语音到文本

语音转文本的工作原理

将语音转换为文本的过程一般包括两个主要阶段：声学建模和语言建模。

1. 声学建模：这一阶段的重点是将输入音频信号转换为一系列声学单元，通常是音素（语言中的基本声音单元）。深度学习 (DL)模型，特别是神经网络 (NN)，如循环神经网络 (RNN)和变压器，经过训练后可识别音频波形中与这些音素单元相对应的模式。有关声学建模技术的更多详情，请上网查询。
2. 语言建模：一旦声学模型产生了语音表征，语言模型就会接手。它分析语音单元序列，确定最可能的单词序列，同时考虑语法、句法和特定语言中的常用单词使用模式。这有助于纠正来自语音模型的歧义和错误，从而产生连贯的文本输出。了解有关语言建模方法的更多信息。

STT 系统的准确性通常使用字错误率 (WER) 等指标来衡量，该指标量化了系统输出文本与参考转录文本之间的差异。

实际应用

语音转文本技术为各个领域的大量应用提供了动力：

• 虚拟助手：支持与亚马逊 Alexa和Google 助手等设备进行语音交互，以完成设置提醒事项、播放音乐或回答问题等任务。
• 转录服务：使用Otter.ai或Rev .Ai等服务将会议、访谈、讲座或媒体内容中的音频自动转换为文本。
• 语音控制系统：允许免提操作软件、车辆（自动驾驶汽车中的人工智能）和智能家居设备。
• 无障碍工具：通过提供实时字幕或启用语音文本输入，为有听力障碍或身体残疾的人提供帮助。万维网联盟网络无障碍倡议（WAI）等资源强调了此类技术的作用。
• 客户服务：分析呼叫中心录音以保证质量、进行情感分析并提取关键信息。

相关概念

必须将 STT 与类似术语区分开来：

• 文本到语音（TTS）：这是一个逆过程，将书面文本转换为口语音频输出。
• 语音识别：通常可与 STT/ASR 互换使用，但有时也包括更广泛的任务，如识别说话人或从语音中识别情绪。STT 特别侧重于转录语音内容。
• 自然语言处理（NLP）：STT 通常是 NLP 任务的第一步。一旦语音转换为文本，NLP 技术就可用于理解含义、提取实体或进行翻译。

语音到文本和Ultralytics

Ultralytics 主要专注于计算机视觉 (CV)，并通过以下技术为客户提供服务 Ultralytics YOLO模型来完成物体检测和图像分割等任务，而语音转文本技术则可以作为视觉人工智能应用的补充。例如，在智能安防系统中，STT 可以分析麦克风捕捉到的威胁语音，与YOLO 物体检测一起提供对事件的全面理解。Ultralytics HUB为管理和部署人工智能模型提供了一个平台，随着人工智能向多模态学习发展，STT与视觉模型的集成对于创建强大的人工智能系统将变得越来越重要，有可能成为大型计算机视觉项目工作流程的一部分。Kaldi等开源工具包和Mozilla DeepSpeech等项目极大地推动了 ASR 领域的发展。