Zlepšovanie konverzačnej AI pomocou STT

V dnešnom rýchlo sa rozvíjajúcom svete umelej inteligencie (AI) je presnosť a spoľahlivosť kľúčová. Video od IBM Technology nám ukazuje, ako technológia premeny reči na text (Speech-to-Text – STT) môže výrazne zlepšiť konverzačnú AI. V tomto článku sa pozrieme na to, ako funguje STT, prečo je dôležité ho prispôsobiť špecifickým oblastiam použitia a ako to správne urobiť, najmä v oblastiach založených na telefónnych riešeniach.

Ako technológia premeny reči na text funguje?

Technológia premeny reči na text je proces, ktorý mení zvukový signál (reč) na textovú formu. Funguje to tak, že rozdelí zvuk na najmenšie jednotky zvuku nazývané fonémy a následne ich kombinuje do sekvencií, ktoré dávajú zmysel. Modely STT sú veľmi dobré v rozpoznávaní bežných fráz, ako napríklad „otvoriť účet“ alebo „podajte žiadosť“. Avšak, keď sa stretnete s úplne špecifickými výrazmi, ktoré sa používajú len v určitých oblastiach (napríklad lekárske termíny), presnosť STT klesá.

Prečo je prispôsobenie dôležité?

Prispôsobenie technológie premeny reči na text špecifickým oblastiam použitia je nevyhnutné pre zlepšenie presnosti a spoľahlivosti. Ak STT nesprávne rozpozná reč, môže to viesť k vyšším chybám, dlhšiemu časovému úseku potrebnému na ich opravu a zníženej spoľahlivosti celého systému. V oblastiach ako sú hlasom riadené aplikácie alebo virtuálni asistenti je presnosť STT kritická pre ich fungovanie.

Metódy prispôsobenia: Korpus jazyka a gramatika

Existujú dve hlavné metódy, ako prispôsobiť technológiu premeny reči na text:

• Korpus jazyka: Ide o zoznam slov alebo fráz, ktoré očakávate, že model bude často počuť. Týmto spôsobom "nadvihnete" pravdepodobnosť rozpoznania týchto konkrétnych výrazov. Napríklad, ak pracujete v lekárskej oblasti, do korpusu by ste pridali termíny ako „periodontálna snímka“.
• Gramatika: Táto metóda je vhodná, keď presne viete, aký formát budú rečové vstupy mať. Napríklad, ak systém zbiera ID členských kariet a viete, že vždy začínajú písmenom a nasledujú šesť číslic, môžete vytvoriť gramatiku, ktorá to bude kontrolovať. Týmto spôsobom sa zníži priestor pre hľadanie správneho slova a výrazne sa zvýši presnosť rozpoznávania.

Zvláštnosti telefónnych riešení

V telefónnych riešeniach je výzva ešte väčšia, pretože volajúci často povedia len jedno slovo namiesto celej frázy. Napríklad, namiesto „podajte žiadosť“ môže volajúci povedať len „žiadosť“. V takýchto prípadoch je prispôsobenie pomocou gramatiky obzvlášť užitočné, pretože umožňuje systému zúžiť možnosti a správne identifikovať slovo.

Kľúčové poznatky

• Technológia premeny reči na text mení zvukový signál na textovú formu pomocou foném.
• Prispôsobenie STT špecifickým oblastiam použitia je kľúčové pre zlepšenie presnosti a spoľahlivosti.
• Dve hlavné metódy prispôsobenia sú vytváranie korpusu jazyka a definovanie gramatiky.
• V telefónnych riešeniach je dôležité zvážiť, že volajúci často povedia len jedno slovo. Napríklad, namiesto „podajte žiadosť“ môže volajúci povedať len „žiadosť“.

Záverečné úvahy

Technológia premeny reči na text predstavuje obrovský potenciál pre zlepšenie konverzačnej AI. Správnym prispôsobením a využitím vhodných metód, ako je vytváranie korpusu jazyka a definovanie gramatiky, môžeme výrazne zvýšiť presnosť a spoľahlivosť týchto systémov. To vedie k lepším používateľským skúsenostiam a efektívnejšiemu fungovaniu hlasom riadených aplikácií a virtuálnych asistentov.

Dôležité odkazy:

• IBM Technology – Conversational AI: https://ibm.biz/BdbRyR
• Newsletter od IBM pre aktualizácie o AI: https://ibm.biz/BdbRyF

Približne 116 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.58 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.