حتی قبل از زمان اختراع انقلابی الکساندر گراهام بل، مهندسان و دانشمندان پدیده ارتباط گفتاری را با چشم‌اندازی به ایجاد سیستم‌های کارآمدتر و مؤثرتر ارتباط انسان با انسان و انسان به ماشین مطالعه کرده‌اند. با شروع دهه 1960، پردازش سیگنال دیجیتال (DSP)، نقش اصلی را در مطالعات گفتار بر عهده گرفت، و امروزه پردازش گفتار کلید تحقق ثمرات دانشی است که طی دهه‌ها تحقیق به دست آمده است.

پیشرفت‌های همزمان تکنولوژی و پلتفرم هوش مصنوعی برای ایجاد یک چالش با فرصت‌های نامحدود برای نوآوری در پردازش گفتار هماهنگ شده‌اند. در این مقاله، نقش محوری پردازش گفتار و کاربردهای ارتباط گفتاری مدرن را بررسی خواهیم کرد.

پردازش گفتار چیست؟

پردازش گفتار (ASR) که با نام‌های تشخیص گفتار رایانه‌ای یا گفتار به متن نیز شناخته می‌شود. تشخیص و پردازش گفتار قابلیتی است که هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا گفتار انسان را در قالب نوشتاری پردازش کند. در حالی که پردازش گفتار معمولاً با تشخیص صدا اشتباه گرفته می شود، پردازش گفتار بر ترجمه گفتار از قالب کلامی به متن تمرکز دارد در حالی که تشخیص صدا فقط به دنبال شناسایی صدای یک کاربر است.

به زبان دیگر پردازش گفتار به توانایی یک ماشین یا برنامه برای شناسایی کلماتی که انسان ها صحبت میکنند و تبدیل آنها به متن قابل خواندن است. نرم افزار تشخیص گفتار معمولی دایره واژگان محدودی دارد و ممکن است تنها زمانی کلمات و عبارات را شناسایی کند که به وضوح گفته شود. نرم افزار های بهینه شده با هوش مصنوعی می تواند گفتار طبیعی، لهجه های مختلف و زبان های مختلف را شناسایی و به متن تبدیل کنند.

پردازش گفتار از طیف وسیعی از تحقیقات در علوم کامپیوتر، زبان‌شناسی و مهندسی کامپیوتر استفاده می‌کند. بسیاری از دستگاه‌های مدرن و برنامه‌های متمرکز بر متن دارای عملکردهای تشخیص گفتار هستند تا امکان استفاده آسان از سیستم ها را فراهم کنند.

پردازش گفتار چگونه کار می کند؟

سیستم های تشخیص گفتار از الگوریتم های کامپیوتری برای پردازش و تفسیر کلمات گفتاری و تبدیل آنها به متن استفاده می کنند. یک برنامه نرم افزاری صدای ضبط شده توسط میکروفون را به زبان نوشتاری تبدیل می کند.این سیستم که رایانه ها و انسان ها می توانند آن را درک کنند. این نرم افزار چهار مرحله را دنبال می کند:

1. تجزیه و تحلیل صدا؛
2. تقسیم بندی صدا؛
3. دیجیتالی کردن آن به یک قالب قابل خواندن توسط کامپیوتر؛ 
4. استفاده از الگوریتم مناسب جهت تبدیل صوت به متن.

نرم افزار تشخیص گفتار باید با ماهیت بسیار متغیر و خاص گفتار انسان سازگار شود. الگوریتم‌های نرم‌افزاری که صدا را به صورت متن پردازش و سازماندهی می‌کنند، بر روی الگوهای گفتاری، سبک‌های گفتاری، زبان‌ها، گویش‌ها، لهجه‌ها و عبارت‌های مختلف آموزش داده می‌شوند. این نرم افزار همچنین صدای گفتاری را از نویز پس زمینه که اغلب صدا را همراهی می کند جدا می کند.

برای برآوردن این الزامات، سیستم های تشخیص گفتار از دو نوع مدل استفاده می کنند:

مدل های آکوستیک: نشان دهنده رابطه بین واحدهای زبانی گفتار و سیگنال های صوتی است.
مدل های زبان: در این مرحله صداها با توالی کلمات تطبیق داده می شوند تا بین کلماتی که به نظر شبیه هستند، تمایز قائل شوند.

این سیستم چه کاربرد هایی دارد؟

تشخیص گفتار و فناوری های وابسته به آن کاربردهای فراوانی در زندگی و هوشمند سازی فرآیند های کسب و کارها دارد.

دستگاه های موبایل

گوشی های هوشمند از دستورات صوتی برای مسیریابی تماس، پردازش گفتار به متن، شماره گیری صوتی و جستجوی صوتی استفاده می کنند. کاربران می توانند بدون نگاه کردن به دستگاه خود به یک متن پاسخ دهند. در آیفون‌های اپل، تشخیص گفتار به صفحه کلید و سیری، دستیار مجازی قدرت می‌دهد. عملکرد در زبان های ثانویه نیز موجود است. تشخیص گفتار را می‌توان در برنامه‌های پردازش کلمه مانند Microsoft Word نیز یافت، جایی که کاربران می‌توانند کلمات را دیکته کنند تا به متن تبدیل شوند.

کمک به معلولیت

نرم‌افزار تشخیص گفتار می‌تواند کلمات گفتاری را با استفاده از زیرنویس‌های بسته به متن ترجمه کند تا به فردی که دچار کم شنوایی است بتواند بفهمد دیگران چه می‌گویند. تشخیص گفتار همچنین می‌تواند افرادی را که از دست‌هایشان محدود استفاده می‌کنند، قادر می‌سازد تا با استفاده از دستورات صوتی به جای تایپ کردن، با رایانه کار کنند.

چت بات

به کمک این فناوری میتوان از چت بات های صوتی برای بهبود خدمات دهی به مشتریان استفاده کرد. انواع اپلیکیشن ها و دستیار های صوتی نیز به کمک این فناوری توانسته اند تجربه کاربری بهتری به مشتریان عرضه کنند.

فروش موثر

فناوری تشخیص گفتار چند کاربرد در فروش دارد. این فناوری می تواند به مرکز تماس کمک کند تا هزاران تماس تلفنی را بین مشتریان و نمایندگان برای شناسایی الگوهای تماس و مشکلات رایج رونویسی کند. چت ربات‌های هوش مصنوعی همچنین می‌توانند از طریق یک صفحه وب با مردم صحبت کنند، به سؤالات رایج پاسخ دهند و درخواست‌های اساسی را بدون نیاز به منتظر ماندن برای در دسترس بودن نماینده مرکز تماس حل کنند. 
هر دو سیستم تشخیص گفتار به کاهش زمان حل مشکلات مصرف کننده کمک می کند.

تشخیص احساسات

این فناوری می تواند ویژگی های صوتی خاصی را تجزیه و تحلیل کند تا مشخص کند گوینده چه احساسی دارد. همراه با تجزیه و تحلیل احساسات، این می تواند نشان دهد که شخص در مورد یک محصول یا خدمات چه احساسی دارد.

مزایای پردازش گفتار

استفاده از نرم افزار تشخیص گفتار چندین مزیت دارد که از جمله آنها می توان به موارد زیر اشاره کرد:

ارتباط ماشین با انسان: این فناوری دستگاه های الکترونیکی را قادر می سازد تا با زبان طبیعی یا گفتار محاوره ای با انسان ارتباط برقرار کنند.
سریع و به راحتی قابل دسترس: این نرم افزار به طور مکرر در رایانه ها و دستگاه های تلفن همراه نصب می شود و به آن دسترسی پیدا می کند.
آسان برای استفاده: نرم‌افزاری که به خوبی طراحی شده است کارکرد ساده‌ای دارد و اغلب در پس‌زمینه اجرا می‌شود.
بهبود مستمر و خودکار: سیستم‌های تشخیص گفتار که هوش مصنوعی را در خود جای می‌دهند در طول زمان کارآمدتر و آسان‌تر می‌شوند. همانطور که سیستم ها وظایف تشخیص گفتار را کامل می کنند، داده های بیشتری در مورد گفتار انسان تولید می کنند و در کاری که انجام می دهند بهتر می شوند.

فناوری پردازش گفتار و خدمات رسانی به مشتریان

شرکت های مدرن همیشه در تلاش هستند تا از طریق فناوری های جدید بهترین تجربه را برای مشتریان خود بیابند. چه صفحه نمایش های لمسی باشد، چه پردازش سریع تر، یا تصمیم گیری در مورد اینکه کدام مشتریان بر اساس شرایط اولویت دارند شرکت ها را به سوی خدمات دهی آسان تر سوق داده است. امروزه بسیاری از تعاملات پیچیده سریع تر شده اند، اما همچنین به روش های راحت تر انجام می شوند. 

در دنیای فناوری صوتی، شرکت‌ها به پتانسیل فناوری گفتار به وضوح پی بردند که این فناوری توانایی پر کردن شکاف‌های عملیانی را با استفاده از سایر فناوری‌هایی که فاقد عملکردهای خاص هستند، انجام دهند.

بر اساس گزارش های گارتنر تا سال 2025، 60 درصد سازمان‌های دارای برنامه‌های صدا محور برای مشتریان بتوانند نظرسنجی‌های بازخورد خدمات مشتری را با تجزیه و تحلیل تعاملات صوتی و متنی با مشتریان تکمیل کنند. زمانی را تصور کنید که هوش مصنوعی می تواند تماس های مشتریان را تجزیه و تحلیل کند و در زمان کوتاهی به آنها پاسخ ارائه دهد که می تواند به پیشنهاداتی برای بهبود شرکت تبدیل شود.

تشخیص گفتار بهتر از آن چیزی است که فکر می کنید !

دهه گذشته نشان داد که چگونه فناوری های هوش مصنوعی مانند پردازش گفتار می تواند به انسان ها کمک کند. پاسخگویی به سؤالات و خدمات دهی به مشتریان از اولین کاربرد های ملموس هوش مصنوعی در زندگی ما خواهد بود. اما اکنون شرکت‌ها با تلاش برای گنجاندن هوش مصنوعی در فروش، آن را به سطح بعدی می‌برند تا اطمینان حاصل کنند که تا خدمات دهی به مشتریان بهبود می یابد.

شرکت ها و کسب و کار های ایرانی نیز به کمک ابزار های هوش مصنوعی آیپا میتوانند از دموی رایگان انواع سرویس های گفتار مانند تبدیل گفتار به متن، تحلیل و مقایسه گویندگان استفاده کنند و با ما در تماس باشند و همچنین از سرویس تبدیل صوت به متن رایگان آیپا استفاده کنند.