Розділ 1.4: Розпізнавання мовлення та обробка звуку

Розпізнавання мовлення та обробка аудіо – це дві галузі, які займаються аналізом та інтерпретацією звуку. Ці родовища мають багату історію, яка налічує кілька десятиліть.

На початку розпізнавання мовлення та обробки звуку дослідники зосереджувалися на розробці алгоритмів, які могли б розпізнавати прості шаблони мовлення. Ці перші системи були обмежені обчислювальною потужністю того часу, і їхня точність була обмеженою.

У 1970-х і 1980-х роках дослідники почали досліджувати складніші алгоритми для розпізнавання мови та обробки аудіо. Однією з ключових подій цього часу було створення прихованих моделей Маркова (HMM), які дозволили комп’ютерам точніше розпізнавати мовні шаблони. HMM використовувалися в перших комерційних системах розпізнавання мови, таких як Dragon Dictate, яка була випущена в 1990 році.

У 1990-х роках дослідники розробили алгоритми розпізнавання мовця, які включають ідентифікацію мовця на основі його голосу. Ці алгоритми використовувалися в широкому діапазоні додатків, включаючи системи безпеки та судово-медичні дослідження.

У 2000-х роках методи машинного навчання, такі як глибоке навчання, стали популярними в дослідженнях розпізнавання мови та обробки звуку. Ці методи дозволили виконувати більш точні та складні завдання розпізнавання мовлення, такі як обробка природної мови та транскрипція голосу в текст.

Сьогодні розпізнавання мовлення та обробка аудіо використовуються в широкому діапазоні додатків, включаючи голосові помічники, такі як Siri та Alexa, транскрипцію мовлення в текст і автоматизовані кол-центри. Ці технології також використовуються в медичних закладах, щоб допомогти лікарям записувати нотатки пацієнтів, і в індустрії розваг для покращення звуку та зменшення шуму.

Майбутнє розпізнавання мовлення та обробки звуку, ймовірно, включатиме розробку більш складних алгоритмів для розпізнавання та аналізу мовлення, а також інтеграцію цих технологій з іншими сферами, такими як обробка природної мови та машинний переклад. Існує також потенціал для використання цих полів у нових програмах, таких як автоматизована транскрипція відеовмісту та аналіз звуків навколишнього середовища для екологічного моніторингу.