自動語音辨識( ASR )將口語單字轉換為文本，從而配音產業它使用機器學習和人工智慧來理解並記錄人們所說的話。在過去十年中， ASR有了很大的發展。現在它被用於許多領域，如電話、視訊、媒體檢查和線上會議。

ASR的舊方法是使用隱馬可夫模型 (HMM) 和高斯混合模型 (GMM)。這種方法被使用了十五年。但是，它需要大量的工作和特殊培訓。

ASR 中的新深度學習模型較好。它們更準確且更易於使用。他們不需要特殊的訓練數據，無需額外幫助即可很好地寫下語音。

由於 Speech-to-Text API（例如 AssemblyAI 的 API），ASR 現在更易於使用。開發人員、新創公司和大公司可以輕鬆地將 ASR 添加到他們的產品中。這項技術被用於許多領域，以讓事情變得更好，例如呼叫追蹤、視訊字幕、媒體檢查和線上會議。

但是，ASR 仍然存在一些問題。由於人們說話的方式不同，很難讓它完美地理解語音。儘管存在這些問題，對 ASR 的需求仍在增長。預計到 2025 年，其價值將達到 249 億美元。

ASR 應用於許多領域，而不僅僅是配音。在汽車中，它可以透過語音命令提高駕駛安全性。在醫療保健領域，它可以幫助醫生記錄患者資訊。它還透過轉錄電話和與人工智慧聊天機器人合作，幫助更快地解決銷售中的客戶問題。

綜上所述，ASR正在改變配音產業。它使語音轉錄變得快速而準確。隨著它變得更好，ASR 將有助於在許多領域使事情變得更容易、更有效率且更具成本效益。

ASR 簡史

ASR 技術始於 20 世紀 50 年代。第一個系統名為“奧黛麗”，由貝爾實驗室製造。從那時起，它已經發展了很多，利用機器學習和深度學習變得更好。

舊的 ASR 系統使用混合模型，例如隱藏馬可夫模型 (HMM)。這些系統有語言模型、發音字典和 HMM。他們接受了大數據集的訓練，可以很好地辨識語音。這項工作幫助創建了當今的 ASR 系統。

2014年，百度的一篇論文帶來了巨大的變化。它談到了將深度學習用於 ASR。該方法使用深度神經網路將音訊映射到單字。它使 ASR 更加準確。

現在，我們同時使用新舊 ASR 方法。舊的方式是強大且靈活的。透過從原始音訊中學習，新方法更簡單且可能更準確。

ASR 可以幫助許多行業，例如配音界。它為 Siri、Alexa 和 Google Assistant 提供支持，讓與裝置的對話變得輕鬆。它還有助於快速準確地進行語音轉文本，從而幫助許多人。

ASR 的未來看起來一片光明。像 OpenAI 的 Whisper 這樣的新技術可以讓轉錄變得更好。深度學習和人工智慧的研究將使 ASR 變得更加準確。添加 NLP 技術將幫助機器更理解語音。

ASR 的關鍵應用與挑戰

ASR技術在許多領域都非常重要，例如配音界。它有助於自動轉錄、視訊即時字幕和字幕。它也用於電話系統、客戶服務、語言翻譯、醫療保健和法律工作。這項技術改變了事物的運作方式，使事物更容易訪問並降低了成本。

但是，ASR 面臨一些巨大的挑戰。讓它像人類一樣優秀是很困難的。它難以適應不同的說話風格和理解上下文中的單字。研究人員正在努力透過新的學習模式使其變得更好。

獲得足夠的數據和培訓是另一個大問題。現在，我們需要數千甚至數十萬小時的數據。公司也面臨建立語音人工智慧系統的成本和時間問題。但是，金融服務和醫療保健等一些行業確實大量使用語音技術，並計劃更多地使用它。

Statista 的一項調查發現，73% 的企業不使用語音技術，因為它不夠準確。不同的產業需要自己的 ASR 和 NLP 語言模型。 NLP 有其自身的問題，例如處理俚語和需要更新。但是，語音辨識市場預計將大幅成長，到 2029 年將達到近 5,000 萬美元。

麥肯錫的研究表明，ASR 確實可以改善呼叫中心的客戶服務。它可以讓事情變得更快，提供更好的自助選項，並讓與客戶的對話變得更好。由於 50% 的美國消費者每天都使用語音搜索，ASR 可能會極大地改變我們與公司交談的方式。

常問問題

什麼是自動語音辨識 (ASR)？

ASR 使用機器學習和人工智慧將口語單字轉換為文字。它透過將語音變成即時文字來改變畫外音世界。現在，它可以幫助在 TikTok、Instagram 和 Spotify 上添加字幕，使操作更方便、更有效率。

ASR 的歷史是什麼？

第一款 ASR 系統「Audrey」於 20 世紀 50 年代在貝爾實驗室推出。隨著時間的推移，機器學習使 ASR 變得更好。現在主要有兩種方法：傳統方法和深度學習方法。每個都有自己的優點和缺點。

ASR 的主要應用和挑戰是什麼？

ASR 應用於許多領域。在畫外音中，它有助於自動寫作、即時字幕和字幕。它還涉及電話系統、客戶服務、語言翻譯、醫療保健和法律工作。但是，它仍然難以匹配人類的準確性，尤其是在語音變化方面。研究人員正在努力使其變得更好。