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人工智能改变我们的方式的一种方式 工作、教学、学习和运作，是通过自动语音识别，也称为 ASR。
自动语音识别 (ASR) 是一种允许计算机识别口语并将其转录为书面文本的技术。 ASR 系统有很多应用，例如语音转文本听写软件、虚拟助理和呼叫中心系统。他们还可以接受培训以理解不同的语言，从而提高其在不同地区和文化中的可用性。
ASR 是如何工作的？
大多数 ASR 技术都从表示音频信号、语素和音素之间联系的声学模型开始。声学模型采用声波并将其转换为数字数据。这类似于数字温度计，它获取温度的模拟读数并将其转换为数字值。计算语言学在序列和上下文中考虑每个声音以构建单词和句子，然后由语言和发音模型使用。直到最近，这一直是标准程序。新的研究正在放弃这种多算法方法，转而采用被称为端到端模型的单一神经网络。 ASR 系统有两种工作方式：
- 传统混合法
- 端到端方法
传统混合法
自动语音识别 (ASR) 的传统混合方法涉及结合两种不同的语音识别方法：基于规则的方法和统计方法。
基于规则的方法由一组规则组成，用于将语言的声音映射到相应的单词或音素。这种方法基于对语言结构和规则的理解，并且在规则定义明确的情况下可以相当准确。但是，很难为一种语言的所有可能变体和重音创建规则，因此基于规则的方法很容易出错。
统计方法使用在转录音频的大型数据集上训练的统计模型来学习语言的声音与相应的单词或音素之间的模式和关系。这种方法更灵活，可以处理范围更广的变体和重音，但它也可能不如基于规则的方法准确。这是因为它基于从数据集中学习的模式和关系，而不是像基于规则的方法那样的一组固定规则。
传统的混合方法通过使用基于规则的方法来处理明确定义的规则和统计方法来处理更复杂和多变的输入，从而结合了两种方法的优势。这可以产生更准确和更强大的 ASR 系统。然而，混合方法可能比单独使用任何一种方法更复杂且计算量更大。
端到端系统
端到端 ASR 系统通常使用深度神经网络 (DNN) 来学习音频信号和转录之间的复杂关系。他们接受过大型转录音频数据集的训练，可以处理各种口音、发音和说话风格。它直接预测将音频信号转录为书面文本，而不需要明确的中间步骤，例如音素或单词识别。
与依赖显式中间步骤的传统混合系统相比，端到端 ASR 系统具有多项优势。它们可以更准确、更高效，也可以更灵活地适应新的语言和任务。然而，端到端的 ASR 系统也可能更复杂，需要更多的数据和计算资源来训练。
有用的 ASR 应用程序
多年来，ASR 技术有了显着改进，现在可以在许多情况下实现高水平的准确性。以下是如何使用 ASR 的一些示例：
听写软件
ASR 用于创建允许用户说话并将其语音自动转录为文本的听写软件。这对于喜欢说话而不是打字的人，或者行动不便导致打字困难的人很有帮助。
虚拟助理
Apple 的 Siri 等虚拟助手使用 ASR 来理解和响应语音命令，为我们的日常生活带来智能家居和便利。
呼叫中心
在呼叫中心，交互式语音应答 (IVR) 系统使用 ASR 来增强客户体验。当与其他应用程序集成时，ASR 技术使呼叫者能够执行自助服务任务。这包括检查账户余额，以及验证他们的身份以确保安全。
ASR 还可以为这些通话自动生成文字记录，用于培训目的和质量保证。
教育
教育部门使用 ASR 来帮助有学习障碍的学生更有效地学习。例如，许多有阅读障碍的孩子很难掌握阅读技巧。 ASR 可以帮助识别阅读错误并提供即时干预以纠正阅读错误。
辅助功能
ASR 可用于为盲人或视力不佳的人创建可访问版本的书面材料。
翻译
ASR 可以转录和翻译口头语言，允许说不同语言的人之间进行实时交流.
转录软件
像这样的软件 奥里斯人工智能 利用 ASR 技术在几秒钟内自动生成准确的成绩单。这有助于用户在工作过程中节省时间，并节省聘请专业转录员的费用。 Auris AI 免费提供，您可以试用 这里.
自动语音识别技术的未来
随着以下发展，我们可能会看到 ASR 技术的准确性和性能不断提高：
深度学习的使用增加.深度神经网络 (DNN) 和其他机器学习算法可以推动 ASR 系统的准确性和性能的提高。 DNN 特别适合处理自然语音的复杂性和可变性。事实上，我们今天看到的许多突破都是 DNN 发展的结果。
多语言和多口音支持. ASR 技术越来越能够理解各种语言和口音。这对许多应用程序都是有益的，例如客户服务和多语言听写。
提高鲁棒性. ASR 系统对噪音、背景干扰和其他可能降低音频质量的因素变得更加稳健。这将使 ASR 系统在现实环境中更有用，例如在拥挤的公共场所或嘈杂的环境中。
值得注意的是，ASR 领域正在迅速发展。随着这些进步，ASR 将变得越来越准确、可靠并得到广泛采用，最终成为我们生活中必不可少的工具。
