoções e nuances da fala humana. Mais importante ainda, o software deve aprender e responder continuamente – crescendo a cada interação.
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