Die automatische Spracherkennung ( ASR ) verändert die Voiceover-Branche, indem sie gesprochene Wörter in Text umwandelt. Es nutzt maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um zu verstehen und aufzuschreiben, was die Leute sagen. In den letzten zehn Jahren ASR stark gewachsen. Es wird mittlerweile in vielen Bereichen wie Telefonanrufen, Videos, Medienchecks und Online-Meetings eingesetzt.

Die alte Methode zur Durchführung von ASR bestand in der Verwendung von Hidden-Markov-Modellen (HMM) und Gaußschen Mischungsmodellen (GMM). Diese Methode wurde fünfzehn Jahre lang angewendet. Es erforderte jedoch viel Arbeit und spezielles Training.

Neue Deep-Learning-Modelle in ASR sind besser. Sie sind genauer und einfacher zu verwenden. Sie benötigen keine speziellen Trainingsdaten und können Sprache ohne zusätzliche Hilfe gut aufschreiben.

Dank Speech-to-Text-APIs wie denen von AssemblyAI ist ASR jetzt einfacher zu verwenden. Entwickler, Startups und große Unternehmen können ASR problemlos zu ihren Produkten hinzufügen. Diese Technologie wird in vielen Bereichen eingesetzt, um die Dinge zu verbessern, beispielsweise bei der Anrufverfolgung, Videountertiteln, Medienprüfungen und Online-Meetings.

Aber ASR hat immer noch einige Probleme. Aufgrund der unterschiedlichen Art und Weise, wie Menschen sprechen, ist es schwierig, Sprache perfekt zu verstehen. Trotz dieser Probleme wächst die Nachfrage nach ASR. Es wird erwartet, dass es bis 2025 einen Wert von 24,9 Milliarden US-Dollar haben wird.

ASR wird in vielen Bereichen eingesetzt, nicht nur im Voiceover. Im Auto trägt es durch Sprachbefehle dazu bei, das Fahren sicherer zu machen. Im Gesundheitswesen hilft es Ärzten, Patienteninformationen aufzuschreiben. Außerdem hilft es, Kundenprobleme im Vertrieb schneller zu lösen, indem Anrufe transkribiert werden und mit KI-Chatbots gearbeitet wird.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ASR die Voiceover-Branche . Es ermöglicht eine schnelle und genaue Transkription von Sprache. Wenn es besser wird, wird ASR dazu beitragen, die Dinge in vielen Bereichen zugänglicher, effizienter und kostengünstiger zu machen.

Eine kurze Geschichte von ASR

Die ASR-Technologie begann in den 1950er Jahren. Das erste System mit dem Namen „Audrey“ wurde von Bell Labs hergestellt. Seitdem ist es stark gewachsen und nutzt maschinelles Lernen und Deep Learning, um besser zu werden.

Alte ASR-Systeme verwendeten eine Mischung aus Modellen wie Hidden-Markov-Modellen (HMMs). Diese Systeme verfügten über Sprachmodelle, Aussprachewörterbücher und HMMs. Sie wurden anhand großer Datensätze darauf trainiert, Sprache gut zu erkennen. Diese Arbeit trug zur Entwicklung der heutigen ASR-Systeme bei.

Eine große Veränderung kam 2014 mit einem Artikel von Baidu. Es ging um den Einsatz von Deep Learning für ASR. Diese Methode ordnet Audio mithilfe tiefer neuronaler Netze Wörtern zu. Es hat ASR viel genauer gemacht.

Jetzt verwenden wir sowohl alte als auch neue ASR-Methoden. Der alte Weg ist stark und flexibel. Der neue Weg ist einfacher und könnte durch das Lernen aus Rohaudio genauer sein.

ASR hilft vielen Branchen, beispielsweise der Voiceover-Welt. Es unterstützt Siri, Alexa und Google Assistant und erleichtert so die Kommunikation mit Geräten. Es hilft auch beim schnellen und präzisen Sprechen in Text, was vielen Menschen hilft.

Die Zukunft von ASR sieht rosig aus. Neue Technologien wie Whisper von OpenAI könnten die Transkription noch besser machen. Forschung im Bereich Deep Learning und KI wird ASR immer genauer machen. Das Hinzufügen von NLP-Technologie wird Maschinen dabei helfen, mehr über Sprache zu verstehen.

Schlüsselanwendungen und Herausforderungen von ASR

Die ASR-Technologie ist in vielen Bereichen sehr wichtig, beispielsweise in der Voice-Over-Branche . Es hilft bei der automatischen Transkription, Echtzeit-Untertiteln für Videos und Untertiteln. Es wird auch in Telefonsystemen, im Kundenservice, bei Sprachübersetzungen, im Gesundheitswesen und bei juristischen Arbeiten eingesetzt. Diese Technologie hat die Funktionsweise von Dingen verändert, den Zugriff auf Dinge erleichtert und die Kosten gesenkt.

Aber ASR steht vor einigen großen Herausforderungen . Es ist schwer, es so gut wie einen Menschen zu machen. Es hat Probleme mit unterschiedlichen Sprechstilen und dem Verständnis von Wörtern im Kontext. Forscher arbeiten hart daran, es mit neuen Lernmodellen besser zu machen.

Ein weiteres großes Problem besteht darin, genügend Daten und Schulungen zu erhalten. Heutzutage benötigen wir Tausende oder sogar Hunderttausende Stunden an Daten. Unternehmen kämpfen auch mit den Kosten und dem Zeitaufwand für die Einrichtung von Sprach-KI-Systemen. Aber einige Branchen wie Finanzdienstleistungen und Gesundheitswesen nutzen Sprachtechnologie tatsächlich häufig und planen, sie noch häufiger einzusetzen.

Eine Umfrage von Statista ergab, dass 73 % der Unternehmen keine Sprachtechnologie nutzen, weil diese nicht genau genug ist. Verschiedene Branchen benötigen ihre eigenen Sprachmodelle für ASR und NLP. NLP hat seine eigenen Probleme, wie den Umgang mit Slang und die Notwendigkeit von Aktualisierungen. Es wird jedoch erwartet, dass der Markt für Spracherkennung stark wächst und bis 2029 fast 50 Millionen US-Dollar erreichen wird.

Untersuchungen von McKinsey zeigen, dass ASR den Kundenservice in Call Centern wirklich verbessern kann. Es kann die Dinge beschleunigen, bessere Möglichkeiten zur Selbsthilfe bieten und die Kommunikation mit Kunden verbessern. Da 50 % der US-Verbraucher täglich die Sprachsuche nutzen, könnte ASR die Art und Weise, wie wir mit Unternehmen kommunizieren, stark verändern.

FAQ

Was ist die automatische Spracherkennung (ASR) und wie revolutioniert sie die Voiceover-Branche?

ASR wandelt gesprochene Wörter mithilfe von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz in Text um. Es verändert die Voiceover-Welt, indem es aus Sprache Echtzeittext macht. Jetzt hilft es bei Untertiteln auf TikTok, Instagram und Spotify und macht die Dinge zugänglicher und effizienter.

Was ist die Geschichte von ASR?

Das erste ASR-System, „Audrey“, wurde in den 1950er Jahren bei Bell Labs eingeführt. Im Laufe der Zeit hat maschinelles Lernen ASR viel besser gemacht. Nun gibt es zwei Hauptmethoden, dies zu tun: die traditionelle Methode und die Deep-Learning-Methode. Jeder hat seine eigenen Vor- und Nachteile.

Was sind die wichtigsten Anwendungen und Herausforderungen von ASR?

ASR wird in vielen Bereichen eingesetzt. Bei Voiceovers hilft es beim automatischen Schreiben, Live-Untertiteln und Untertiteln. Es gibt auch Telefonsysteme, Kundenservice, Sprachübersetzung, Gesundheitswesen und juristische Arbeit. Es ist jedoch immer noch schwierig, die menschliche Genauigkeit zu erreichen, insbesondere bei Sprachvariationen. Forscher arbeiten hart daran, es besser zu machen.