Автоматическое распознавание речи представляет собой технологию обработки голоса и преобразования аудиоинформации в текстовый формат. Первые попытки разработать программные продукты для решения этой задачи появились еще в 1952 году. Но настоящий прорыв в данном направлении произошел только с развитием машинного обучения. По оценкам экспертов, в 2023 году системы перевода голосовой информации к текст используют около 25 % компаний. По прогнозам, к 2025 году рынок приложений для распознавания и синтеза речи вырастет практически в 3 раза и составит около 27 млрд долларов.
Где применяют технологию
Большинство пользователей мобильных устройств хорошо знакомы с наиболее популярными системами автоматического распознавания речи. К ним относятся любимые многими голосовые помощницы Siri, Alexa, Алиса, Маруся и другие. Они делают нашу жизнь проще и комфортнее. Но технологию используют далеко не только в потребительском сегменте. С ее помощью решаются серьезные задачи, оптимизируются бизнес-процессы. Чаще всего она применяется в следующих областях:
аналитика телефонных звонков. Традиционный подход к изучению мнений клиентов о продукции или услугах компании основан на записи разговоров с последующим прослушиванием и анализом. Голосовые роботы значительно упрощают эту задачу. Они автоматически анализируют беседу, например, выделяя ключевые слова или группируя схожие ответы. В результате сотрудник почти сразу получает готовый отчет;
автоматизация колл-центров. Продвинутые голосовые сервисы помогают клиентам решать простые проблемы. Например, они распознают конкретные вопросы, автоматически дают ссылку на нужную информацию или переключают на профильного специалиста. Также эти алгоритмы позволяют операторам быстрее находить необходимые сведения, анализируя речь по ключевым словам и фразам прямо в процессе разговора;
наем сотрудников на работу. Цифровые помощники на многих предприятиях осуществляют первичный отбор кандидатов без участия HR-специалистов. Роботизированная система беседует с соискателем, анализирует ответы и оценивает его соответствие данной вакансии;
проведение маркетинговых исследований. Технология распознавания голоса помогает автоматизировать бизнес-процессы, связанные с взаимодействием с клиентами. Например, голосовой ассистент может позвонить покупателю, чтобы оценить качество товара, сроки доставки и другие моменты. Это позволяет улучшить сервис и повысить лояльность клиентов;
расшифровка аудио- и видеозаписей. Благодаря программам автоматического перевода звуковой информации в текст можно быстро готовить отчетные документы по итогам выступлений, встреч, собеседований.
Как работает система автоматического распознавания голоса
Преобразование речи в текстовый формат происходит в три основных этапа:
Анализ сигнала. Запись отправляется на сервер, где происходит ее очищение от помех и шумов. Также сигнал делится на фонемы — небольшие фрагменты длительностью до 25 миллисекунд. Каждый фрагмент прогоняется через акустическую модель, которая идентифицирует произнесенные человеком звуки.
Расшифровка. Выделенные речевые фрагменты сравниваются с произношениями слогов и слов, собранных в библиотеке акустической модели. В системе используется технология машинного обучения для подбора фонетических вариантов произнесенных слов в определенном контексте.
Преобразование голоса в текст. Языковая модель позволяет определить порядок слов и подобрать нераспознанные фрагменты по контексту. Далее эта информация направляется в декодер, в котором объединяются данных из языковой и акустической моделей, после чего преобразуется в тестовый формат.
Популярные решения для автоматического распознавания речи
Google Docs
Бесплатный онлайн-сервис для работы с текстом и данными, в котором есть функция голосового набора. Система отлично подходит для расшифровки телефонных звонков, маркетинговых исследований, анализа потребителей.
Преимущества:
автоматическое сохранение;
возможность одновременной работы нескольких человек;
отсутствие оплаты.
Недостатки:
низкая скорость расшифровки;
неудобная работа — аудиозапись нужно обязательно проигрывать в микрофон;
сервис распознает не все слова, поэтому требуется ручное редактирование.
Transcribe by Wreally
Универсальная система распознавания голоса, которая работает как с готовыми файлами, так и в режиме надиктовки.
Преимущества:
технология поддерживает множество форматов аудио- и видеофайлов, включая mp3, mp4, flac, wav и другие;
простота управления и наличие тайм-кодов;
поддержка ссылок с YouTube;
поддержка различных языков и диалектов.
Недостатки:
Необходимость регистрации и оплаты.
VoiceIn Voice Typing
Платное расширение для браузера, созданное на базе технологий Google. Есть пробная бесплатная версия с ограниченным функционалом.
Преимущества:
поддержка более 120 языков.
Недостатки:
полнофункциональная работа только по платной подписке.
Express Scribe
Эта система является продуктом Microsoft. Она поддерживает работу с текстовым редактором Word, позволяет загружать файлы с самых разных источников — дисков, серверов, электронных ящиков.
Преимущества:
поддержка множества форматов;
установка тайм-кодов и наличие горячих клавиш;
подходит для профессиональной расшифровки.
Недостатки:
немного устаревший интерфейс;
платный продукт.
Temi
Быстрый сервис с точностью транскрибации до 95 %. В бесплатной версии допускается расшифровка до 45 минут аудио.
Преимущества:
высокая скорость и точность транскрибации.
Недостатки:
ограниченные возможности бесплатного использования;
довольно высокие требования к качеству аудиофайла.
Помимо мощных и функциональных продуктов, существует множество полулюбительских систем автоматического распознавания речи, созданных независимыми командами разработчиков или отдельными энтузиастами. В частности, есть довольно большое количество приложений, написанные на языке программирования Python. Они обычно используют сторонние библиотеки, например Google Speech Recognition, CMU Sphinx и другие.