Automatisk talegjenkjenning

Tencent Cloud Automatic Speech Recognition (ASR) er en høyeffektiv talebehandlingstjeneste bygget på banebrytende AI-talegjenkjenningsteknologi. Kjernefunksjonen fokuserer på tale-til-tekst-konvertering, og kombinerer fordelen med lav latens ved talegjenkjenning i sanntid med de høye nøyaktighetsegenskapene til presis talegjenkjenning, samtidig som den støtter scenariospesifikke funksjoner som talegjenkjenning. Den gir bedrifter og utviklere en fullstendig scenarioløsning for taleinteraksjon. Som en moden AI-talegjenkjenningstjeneste dekker tale-til-tekst-funksjonen flere språk og dialekter, inkludert kinesisk og engelsk, og støtter to moduser for talegjenkjenning i sanntid og offline taletranskripsjon for å møte ulike behov som møtereferater, kvalitetsinspeksjon av kundeservice og teksting av direktesendinger. Presis talegjenkjenning, gjennom dypt optimaliserte akustiske og språklige modeller, opprettholder ultrahøy gjenkjenningsnøyaktighet selv i komplekse, støyende miljøer, og oppnår en tegnfeilrate som er ledende i bransjen. Samtidig er talegjenkjenning optimalisert for scenarioer som smart maskinvare og interaksjon i kjøretøy, noe som muliggjør raske svar på spesifikke stemmekommandoer for effektiv menneske-maskin-interaksjon. Enten det gjelder synkron transkribering av møteinnhold via talegjenkjenning i sanntid, nøyaktig kvalitetsinspeksjon av kundeservicesamtaler med presis talegjenkjenning, eller bygging av interaksjonssystemer for smarte enheter ved hjelp av talekommandogjenkjenning, utnytter Tencent Cloud ASR de teknologiske fordelene med AI-talegjenkjenning for å gjøre tale-til-tekst-konvertering mer effektiv og nøyaktig, og fungerer som kjernestøtte for taleinteraksjonsscenarier på tvers av ulike bransjer.

Ofte stilte spørsmål

Spørsmål: Hvordan sikrer Tencent Cloud ASRs AI-talegjenkjenningsteknologi samtidig kjernekravene til både talegjenkjenning i sanntid og presis talegjenkjenning?

A: Tencent Cloud ASR er basert på avansert AI-talegjenkjenningsteknologi og oppnår balansen mellom to krav gjennom optimalisering med to motorer. For talegjenkjenning i sanntid bruker AI-talegjenkjenningsteknologien en strømbehandlingsarkitektur som segmenterer og raskt konverterer taledata til tekst med en forsinkelse på så lav som hundrevis av millisekunder, og tilpasser seg perfekt til scenarier som direktesendt teksting og transkripsjon av møter i sanntid. For presis talegjenkjenning integrerer AI-talegjenkjenningsteknologien massive korpustrenings- og støydempingsalgoritmer, noe som muliggjør nøyaktig utvinning av talefunksjoner selv i støyende omgivelser for å sikre høy nøyaktighet i tale-til-tekst-konvertering. Samtidig er talekommandogjenkjenningsfunksjonen også avhengig av scenariospesifikk trening av AI-talegjenkjenning for raskt å skille gyldige kommandoer fra forstyrrende tale, slik at den lave forsinkelsen til talegjenkjenning i sanntid og den høye nøyaktigheten til presis talegjenkjenning utfyller hverandre. Dette oppfyller både behovene for sanntidsinteraksjon og sikrer påliteligheten til tale-til-tekst-konvertering.

Spørsmål: Hvordan samarbeider tale-til-tekst med talekommandogjenkjenning for å tilpasse seg spesifikke scenarier, som smart maskinvare, som en kjernefunksjon?

A: Samarbeidet mellom tale-til-tekst og talekommandogjenkjenning fokuserer på den scenariospesifikke tilpasningen av AI-talegjenkjenningsteknologi. Tale-til-tekst er ansvarlig for å konvertere generelt taleinnhold til tekst på en omfattende måte, og gir et grunnlag for senere behandling. Talekommandogjenkjenning, skreddersydd for interaksjonsbehovene til smart maskinvare, bygger på tale-til-tekst ved å bruke nøkkelordutvinning og kommandomatchingsalgoritmer for raskt å reagere på forhåndsinnstilte talekommandoer, og oppnå en lukket sløyfe av "-stemmeoppvåkning – kommandoutførelse. Tencent Cloud ASRs presise talegjenkjenningsteknologi styrker dette samarbeidet ytterligere – presis talegjenkjenning sikrer nøyaktigheten av tale-til-tekst, slik at talekommandogjenkjenning nøyaktig fanger opp viktige kommandoer og unngår falske utløsere. Samtidig gjør lavforsinkelseskarakteristikken til talegjenkjenning i sanntid responsen på talekommandogjenkjenning raskere. Enten det er stemmekontroll for smarte høyttalere eller kommandointeraksjon i kjøretøysystemer, muliggjør dette samarbeidet effektiv menneske-maskin-kommunikasjon, og utnytter den teknologiske verdien av AI-talegjenkjenning fullt ut.

Spørsmål: I scenarier med ekstremt høye nøyaktighetskrav, som for eksempel kvalitetsinspeksjon av kundeservice, hvordan samarbeider presis talegjenkjenning med tale-til-tekst for å samtidig oppfylle behovene for batchbehandling?

A: I scenarier for kvalitetsinspeksjon av kundeservice danner samarbeidet mellom presis talegjenkjenning og tale-til-tekst en effektiv løsning. For det første sikrer presis talegjenkjenningsteknologi nøyaktigheten av tale-til-tekst-konvertering, og gjenoppretter nøyaktig hver setning i kundeservicesamtaler, inkludert nøkkelinformasjon som fagtermer og kundekrav, og gir pålitelig tekstlig bevis for kvalitetsinspeksjon. For det andre støtter tale-til-tekst-funksjonen batchbehandling av enorme mengder kundeserviceopptak. Kombinert med automatiseringsfordelene ved AI-talegjenkjenning eliminerer det behovet for manuell transkripsjon, noe som forbedrer inspeksjonseffektiviteten betydelig. Samtidig kan Tencent Cloud ASRs talegjenkjenningsfunksjon i sanntid utvides til online kundeservicescenarioer, noe som muliggjør transkripsjon av samtaler i sanntid og varsler om kvalitetsinspeksjon i sanntid. Talekommandogjenkjenning kan også hjelpe til med å trekke ut nøkkelkommandoer (for eksempel "request refund" eller "complaint feedback") fra samtaler, noe som ytterligere forenkler inspeksjonsprosessen. Denne modellen med "-presis talegjenkjenning sikrer kvalitet + tale-til-tekst muliggjør storskala prosessering, kombinert med full prosessautomatisering av AI-talegjenkjenning, gjør kvalitetsinspeksjon av kundeservice både nøyaktig og effektiv, og oppfyller fullt ut bedriftenes doble behov for batchbehandling og raffinert administrasjon.