Automatische spraakherkenning ( ASR ) verandert de voice-overindustrie door gesproken woorden om te zetten in tekst. Het maakt gebruik van machine learning en kunstmatige intelligentie om te begrijpen en op te schrijven wat mensen zeggen. De afgelopen tien jaar ASR flink gegroeid. Het wordt nu op veel gebieden gebruikt, zoals telefoongesprekken, video's, mediachecks en online vergaderingen.

De oude manier om ASR was het gebruik van Hidden Markov Models (HMM) en Gaussian Mixture Models (GMM). Deze methode werd vijftien jaar lang gebruikt. Maar er was veel werk en speciale training voor nodig.

Nieuwe Deep Learning-modellen in ASR zijn beter. Ze zijn nauwkeuriger en gemakkelijker te gebruiken. Ze hebben geen speciale trainingsgegevens nodig en kunnen zonder extra hulp spraak goed opschrijven.

Dankzij Speech-to-Text API’s, zoals die van AssemblyAI, is ASR nu eenvoudiger te gebruiken. Ontwikkelaars, startups en grote bedrijven kunnen ASR eenvoudig aan hun producten toevoegen. Deze technologie wordt op veel gebieden gebruikt om de zaken te verbeteren, zoals bij het volgen van oproepen, video-onderschriften, mediacontroles en online vergaderingen.

Maar ASR heeft nog steeds enkele problemen. Het is moeilijk om spraak perfect te begrijpen vanwege de verschillende manieren waarop mensen praten. Ondanks deze problemen groeit de vraag naar ASR. In 2025 zal het naar verwachting 24,9 miljard dollar waard zijn.

ASR wordt op veel gebieden gebruikt, niet alleen bij voice-overs. In auto's helpt het het rijden veiliger te maken met spraakopdrachten. In de gezondheidszorg helpt het artsen patiënteninformatie op te schrijven. Het helpt ook om klantproblemen sneller op te lossen in de verkoop door oproepen te transcriberen en te werken met AI-chatbots.

Kortom, ASR verandert de voice-over-industrie . Het maakt het transcriberen van spraak snel en nauwkeurig. Naarmate het beter wordt, zal ASR helpen om zaken op veel terreinen toegankelijker, efficiënter en kosteneffectiever te maken.

Een korte geschiedenis van ASR

De ASR-technologie begon in de jaren vijftig. Het eerste systeem, genaamd "Audrey", werd gemaakt door Bell Labs. Sindsdien is het enorm gegroeid, waarbij machine learning en deep learning zijn gebruikt om beter te worden.

Oude ASR-systemen gebruikten een mix van modellen zoals Hidden Markov Models (HMM's). Deze systemen beschikten over taalmodellen, uitspraakwoordenboeken en HMM's. Ze werden getraind in grote datasets om spraak goed te herkennen. Dit werk heeft bijgedragen aan de totstandkoming van de huidige ASR-systemen.

Een grote verandering kwam in 2014 met een artikel van Baidu. Er werd gesproken over het gebruik van deep learning voor ASR. Deze methode wijst audio toe aan woorden met behulp van diepe neurale netwerken. Het heeft ASR veel nauwkeuriger gemaakt.

Nu gebruiken we zowel oude als nieuwe ASR-methoden. De oude manier is sterk en flexibel. De nieuwe manier is eenvoudiger en mogelijk nauwkeuriger door te leren van onbewerkte audio.

ASR helpt veel sectoren, waaronder de voice-overwereld. Het ondersteunt Siri, Alexa en Google Assistant, waardoor praten met apparaten eenvoudig wordt. Het helpt ook bij snelle en nauwkeurige spraak-naar-tekst, waardoor veel mensen worden geholpen.

De toekomst van ASR ziet er rooskleurig uit. Nieuwe technologie zoals Whisper van OpenAI zou de transcriptie nog beter kunnen maken. Onderzoek naar deep learning en AI zal ASR steeds nauwkeuriger maken. Door NLP-technologie toe te voegen, kunnen machines meer van spraak begrijpen.

Belangrijkste toepassingen en uitdagingen van ASR

ASR-technologie is op veel terreinen van groot belang, zoals in de voice-over-industrie . Het helpt bij geautomatiseerde transcriptie, realtime ondertiteling voor video's en ondertitels. Het wordt ook gebruikt in telefoonsystemen, klantenservice, taalvertalingen, gezondheidszorg en juridisch werk. Deze technologie heeft de manier veranderd waarop dingen werken, dingen gemakkelijker toegankelijk gemaakt en kosten verlaagd.

Maar ASR heeft een aantal grote uitdagingen . Het is moeilijk om het zo goed te krijgen als een mens. Het heeft moeite met verschillende spreekstijlen en het begrijpen van woorden in de context. Onderzoekers werken er hard aan om dit te verbeteren met nieuwe leermodellen.

Het verkrijgen van voldoende gegevens en training is een ander groot probleem. Nu hebben we duizenden of zelfs honderdduizenden uren aan gegevens nodig. Bedrijven worstelen ook met de kosten en tijd van het opzetten van spraak-AI-systemen. Maar sommige sectoren, zoals de financiële dienstverlening en de gezondheidszorg, maken veel gebruik van spraaktechnologie en zijn van plan deze nog meer te gebruiken.

Uit een onderzoek van Statista blijkt dat 73% van de bedrijven geen gebruik maakt van spraaktechnologie omdat deze niet nauwkeurig genoeg is. Verschillende industrieën hebben hun eigen taalmodellen nodig voor ASR en NLP. NLP heeft zijn eigen problemen, zoals het omgaan met jargon en het nodig hebben van updates. Maar de markt voor spraakherkenning zal naar verwachting flink groeien en in 2029 bijna $50 miljoen bereiken.

Uit onderzoek van McKinsey blijkt dat ASR de klantenservice in callcenters echt kan verbeteren. Het kan dingen sneller maken, betere zelfhulpopties bieden en het praten met klanten beter maken. Omdat 50% van de Amerikaanse consumenten elke dag gesproken zoekopdrachten gebruikt, zou ASR de manier waarop we met bedrijven praten veel kunnen veranderen.

Veelgestelde vragen

Wat is Automatische Spraakherkenning (ASR) en hoe zorgt dit voor een revolutie in de voice-overindustrie?

ASR zet gesproken woorden om in tekst met behulp van machine learning en kunstmatige intelligentie. Het verandert de voice-overwereld door realtime tekst van spraak te maken. Nu helpt het met ondertiteling op TikTok, Instagram en Spotify, waardoor dingen toegankelijker en efficiënter worden.

Wat is de geschiedenis van ASR?

Het eerste ASR-systeem, "Audrey", begon in de jaren vijftig bij Bell Labs. In de loop van de tijd heeft machinaal leren ASR veel beter gemaakt. Er zijn nu twee manieren om dit te doen: de traditionele manier en de diepgaande leermethode. Elk heeft zijn eigen goede punten en nadelen.

Wat zijn de belangrijkste toepassingen en uitdagingen van ASR?

ASR wordt op veel gebieden gebruikt. Bij voice-overs helpt het bij automatisch schrijven, live ondertiteling en ondertiteling. Het zit ook in telefoonsystemen, klantenservice, vertalingen, gezondheidszorg en juridisch werk. Maar het heeft nog steeds problemen met het matchen van de menselijke nauwkeurigheid, vooral met spraakvariaties. Onderzoekers werken er hard aan om het beter te maken.