Первые попытки реализовать подобную технологию были еще в 50-х годах прошлого века, однако настоящего успеха удалось достичь только с развитием Machine Learning (ML) и искусственного интеллекта (AI). Вопреки значительному прогрессу в области распознавания речи с использованием искусственного интеллекта в медицинской практике, существуют вызовы, которые требуют внимания и решения для полноценного внедрения этой технологии. Однако вместе с вызовами предоставляются перспективы, расширяющие горизонты эффективности и точности в предоставлении медицинской помощи. С внедрением искусственного интеллекта (ИИ) в различные сферы общества, медицинская индустрия не остается в стороне от инновационных технологических изменений.
Сегодня ИИ может распознавать уникальные черты голоса (тональность, скорость речи и интонация), что позволяет более точно идентифицировать говорящего человека. В современном здравоохранении, где эффективность, точность и скорость играют решающую роль, системы распознавания речи, основанные на ИИ, предоставляют медицинским профессионалам мощный инструмент. На фоне растущей потребности в повышении эффективности здравоохранения и сокращении бюрократических задач, эта технология представляет собой перспективный путь к оптимизации процессов и улучшению качества медицинской помощи. Компания сделала открытый доступ к исходному коду модели на GitHub, оттуда можно загрузить несколько версий системы. Связность и осмысленность в технологии распознавания речи обеспечивается, в том числе, объёмом текстов, которые нейросеть обработала на этапе обучения.
Развитие технологий приведёт компании к поиску ответов на вопрос, как лучше всего использовать голос для взаимодействия со своими клиентами. Будут рождаться все новые кейсы в бизнесе, которые вдохновят других своим примером. Прогресс не стоит на месте, и в будущем у голосовых технологий с визуализацией есть все шансы стать основным интерфейсом в цифровом мире. Система, подобно современным решениям, разделяла услышанные слова на аллофоны. Harpy подтвердил, что ключ к успеху в распознавании речи — сравнение небольших фрагментов, а не целых слов. Однако наиболее интересные сценарии технология распознавания речи реализуются в бизнес-среде.
Например, если помощники научатся считывать историю взаимодействия бренда с клиентом из системы CRM, они смогут учитывать эту информацию в коммуникации. Уже сейчас получают широкое распространение кейсы использования виртуальных ассистентов в ритейле, например на сайтах интернет-магазинов, в службах поддержки банков и сервисных компаний. У помощников есть потенциал к развитию в системах умного транспорта, управления городской инфраструктурой, в промышленности, медицине и образовании. И чем шире будут их возможности, тем быстрее будут шириться сферы их использования. Американская компания OpenAI, известная разработкой крупнейшей на сегодняшний день языковой модели GPT-3, представила новую систему автоматического распознавания речи Whisper. Она способна транскрибировать речь на нескольких языках, а также выполнять перевод речи с этих языков на английский.
Расшифровка Полученного Аудио
Но он подчеркнул, что это происходит при соблюдении определенных условий. Однако Audrey положила начало другим, более совершенным изобретениям. Интересно, что пол и возраст диктора не влияет на качество обучения, а вот разница в произношении слов или артикуляционные особенности могут научить нейросеть справляться с разными кейсами. Корректная озвучка динамических данных помогает создавать гибкое сочетание синтеза и предзаписи.
Вы имеете дело с технологией распознавания речи каждый раз, когда используете голосовой поиск, вводите маршрут в навигатор голосом, взаимодействуете с голосовыми помощниками. В этих случаях реакция на голосовую команду нужна сразу же — и обработка речи занимает меньше секунды. За время нашего сотрудничества мы убедились, что взаимодействие с BSS — это пример профессионализма, компетентности, слаженной работы и ответственности всех сотрудников компании на каждой стадии реализации проекта. Включая процессы разметки данных, параметризацию обучения, тестирование моделей распознавания и их деплой. Согласитесь, разговаривать с квадратным куском пластика стало привычно, но все еще не слишком уютно.
Так работают голосовые помощники, интегрированные с системами умного дома. Они могут включить нужную яркость освещения или отрегулировать кондиционер под конкретного члена семьи, если он сохранял ранее свои настройки. Серьезных подвижек в разработке Speech-to-Text технологий не было вплоть до 1990-х годов. К этому времени компьютеры стали уже достаточно мощны, чтобы распознавать голос на лету, и в 1996 году была представлена первая коммерческая программа, которая умела распознавать непрерывный поток человеческой речи. Использовалась она преимущественно в медицине — программа стенографировала речь врача, пока тот описывал результаты рентгенограммы. Клиенты SmartSpeech API уже сейчас могут воспользоваться новым режимом распознавания, подробно об этом можно почитать в документации.
Чем больше циклов обучения прошла система, тем точнее будет результат. Точнее, она распознаёт речь, но на выходе, скорее всего, получится бессмысленный набор слов, которые нейросеть попытается подобрать по словарю. Если искусственный интеллект переобучить на датасете с другим языком, с новым алфавитом и словарём, то он сможет работать корректно. Эффективное внедрение этих технологий и методов в медицинскую практику предоставляет новые возможности для повышения производительности, точности и обогащения данных в здравоохранении.
На данный момент, по словам разработчиков, система показывает хорошие результаты в транскрибировании и переводе примерно на 10 языках. До этого момента мы говорили о работе виртуальных ассистентов Салют, но это не единственный сценарий использования ASR. Во внутренних продуктах мы также сталкиваемся с задачей, которую называем транскрибацией, когда нужно распознать длинную аудиозапись https://deveducation.com/ — например, подкаст. Такую задачу также хотят решать клиенты нашего внешнего API SmartSpeech. Типичный сценарий в таких записях — необходимость интерпретации перекрывающейся речи нескольких человек (высказывания накладываются друг на друга). Здесь не применимо понятие «основной запрос», нам нужна разбивка по фразам каждого говорящего — своеобразная «стенограмма» речи.
Технология Распознавания Речи И Искусственный Интеллект
Для достижения высокой точности и качества генерации речи важно правильно обучить нейронную сеть на большом количестве данных. Синтез речи широко применяется в различных сферах, таких как автоматизация голосовых ассистентов, чтение текста на сайтах и в приложениях, а также в системах помощи людям с нарушениями речи. Кроме того, синтез речи может быть полезен в создании аудиокниг, рекламных материалов и в других сферах. В данной статье мы рассмотрим ключевые аспекты применения ИИ в системах распознавания речи в медицинской практике. Особое внимание будет уделено решениям, которые предоставляют медицинскому персоналу инструменты для более эффективной документации, диагностики и взаимодействия с пациентами.
В будущем виртуальные ассистенты должны приобрести человеческий облик там, где их визуализация будет оправданной. Это может быть как вывод персонажа на LCD-дисплей, так и более сложные реализации, вплоть до голограмм. Их все еще относят к жанру фантастики, однако такие технологии уже существуют.
Более человечные ассистенты будут вызывать у пользователей больше симпатии и доверия, что позволит технологии преодолеть психологические барьеры. В этом году, по мнению аналитиков, происходит значимый перелом в индустрии, в результате которого голосовые ассистенты должны шагнуть за пределы узкого круга гаджетов вроде умных колонок или смартфонов. По прогнозам Gartner, по итогам 2021 года компании потратят $3,5 млрд на виртуальных персональных помощников.
В Whisper есть интересная возможность - переводить сразу на английский, минуя текстовый вывод. Это может быть полезно, если файлы на разных языках и их нужно анализировать единым способом. В этом случае целесообразно приводить все диалоги к английскому и в дальнейшем обрабатывать уже на английском. Нам удалось построить систему, с помощью которой мы смогли получить относительное улучшение WER в 30% на срезе многоголосных записей. Кроме того, мы теперь можем транскрибировать речь каждого говорящего на двухголосных записях. ASR — это технология, преобразующая звук в текст и позволяющая людям использовать свой голос для общения с компьютерным интерфейсом.
В статье рассмотрим, как бизнес использует распознавание в своих продуктах и сервисах, и разберём, как вообще устроена технология на основе искусственного интеллекта. Уральский Банк Реконструкции и Развития создал голосового помощника на входящей линии на базе решений Naumen Erudite и Naumen Speech AI. Робот отвечает на вопросы о различных банковских продуктах — картах, вкладах, кредитах, ипотеке и прочем, а также консультируют клиентов по условиям оформления. Speech RePort™ — движок от компании VoiceCom, который выводит распознавание речи и голосовую биометрию на качественно новый уровень. После получения сигнала система записывает его и отправляет на сервер.
Датасет состоит из аудиозаписей с голосом, которые сопровождаются размеченным текстом. Таким образом, на вход нейросети подаётся пара аудио-текст, из которой она должна найти голосовые технологии соответствие «рисунку» аудиодорожки определенных букв и слов. В основе работы технологии STT — нейросети, которые обрабатывают речь и возвращают распознанный текст.
Поскольку голосовые помощники работают на основе дата-сета, для обращения к базе и поиска нужной информации им требуются определенные вычислительные ресурсы. И чем они больше и доступнее, тем оперативнее помощник реагирует на конкретную ситуацию. Логичным развитием технологии станет работа на базе облачной инфраструктуры по модели SaaS.
Неважно, будет ли это публичное облако провайдера, который придумал помощника, или частное облако самой компании, которая хочет максимально распространить его доступность по всей своей сети филиалов или магазинов. По сути, работа помощников из облака упростит их инсталляцию и сделает технологию более простой и доступной. В основе технологии распознавания Automatic Speech Recognition — определение с помощью искусственного интеллекта, как соотносятся звук и слова.
А к 2025 году более 50% работников интеллектуального труда будут использовать таких ассистентов на регулярной основе (в 2019 году таких было только 2%). Naumen Speech AI — система автоматического распознавания и синтеза речи от лидера рынка дистанционного клиентского обслуживания, которая помогает создавать голосовые ИИ-сервисы в крупных компаниях. Технологии, отточенные на 600+ реализованных проектах автоматизации и готовые для внедрения в ваш бизнес. Она обучена на большом наборе данных разнообразного аудио, а также представляет собой многозадачную модель, которая может выполнять многоязычное распознавание речи, перевод речи и идентификацию языка. Такая метрика позволяет оценить потенциал улучшения на срезе многоголосных запросов, поступающих к ассистенту. В нашем случае мы увидели потенциал для улучшения качества почти в 2 раза.
- В данной статье мы рассмотрим ключевые аспекты применения ИИ в системах распознавания речи в медицинской практике.
- Все это предстоит перенять компьютерам; чем быстрее они научатся это делать, тем им проще будет адаптироваться.
- В нашем случае мы увидели потенциал для улучшения качества почти в 2 раза.
- Далее на основе этих признаков для каждого из итоговых каналов предсказывается маска, которая затем умножается на эти признаки (этап Separation, разделение).
- Синтез речи широко применяется в различных сферах, таких как автоматизация голосовых ассистентов, чтение текста на сайтах и в приложениях, а также в системах помощи людям с нарушениями речи.
Доработать систему так, чтобы мы могли определять число говорящих и выдавать несколько транскрипций, по одной на каждого из них. Технология Speech-to-Text отвечает за перевод голоса в текст с помощью нейросети. В основе лежит многоуровневый процесс обработки и анализа аудиосодержимого. Речь с помощью искусственного интеллекта преобразуется в буквы, слова, фразы и предложения, и на выходе получается текстовая версия аудио. Технология клонирования голоса позволяет имитировать реалистичную человеческую речь. Здесь вступают в игру технологии deep learning, которые помогают машинам копировать не только реплики людей, но их манеру и эмоциональную окраску.
Наверняка вы и сами сталкивались с голосовыми ботами-консультантами, которые выполняют работу не хуже настоящих операторов. Автоматическое распознавание речи остается одним из самых востребованных и при этом сложных направлений в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Программная платформа ИИ “РР” представляет собой набор системных инструментов распознания речи. На данный момент платформа используется для построения искусственного интеллекта на языке Python. Во-первых, если есть шумы или несколько человек перебивают друг друга и говорят параллельно, то сервис не сможет распознать речь и выдаст пользователю либо не те слова, либо набор произвольных символов, указывает Романов.
Все основные подходы к распознаванию речи (Automatic Speech Recognition, далее ASR), включая современные end2end, рассчитаны на то, что на выходе будет только одна фраза. Синтез речи как технология немного сложнее из-за того, что разработчики пытаются добиться человекоподобного звучания от робота. Это значит, что нужно не только правильно прочитать буквы, но и работать с паузами в речи, с интонациями, правильно обрабатывать знаки препинания. Здесь — непаханое поле для совершенствования нейросетей и их возможностей в понимании реальных людей и ситуаций.
