Stimme und Ton
Anwendungen
Spracherkennung
KI-gesteuerte Spracherkennungssysteme transkribieren Sprache in Text für verschiedene Anwendungen wie Sprachassistenten, Callcenter und Audiosuche. NLP wird auch eingesetzt, um die Leistung von ASR-Systemen zu verbessern, indem der gesprochenen Sprache ein Kontext verliehen wird.
Sprachsynthese
Diese Technologie ermöglicht es Maschinen, natürlich klingende Sprache zu erzeugen. Zu den nützlichen Anwendungen gehören Sprachassistenten, die Erstellung von Hörbüchern und Podcasts aus Text und vieles mehr.
Ton/Audio-Klassifizierung
Auch Schall kann als Sensor verwendet werden. Dies kann als Teil der Qualitätskontrolle, als Teil einer vorausschauenden Wartungslösung oder direkt zur Erkennung von Situationen wie Beifall geschehen.
Audioverbesserung
KI-gesteuerte Systeme können die Audioqualität verbessern, indem sie Störgeräusche entfernen und die Sprachverständlichkeit erhöhen. Diese Systeme werden in der Audiobearbeitung, der Podcast-Produktion, bei Hörgeräten und mehr eingesetzt.
Typische Herausforderungen
Sie benötigen eine KI-gesteuerte Sprach- und Audiolösung für Ihr Unternehmen? Wir haben die Lösung für Sie. Dank unseres Fachwissens können wir Lösungen entwickeln, die die folgenden Herausforderungen meistern:
Präzise Spracherkennung
Die Transkription von gesprochener Sprache in geschriebenen Text kann schwierig sein, insbesondere in lauten Umgebungen oder wenn die Sprache verschiedene Akzente, Dialekte oder bereichsspezifische Sprache enthält. Während einige Modelle anhand von qualitativ hochwertigem Audiomaterial (z. B. Hörbüchern) trainiert werden, sind andere dafür ausgelegt, mit realer Sprache unterschiedlicher Qualität und Eigenschaften umzugehen, um die Transkription leichter zugänglich zu machen.
Latenzzeit
Die Transkription von gesprochener Sprache in geschriebenen Text kann schwierig sein, insbesondere in lauten Umgebungen oder wenn die Sprache verschiedene Akzente, Dialekte oder bereichsspezifische Sprache enthält. Während einige Modelle anhand von qualitativ hochwertigem Audiomaterial (z. B. Hörbüchern) trainiert werden, sind andere dafür ausgelegt, mit realer Sprache unterschiedlicher Qualität und Eigenschaften umzugehen, um die Transkription leichter zugänglich zu machen.
Skalierbarkeit
Skalierbarkeit ist eine große Herausforderung für Sprach-KI-Lösungen, da Spracherkennungs- und -synthesemodelle in der Regel groß und rechenintensiv sind. Bei der Entwicklung einer Lösung versuchen wir jedoch immer, die Rechenanforderungen zu erfüllen und gleichzeitig das Budget einzuhalten. Das Ziel ist, dass die Datenverarbeitung nie langsamer wird und dass eine Skalierung immer möglich ist.
Begrenzte Datenverfügbarkeit
Das Sammeln von Sprach- und Audiodaten kann schwierig sein. Die Beschriftung ist zeitaufwändig und teuer, so dass es schwierig ist, genügend hochwertige Daten für das Training zu erhalten. Dies kann zu Problemen bei der Modellgenauigkeit und Robustheit führen. Aber keine Sorge, unsere Forscher und Entwickler suchen immer nach dem besten Weg, diese Hindernisse zu überwinden und die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.
Kurzer Überblick über die Lösung
Die gängigsten Anwendungen von Sprach- und Audio-KI umfassen in der Regel Spracherkennungssysteme, die Sprache transkribieren und für nachgelagerte NLP-Aufgaben verwenden. Beispiele hierfür sind die Zusammenfassung von Sprache, die Extraktion von Schlüsselwörtern, die Stimmungsanalyse usw.
Um dies leichter zu verstehen, haben wir einige wichtige Schritte für den Aufbau von Speech-to-Text-Lösungen hervorgehoben.
Wenn bereits vorhandene Modelle aufgrund der oben genannten Probleme schlecht abschneiden, müssen sie feinabgestimmt werden. Der erste Schritt besteht darin, relevante Daten aus der realen Welt zu sammeln und zu transkribieren. Dazu verwenden wir Open-Source-Beschriftungstools.
Um sicherzustellen, dass der gesammelte Datensatz für das Training geeignet ist, muss er vorverarbeitet werden. Dazu gehören verschiedene Techniken zur Rauschentfernung und Audioverbesserung.
Anhand von vorverarbeiteten Daten wird das maschinelle Lernmodell für die Transkription von Audioaufnahmen in Text trainiert. Die Leistung des Modells wird dann getestet und zur Verbesserung feinabgestimmt. Das trainierte Modell hilft dabei, den iterativen Beschriftungsprozess zu beschleunigen und die Leistung zu verbessern.
Nach dem Training und den Tests wird das Modell in einer Produktionsumgebung eingesetzt, wo es neue Audioaufnahmen transkribieren kann. Es wird ständig überwacht, um sicherzustellen, dass es bei sich ändernden Anforderungen korrekt und aktuell bleibt, entweder vor Ort oder in der Cloud.
Kontaktieren Sie unsere Experten für KI-gestützte Sprach- und Soundlösungen
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