Голосовые движки — это программы или сервисы, которые позволяют компьютерам и другим устройствам слушать и говорить. Они могут распознавать и понимать вашу речь (ASR — Automatic Speech Recognition), а также синтезировать текст в голос (TTS — Text-to-Speech). Как работают эти технологии и для чего они нужны?

В первом случае (ASR) голосовые движки используются для преобразования аудиозаписей или речи в текстовый формат. Это может быть полезно для создания расшифровок интервью, записей заседаний, онлайн-встреч и вебинаров. Во втором (TTS) — для создания голосовых сообщений и преобразования текста в аудиоформат. Может применяться, например, в приложениях голосовых помощников, озвучивании текстовых материалов, телефонных автоответчиках, персональных ассистентах и играх.

Также голосовые движки помогают сделать технологии и информацию более доступными для людей с ограниченными возможностями в области зрения или моторики. Пользователи могут взаимодействовать с приложениями или устройствами, используя только голосовые команды, что помогает преодолеть барьеры и создает равные возможности для всех.

Потенциал использования голосовых движков велик и продолжает расширяться по мере развития технологий и инноваций. Некоторые из новых возможностей, которые уже доступны или находятся в разработке, включают распознавание эмоций (анализ интонации, ритма и других характеристик голоса), распознавание диалектов и акцентов, аутентификацию по голосу (например, для биометрической аутентификации и использования голоса как уникального идентификатора), создание голосовых персонажей (для компьютерных игр, анимации или мультимедийных проектов).

Сегодня я расскажу подробнее о технологии распознавания речи (ASR). Эта технология уже широко применяется в различных отраслях и сферах бизнеса и помогает компаниям сократить время и затраты на рутинные задачи, повысить производительность сотрудников, улучшить обслуживание клиентов и извлечь ценные данные из речевых коммуникаций.

Если говорить подробнее, то применение систем распознавания речи может принести компаниям ряд значительных выгод. Вот лишь несколько примеров:

1. Автоматизация бизнес-процессов
Системы распознавания речи помогают автоматизировать множество рутинных задач в компании. Их использование позволяет значительно ускорить процесс создания и редактирования документов, отчетов, писем и других текстовых материалов.

2. Повышение производительности труда

Благодаря возможности диктовки текста вместо набора на клавиатуре сотрудники могут быть более продуктивными. Они могут быстро записывать (надиктовывать) идеи, заметки и прочую информацию, не отвлекаясь на набор текста. Это особенно полезно для сотрудников, которые должны много писать или работать с большим объемом информации.

3. Улучшение обслуживания клиентов

Компании могут использовать системы распознавания речи для создания голосовых систем самообслуживания или виртуальных помощников, которые могут отвечать на вопросы клиентов, предоставлять информацию о продуктах и услугах, принимать заказы и т. д. Это помогает улучшить обслуживание клиентов, сократить очереди и повысить доступность информации.

4. Анализ и обработка больших данных

Системы распознавания речи могут быть использованы для анализа больших объемов аудиоданных, например записей телефонных разговоров, аудиозаписей вебинаров или видеоконференций. Это позволяет компаниям извлекать ценную информацию из речевых данных, анализировать тренды, выявлять проблемы и оптимизировать бизнес-процессы.

5. Усовершенствование мультимедийного контента

Системы распознавания речи могут быть использованы для транскрибирования аудио- и видеоматериалов, что позволяет создавать подписи к видеороликам, подкастам, вебинарам и другим мультимедийным материалам. Это значительно улучшает доступность контента для людей с нарушениями слуха или для тех, кто предпочитает чтение текста.

6. Улучшение доступности взаимодействия с устройствами

Системы распознавания речи позволяют людям с физическими ограничениями, такими как проблемы со зрением или печатанием, легче взаимодействовать с компьютерами и другими устройствами. Они могут использовать голосовые команды для выполнения различных задач, отправки сообщений, поиска информации и т. д.

Системы распознавания речи прошли длинный путь. Еще лет 10-15 назад в их основе лежали скрытые марковские модели, которые нужно было долго предварительно настраивать и обучать, а качество результата оставляло желать лучшего. Современные модели искусственного интеллекта, основанные на архитектуре трансформеров, справляются с распознаванием речи уже лучше людей. Их отличительной особенностью является обучение в режиме end-to-end, когда нет необходимости делать предварительную обработку аудиозаписей — модели глубокого обучения самостоятельно извлекают необходимые для успешного распознавания признаки, описывающие различные акустические характеристики речи. В последние год-полтора стали выходить мультиязычные модели, способные распознавать речь почти на всех основных языках мира.

В большинстве случаев модели для распознавания речи работают в паре с языковой моделью, которая включается на этапе постобработки результатов. Такой симбиоз моделей позволяет существенно повысить качество распознавания речи.

Каждый этап может быть достаточно сложным и требовать определенных методов и алгоритмов, и современные системы распознавания речи обычно комбинируют различные подходы для достижения наилучшего результата.

Несмотря на то, что уровень развития систем распознавания речи уже достаточно высок, все же некоторые факторы могут существенно повлиять на качество распознавания. Например, шумы в окружающей среде и искажения аудиосигнала — их наличие может усложнить задачу выделения речи и внести ошибки в процесс распознавания. Различные акценты и диалекты, разнообразие голосов в исходном материале также затрудняют процесс распознавания. Однако современные системы уже успешно справляются и с этими вызовами. Кстати, не в последнюю очередь это заслуга и большого количества датасетов, собираемых как энтузиастами, так и технологическими компаниями. Публикация в открытом доступе таких библиотек данных играет на пользу этого технологического направления.

На рынке уже представлено большое количество готовых ASR-систем, но решение о том, следует ли использовать систему из открытых источников или разрабатывать собственную, зависит от ваших конкретных потребностей и возможностей.

Системы распознавания речи из открытых источников могут иметь ряд преимуществ: хорошую производительность, широкий функционал, регулярные обновления и поддержку от разработчиков.

Однако собственные системы (или заказ разработки у компании, которая оказывает такие услуги) также имеют свои преимущества. Во-первых, это конфиденциальность данных и безопасность: разработка собственной системы предоставит больший контроль над этими аспектами. Во-вторых, вы сможете указать свои уникальные требования, если они отличаются от типичных задач, а также настроить систему под ваши конкретные потребности и иметь большую гибкость в ее использовании. В-третьих, это возможность интеграции системы распознавания речи с другими внутренними корпоративными информационными системами и цифровыми продуктами.

В конечном счете выбор между использованием системы распознавания речи из открытых источников или разработкой собственной зависит от ваших уникальных потребностей, бюджета, времени и ресурсов, а также от того, насколько критично для вас иметь полный контроль над системой и данными, утечки которых нельзя допустить.

В заключение хочу сказать, что системы распознавания речи представляют собой невероятно мощный инструмент, способный облегчить нашу повседневную жизнь. Несмотря на некоторые ограничения и вызовы, современные технологии распознавания речи продолжают развиваться и совершенствоваться, открывая перед нами новые горизонты и возможности. В будущем мы можем ожидать еще большего прорыва в этой области, и ASR-системы станут неотъемлемой частью нашей коммуникации и взаимодействия с технологиями.

В следующей колонке я расскажу подробнее про систему синтеза текста в голос (TTS), ее особенности и области применения, а также дипфейки, которые могут быть связаны с этой технологией. Не пропустите!

Изображения: Freepik (шапка); из личного архива Дмитрия Куликова