Die Zukunft der Spracherkennung wird nicht nur in der Lage sein, zu „verstehen“, was der Benutzer sagt, sondern auch …

Mit der rasanten Entwicklung der Informationstechnologie verändert die Spracherkennungstechnologie grundlegend die Art und Weise, wie wir mit Geräten, Netzwerken und sogar der Gesellschaft interagieren. Von intelligenten Sprachassistenten bis hin zum intelligenten Kundenservice hat die Spracherkennung nicht nur unser Leben erheblich komfortabler gemacht, sondern auch allen Lebensbereichen neue Impulse verliehen. Es hat die intelligente Transformation der Branche vorangetrieben und ist zu einer treibenden Kraft bei der Entwicklung zukünftiger Technologien geworden. In diesem Artikel werden die Prinzipien, Anwendungsszenarien, Herausforderungen und zukünftigen Entwicklungstrends der Spracherkennung ausführlich erläutert.

1. Was ist Spracherkennung?

Unter Spracherkennung versteht man die Technologie, menschliche Sprache zu analysieren und zu verstehen und sie in Text oder Anweisungen umzuwandeln, die von Computern oder anderen Geräten erkannt und verstanden werden können[1]. Der Kernprozess umfasst die Erfassung, digitale Verarbeitung, Merkmalsextraktion und Mustererkennung von Sprachsignalen und gibt schließlich durch Modelldekodierung Text oder Anweisungen aus. Wenn Sie beispielsweise sagen: „Wie ist das Wetter heute?“ An den intelligenten Assistenten: Das System wandelt Ihre Stimme in Text um, extrahiert daraus das Schlüsselwort „Wetter“ und gibt dann durch Abfragen von Wetterdaten eine genaue Antwort. Die Spracherkennungstechnologie verbessert nicht nur die Effizienz der Interaktion zwischen Mensch und Maschine, sondern verbessert auch das Benutzererlebnis erheblich.

2. Grundprinzipien der Spracherkennungstechnologie

Hinter der Spracherkennungstechnologie stehen komplexe Algorithmen und Modelle. Zunächst erfasst das System Sprachsignale über Mikrofone und andere Geräte und führt eine Rauschunterdrückung und Frame-Verarbeitung an ihnen durch. Als nächstes werden die wichtigsten Merkmale der Sprache mithilfe eines Merkmalsextraktionsalgorithmus extrahiert. Diese Merkmalsdaten werden zur Decodierung in ein tiefes neuronales Netzwerk (DNN) oder ein rekurrentes neuronales Netzwerk (RNN) eingegeben, um entsprechende Text- oder Befehlsausgaben zu generieren[2]. In der neuesten Forschung wurden auch neue Modelle wie Transformer übernommen, um lange Zeitreihendaten und variable Sprachmerkmale zu verarbeiten. Diese Fortschritte haben die Genauigkeit und Robustheit des Systems deutlich verbessert[3].

Abbildung 1: Flussdiagramm der Spracherkennung

3. Anwendungsszenarien der Spracherkennungstechnologie

Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie werden die Anwendungsszenarien der Spracherkennung immer vielfältiger:

① Intelligenter Assistent : Intelligente Sprachassistenten wie Siri und Xiao Ai bieten Benutzern durch Spracherkennung eine Vielzahl von Diensten, z. B. das Abfragen von Informationen, das Steuern von Haushaltsgeräten, das Einstellen von Erinnerungen usw.

Abbildung 2: Abfrageinformationen des intelligenten Sprachassistenten Xiao Ai

**②Kundendienstsystem: **Kundendienstsysteme in vielen Branchen haben begonnen, Spracherkennungstechnologie einzusetzen, um die Serviceeffizienz zu verbessern. Benutzer können per Sprache mit dem Kundendienstroboter kommunizieren und das System kann die Probleme der Benutzer schnell erkennen und entsprechende Lösungen bereitstellen.

Abbildung 3: Intelligenter Kundenservice

3 Spracheingabe : Auf Smartphones und Computern ist die Spracheingabe zu einer effektiven Alternative zum Tippen geworden. Benutzer können Text schnell durch Sprechen eingeben, was die Eingabeeffizienz erheblich verbessert und besonders in hektischen Szenarien nützlich ist.

4. Herausforderungen der Spracherkennung

Obwohl die Spracherkennungstechnologie erhebliche Fortschritte gemacht hat, steht sie bei groß angelegten Anwendungen noch immer vor zahlreichen Herausforderungen:

① Instabiler Erkennungseffekt: In lauten Umgebungen, mit Störungen durch mehrere Tonquellen oder bei Fernfeldsprache sind die Spracherkennungsfunktionen immer noch eingeschränkt. Um mit komplexen Szenarien aus der Praxis umgehen zu können, werden in Zukunft leistungsfähigere Technologien zur Rauschverarbeitung und Echounterdrückung erforderlich sein.

2. Erkennung ressourcenarmer Sprachen: Die Spracherkennung funktioniert bei wichtigen Sprachen wie Chinesisch und Englisch gut, bei weniger wichtigen Sprachen und Dialekten ist der Erkennungseffekt jedoch aufgrund der Knappheit der Datenressourcen immer noch nicht optimal.

3 Einschränkungen der Rechenressourcen: Hochpräzise Spracherkennungsmodelle sind normalerweise auf enorme Rechenressourcen angewiesen, insbesondere in Szenarien wie mobilen Geräten (wie Mobiltelefonen und intelligenten Lautsprechern), bei denen Rechenleistung und Speicherplatz begrenzt sind. Wie eine effiziente Spracherkennung unter eingeschränkten Hardwarebedingungen erreicht werden kann, ist ein Problem, das gelöst werden muss.

④Datenschutz und -sicherheit: Mit der zunehmenden Anwendung der Spracherkennung in persönlichen Geräten und Smart Homes sind Fragen des Datenschutzes und der Datensicherheit der Benutzer immer wichtiger geworden. Das Erfassen und Speichern von Sprachdaten birgt potenzielle Risiken hinsichtlich der Verletzung der Privatsphäre.

5. Zukünftige Entwicklungstrends

Angetrieben durch 5G und künstliche Intelligenztechnologien wird die Spracherkennungstechnologie einen breiteren Anwendungsbereich haben. Hier sind einige zukünftige Entwicklungstrends:

① Mehrsprachige Unterstützung: Die Entwicklung der Globalisierung erfordert Spracherkennungssysteme, die mehr Sprachen und Dialekte unterstützen, um die Kommunikationseffizienz zwischen multinationalen Unternehmen und mehrsprachigen Menschen zu verbessern. Zukünftig wird die Technologie zur Mehrsprachigkeits- und Dialekterkennung im Mittelpunkt der Forschung stehen.

② Multimodale Fusion: Spracherkennung wird künftig mit anderen Technologien wie visuellen Informationen kombiniert. Insbesondere in komplexen Umgebungen, beispielsweise an lauten öffentlichen Orten, können visuelle Informationen (wie Lippenleseerkennung) die Genauigkeit der Spracherkennung verbessern und die Entwicklung einer multimodalen Mensch-Computer-Interaktion fördern.

3 Integration mehrerer Technologien: Die Spracherkennung muss nicht nur die Sprache des Benutzers „verstehen“, sondern auch die Absichten des Benutzers. In Zukunft wird die Spracherkennungstechnologie eng mit der Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache integriert, um einen Sprung vom Sprachinhalt zum semantischen Verständnis zu erreichen.

6. Fazit

Die rasante Entwicklung der Spracherkennungstechnologie verändert allmählich die Art und Weise, wie wir mit der Welt interagieren, und sie hat in vielen Bereichen großes Potenzial gezeigt. Mit der Unterstützung von 5G und künstlicher Intelligenz ist die Spracherkennungstechnologie nicht nur eine treibende Kraft für Innovationen, sondern bietet auch starke technische Unterstützung für zukünftige Industriecluster und strategisch aufstrebende Branchen. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie wird die Spracherkennung in Zukunft in noch mehr Bereichen Durchbrüche erzielen und eine intelligentere und komfortablere Gesellschaft der Zukunft schaffen.

Verweise

[1] Ma Han, Tang Roubing, Zhang Yi et al. Eine Überprüfung der Spracherkennungsforschung[J]. Computersysteme & Anwendungen, 2022, 31(1): 1-10.

[2] Nassif AB, Shahin I, Attili I, et al. Spracherkennung mithilfe tiefer neuronaler Netzwerke: Eine systematische Überprüfung[J]. IEEE-Zugriff, 2019, 7: 19143-19165.

[3] Zhang Q, Lu H, Sak H, et al. Transformator-Transducer: Ein streambares Spracherkennungsmodell mit Transformator-Encodern und rnn-t-Verlust[C]//ICASSP 2020-2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2020: 7829-7833.

Autor: Zhang Yuesong

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