Настільки ж потужний, як сьогодні Автоматичне розпізнавання мови (ASR) системи, поле далеко не “вирішене”. Дослідники та практикуючі стикаються з безліччю викликів, які просувають межі того, чого може досягти ASR. Від просування можливостей у режимі реального часу до вивчення гібридних підходів, що поєднують ASR з іншими способами, наступна хвиля інновацій в ASR формується такою ж трансформаційною, як і прориви, які привели нас сюди.
Ключові проблеми, що сприяють дослідженням
- Мови з низьким рівнем ресурсу В той час як такі моделі, як мета MMS і OpenAi‘s Шепіт досягли успіху в багатомовних АСР, переважна більшість світових мов – особливо недостатньо представлених діалектів – відновлювані недооцінені. Побудова ASR для цих мов складно через:
- Відсутність мічених даних: У багатьох мовах не вистачає переписаних аудіо наборів даних достатнього масштабу.
- Складність фонетики: Деякі мови є тональними або покладаються на тонкі просодичні підказки, що ускладнює їх моделювання за стандартними підходами ASR.
- Реальні галасливі середовища Навіть найдосконаліші системи ASR можуть боротися в галасливих або перекриваючих мовних сценаріях, таких як кол -центри, події в прямому ефірі чи групові розмови. Вирішення таких викликів, як діаризація оратора (хто сказав) та транскрипція шумозахисту залишається високим пріоритетом.
- Узагальнення в доменах Поточні системи ASR часто потребують тонкої настройки для конкретних доменів завдань (наприклад, охорона здоров’я, юридична, освіта). Досягнення узагальнення-там, де одна система ASR працює добре в різних випадках використання без конкретних коригувань-є головною метою.
- Затримка проти точності Хоча ASR в режимі реального часу є реальністю, часто є компроміс між затримкою та точністю. Досягнення як низької затримки, так і майже ідеальної транскрипції, особливо на пристроях, що обмежуються ресурсами, такі як смартфони, залишається технічною перешкодою.
Нові підходи: що на горизонті?
Для вирішення цих викликів дослідники експериментують з новими архітектурами, перехресними інтеграціями та гібридними підходами, які виштовхують ASR за межами традиційних меж. Ось кілька найбільш захоплюючих напрямків:
- Системи ASR + TTS Замість того, щоб розглядати ASR та текст-мовленнєвий (TTS) як окремі модулі, дослідники досліджують уніфіковані моделі, які можуть безперешкодно переписувати та синтезувати мовлення. Ці системи використовують спільні уявлення про мовлення та текст, що дозволяє їм:
- Вивчіть двонаправлені відображення (мовлення до тексту та тексту до мовлення) в одному навчальному трубопроводі.
- Поліпшити якість транскрипції, використовуючи цикл зворотного зв’язку синтезу мовлення. Наприклад, Spirit LM Meta – це крок у цьому напрямку, поєднуючи ASR та TTS в одну рамку, щоб зберегти виразність та настрої в різних способах. Цей підхід може революціонізувати розмовний ШІ, роблячи системи більш природними, динамічними та виразними.
- Кодери ASR + декодери мови моделі Обіцяюча нова тенденція-це мостування кодерів ASR з попередньо підготовленими мовними декодаторами, як GPT. У цій архітектурі:
- Кодер ASR переробляє сирий аудіо на багаті приховані уявлення.
- Декодер мови моделі використовує ці уявлення для отримання тексту, використання контекстного розуміння та знань світу. Для того, щоб цей зв’язок працював, дослідники використовують адаптери-легкі модулі, які вирівнюють вбудовування аудіокодера з текстовим вбудовуванням декодера. Цей підхід дозволяє:
- Краще поводження з неоднозначними фразами шляхом включення лінгвістичного контексту.
- Поліпшення стійкості до помилок у галасливих умовах.
- Безшовна інтеграція з завданнями вниз за течією, такими як узагальнення, переклад чи відповіді на запитання.
- Самоконтрольовано + мультимодальне навчання Самоконтрольоване навчання (SSL) вже трансформувало ASR з такими моделями, як WAV2VEC 2.0 та Hubert. Наступний кордон поєднує аудіо, текстові та візуальні дані в мультимодальних моделях.
- Чому мультимодальний? Мовлення не існує ізольовано. Інтеграція сигналів з відео (наприклад, рухів губ) або текст (наприклад, субтитри) допомагає моделям краще зрозуміти складні аудіо -середовища.
- Приклади в дії: Переплетення Spirit LM LM про мови та текстові жетони та експерименти Google з ASR в мультимодальних системах перекладу показують потенціал цих підходів.
- Адаптація домену з кількома пострілами Навчання з декількома пострілами має на меті навчити системи ASR швидко адаптуватися до нових завдань або доменів, використовуючи лише кілька прикладів. Такий підхід може зменшити опору на велику тонку настройку шляхом використання:
- Оперативна інженерія: Керуючи поведінкою моделі за допомогою інструкцій з природних мов.
- Мета-навчання: Навчання системи «навчитися вчитися» у різних завданнях, покращуючи пристосованість до небачених доменів. Наприклад, модель ASR могла б адаптуватися до юридичного жаргону або термінології охорони здоров’я лише з кількома міченими зразками, що робить його набагато більш універсальним для випадків використання підприємств.
- Контекстуалізовано ASR для кращого розуміння Поточні системи ASR часто переписують мовлення ізольовано, не враховуючи більш широкого розмовного чи ситуаційного контексту. Щоб вирішити це, дослідники – це створення систем, які інтегруються:
- Механізми пам’яті: Дозволяючи моделям утримувати інформацію з попередніх частин розмови.
- Зовнішні бази знань: Що дозволяє моделям посилатися на конкретні факти або точки даних у режимі реального часу (наприклад, під час викликів підтримки клієнтів).
- Легкі моделі для крайових пристроїв Незважаючи на те, що великі моделі ASR, такі як Whisper або USM, забезпечують неймовірну точність, вони часто інтенсивні ресурси. Щоб привести ASR до смартфонів, пристроїв IoT та середовищ з низьким рівнем ресурсів, дослідники розробляють легкі моделі за допомогою:
- Квантування: Стиснення моделей, щоб зменшити їх розмір, не жертвуючи продуктивністю.
- Перегонка: Навчання менших «студентських» моделей для імітації більших моделей «вчителя». Ці методи дозволяють запускати високоякісні пристрої ASR на Edge, розблокувати нові програми, такі як помічники, що не мають рук, транскрипція на пристрої та ASR, що зберігає конфіденційність.
Проблеми в ASR – це не просто технічні головоломки – вони мають ворота до наступного покоління розмовного ШІ. Маючи ASR з іншими технологіями (наприклад, TTS, мовні моделі та мультимодальні системи), ми створюємо системи, які не просто розуміємо, що ми говоримо – вони нас розуміють.
Уявіть собі світ, де ви можете вести рідкі розмови з AI, які розуміють ваш намір, тон та контекст. Там, де мовні бар’єри зникають, а інструменти доступності стають настільки природними, що вони відчувають себе невидимими. Це обіцянка про прориви ASR, що досліджуються сьогодні.
Тільки Початок роботи: ASR в основі інновацій
Я сподіваюся, що ви знайшли це дослідження ASR настільки захоплююче, як я. Для мене це поле – це не що інше, як захоплююче – виклики, прориви та нескінченні можливості для додатків міцно сидять на передовій інновацій.
Коли ми продовжуємо будувати світ агентів, роботів та інструментів, що працюють на AI, які просуваються в дивовижному темпі, зрозуміло, що розмовний ШІ буде основним інтерфейсом, що з’єднує нас з цими технологіями. І в цій екосистемі ASR виступає як один із найскладніших і захоплюючих компонентів для моделювання алгоритмічного моделювання.
Якщо цей блог викликав ще трохи цікавості, я закликаю вас зануритися глибше. Перейдіть до обіймів обличчя, експериментуйте з деякими моделями з відкритим кодом і дивіться магію ASR в дії. Незалежно від того, ви дослідник, розробник чи просто захоплений спостерігач, є багато чого полюбити – і ще багато чого.
Давайте продовжимо підтримувати це неймовірне поле, і я сподіваюся, що ви продовжите слідувати його еволюції. Зрештою, ми тільки починаємо роботу.
