Automatische spraakherkenning

Tencent Cloud Automatic Speech Recognition (ASR) is een zeer efficiënte spraakverwerkingsservice gebaseerd op geavanceerde AI-spraakherkenningstechnologie. De kernfunctionaliteit is gericht op spraak-naar-tekstconversie, waarbij het voordeel van lage latentie van realtime spraakherkenning wordt gecombineerd met de hoge nauwkeurigheid van precieze spraakherkenning. Daarnaast ondersteunt het scenariospecifieke functies zoals herkenning van spraakopdrachten. Het biedt bedrijven en ontwikkelaars een complete oplossing voor spraakinteractie. Als volwassen AI-spraakherkenningsservice bestrijkt de spraak-naar-tekstfunctionaliteit meerdere talen en dialecten, waaronder Chinees en Engels. Het ondersteunt zowel realtime spraakherkenning als offline spraaktranscriptie om te voldoen aan diverse behoeften, zoals notulen van vergaderingen, kwaliteitsinspectie van klantenservice en ondertiteling van live-uitzendingen. Nauwkeurige spraakherkenning, dankzij diepgaand geoptimaliseerde akoestische en taalmodellen, handhaaft een ultrahoge herkenningsnauwkeurigheid, zelfs in complexe, lawaaierige omgevingen, met een tekenfoutpercentage dat toonaangevend is in de branche. Spraakopdrachtherkenning is geoptimaliseerd voor scenario's zoals slimme hardware en interactie in voertuigen, waardoor snelle reacties op specifieke spraakopdrachten mogelijk zijn voor efficiënte interactie tussen mens en computer. Of het nu gaat om het synchroon transcriberen van vergaderinhoud via realtime spraakherkenning, het nauwkeurig uitvoeren van kwaliteitscontroles van klantenservicegesprekken met precieze spraakherkenning of het bouwen van interactiesystemen voor slimme apparaten met behulp van spraakopdrachtherkenning, Tencent Cloud ASR benut de technologische voordelen van AI-spraakherkenning om de conversie van spraak naar tekst efficiënter en nauwkeuriger te maken en dient als belangrijkste ondersteuning voor spraakinteractiescenario's in diverse sectoren.

Veelgestelde vragen

V: Hoe voldoet de AI-spraakherkenningstechnologie van Tencent Cloud ASR tegelijkertijd aan de basisvereisten van zowel realtime spraakherkenning als nauwkeurige spraakherkenning?

A: Tencent Cloud ASR wordt ondersteund door geavanceerde AI-spraakherkenningstechnologie en bereikt de balans tussen twee vereisten dankzij dual-engine-optimalisatie. Voor realtime spraakherkenning maakt de AI-spraakherkenningstechnologie gebruik van een stream-processing-architectuur, die spraakgegevens segmenteert en snel omzet in tekst met een latentie van slechts enkele milliseconden. Dit past perfect bij scenario's zoals ondertiteling van live-uitzendingen en realtime transcriptie van vergaderingen. Voor nauwkeurige spraakherkenning integreert de AI-spraakherkenningstechnologie uitgebreide corpustraining en ruisonderdrukkingsalgoritmen. Dit maakt nauwkeurige extractie van spraakkenmerken mogelijk, zelfs in rumoerige omgevingen, en garandeert een hoge nauwkeurigheid bij spraak-naar-tekstconversie. Tegelijkertijd is de spraakopdrachtherkenningsfunctie gebaseerd op scenariospecifieke training van AI-spraakherkenning om snel geldige opdrachten te onderscheiden van storende spraak. Hierdoor vullen de lage latentie van realtime spraakherkenning en de hoge nauwkeurigheid van precieze spraakherkenning elkaar perfect aan. Dit voldoet aan zowel de behoeften van realtime interactie als de betrouwbaarheid van spraak-naar-tekstconversie.

V: Hoe werkt spraak-naar-tekst als kernfunctie samen met spraakopdrachtherkenning om zich aan te passen aan specifieke scenario's, zoals slimme hardware?

A: De samenwerking tussen spraak-naar-tekst en spraakopdrachtherkenning concentreert zich op de scenariospecifieke aanpassing van AI-spraakherkenningstechnologie. Spraak-naar-tekst is verantwoordelijk voor het volledig omzetten van algemene spraakinhoud naar tekst en vormt zo een basis voor verdere verwerking. Spraakopdrachtherkenning, afgestemd op de interactiebehoeften van slimme hardware, bouwt voort op spraak-naar-tekst door gebruik te maken van trefwoordextractie en opdrachtmatchingalgoritmen om snel te reageren op vooraf ingestelde spraakopdrachten. Dit resulteert in een gesloten lus van "voice wake-up – opdrachtuitvoering. De nauwkeurige spraakherkenningstechnologie van Tencent Cloud ASR versterkt deze samenwerking verder: nauwkeurige spraakherkenning garandeert de nauwkeurigheid van spraak-naar-tekst, waardoor spraakopdrachtherkenning toetsopdrachten nauwkeurig kan vastleggen en valse triggers kan voorkomen. Tegelijkertijd zorgt de lage latentie van realtime spraakherkenning ervoor dat spraakopdrachtherkenning sneller reageert. Of het nu gaat om spraakbesturing voor slimme luidsprekers of opdrachtinteractie in voertuigsystemen, deze samenwerking maakt efficiënte mens-machinecommunicatie mogelijk, waarbij de technologische waarde van AI-spraakherkenning volledig wordt benut.

V: Hoe werkt nauwkeurige spraakherkenning samen met spraak-naar-tekst om tegelijkertijd aan de behoeften voor batchverwerking te voldoen in scenario's met extreem hoge nauwkeurigheidsvereisten, zoals de inspectie van de kwaliteit van klantenservice?

A: In scenario's voor kwaliteitsinspectie van klantenservice vormt de samenwerking tussen nauwkeurige spraakherkenning en spraak-naar-tekst een efficiënte oplossing. Ten eerste garandeert nauwkeurige spraakherkenningstechnologie de nauwkeurigheid van spraak-naar-tekstconversie, waardoor elke zin in klantenservicegesprekken nauwkeurig wordt hersteld, inclusief belangrijke informatie zoals vaktermen en klantwensen, en betrouwbaar tekstueel bewijs wordt geleverd voor kwaliteitsinspectie. Ten tweede ondersteunt de spraak-naar-tekstfunctie batchverwerking van enorme hoeveelheden klantenservice-opnames. Gecombineerd met de automatiseringsvoordelen van AI-spraakherkenning elimineert het de noodzaak van handmatige transcriptie, wat de inspectie-efficiëntie aanzienlijk verbetert. Tegelijkertijd kan de realtime spraakherkenningscapaciteit van Tencent Cloud ASR worden uitgebreid naar online klantenservicescenario's, waardoor realtime gesprekstranscriptie en realtime kwaliteitsinspectiewaarschuwingen mogelijk zijn. Spraakopdrachtherkenning kan ook helpen bij het extraheren van belangrijke opdrachten (zoals "request refund" of "complaint feedback") uit gesprekken, wat het inspectieproces verder vereenvoudigt. Dit model van "nauwkeurige spraakherkenning garandeert kwaliteit + spraak-naar-tekst maakt grootschalige verwerking mogelijk, " gecombineerd met de volledige procesautomatisering van AI-spraakherkenning, maakt de kwaliteitsinspectie van klantenservice zowel nauwkeurig als efficiënt, en voldoet volledig aan de dubbele behoeften van ondernemingen voor batchverwerking en verfijnd beheer.