Как работает технология распознавания акцента в ASR-системах?

Технология распознавания акцента в ASR-системах (автоматическое распознавание речи) работает на основе машинного обучения и нейронных сетей. sky.pro

Процесс включает несколько этапов: ru.shaip.com

1. Захват звука. ru.shaip.com Микрофон улавливает речь пользователя и преобразует акустические волны в электрический сигнал. ru.shaip.com
2. Предварительная обработка звука. ru.shaip.com Электрический сигнал оцифровывается и подвергается различным этапам предварительной обработки, таким как шумоподавление, для улучшения качества аудиовхода. ru.shaip.com
3. Извлечение функций. ru.shaip.com Цифровой звук анализируется для извлечения акустических характеристик, таких как высота тона, энергия и спектральные коэффициенты, которые характерны для различных звуков речи. ru.shaip.com
4. Акустическое моделирование. ru.shaip.com Извлечённые характеристики сравниваются с предварительно обученными акустическими моделями, которые сопоставляют звуковые характеристики с отдельными звуками речи или фонемами. ru.shaip.com
5. Языковое моделирование. ru.shaip.com Распознанные фонемы затем собираются в слова и фразы с использованием статистических языковых моделей, которые прогнозируют наиболее вероятные последовательности слов на основе контекста. ru.shaip.com
6. Расшифровка. ru.shaip.com Последний шаг включает декодирование наиболее вероятной последовательности слов, соответствующей входному аудио, с учётом как акустической, так и языковой моделей. ru.shaip.com

Чтобы системы лучше распознавали речь с разными акцентами, разработчики используют:

• Добавляют акценты в тренировочные данные. dzen.ru Чем больше примеров речи с акцентами, тем лучше система распознаёт разные вариации. dzen.ru
• Используют локальные модели. dzen.ru Например, для русского языка система учитывает особенности регионов. dzen.ru
• Тонкую настройку. dzen.ru Модель адаптируется под пользователя. dzen.ru Чем больше человек взаимодействует с устройством, тем точнее оно распознаёт его голос. dzen.ru