Hvordan udvikler man software til lydgenkendelse?

Hvordan udvikler man software til lydgenkendelse?

Introduktion

Den teknologiske udvikling er gået stærkt i løbet af det seneste årti. Når verden bevæger sig så hurtigt, er det ikke underligt, at du udnytter den fantastiske anvendelighed af lydgenkendelse i software. Verden kører på lyd, og det er den vigtigste ting, der forbinder os med andre mennesker; grundlaget for kommunikation. De mange forskellige lyde, man kan høre hver dag, er fantastiske: lyden af den travle by, skovens livlige lyde og havets beroligende lyde – lyd er til stede overalt.

Lydgenkendelsessoftware har fantastiske anvendelsesmuligheder, som vil blive udforsket i denne artikel. Udviklingen af softwaren afhænger derfor af deres anvendelsesniveau. Folk er blevet så fortrolige med virtuelle assistenter som Alexa, Google Assistant, Siri og Cortana, at de er blevet en fast del af deres liv. Med AI og derefter med conversational AI, især inden for e-handel, begyndte virksomheder at bruge conversational commerce-initiativer til at kommunikere ret effektivt med deres kunder. Brugen af lydgenkendelsessoftware er overalt nu!

Anvendelser af software til lydgenkendelse

Du kan implementere stemmegenkendelse på så mange forskellige måder, ikke kun til at afspille sange på Spotify. Folk er ved at vænne sig til tanken om at bruge deres stemme til at søge efter noget i stedet for at “skrive søgeord og søge”. Derfor er den mest almindelige anvendelse Voice Search. Lydgenkendelsessoftware kan også bruges til at:

• Giv kommandoer til smart home-enheder om at tænde lyset, koge vand, vaske tøj, justere termostaten og så videre.
• Når det gælder kundeservice og kundeinteraktioner på callcentre, er det billigere, og det er også tilgængeligt 24/7.
• At låse en persons telefon op ved hjælp af ikke bare fingeraftryk og ansigtsgenkendelse, men også deres stemme og ord gennem talebiometri.
• Talegenkendelsessoftware i bilindustrien, hvor føreren kan fortsætte med at køre bilen, mens han eller hun foretager telefonopkald, vælger sin yndlingsradiostation osv.
• Læring for synshandicappede børn og for andre voksne, der ikke kan læse, hvilket skaber en ligeværdig læringsplatform.
• Indhentning af patientdiagnoser og tidsbesparelse for læger, når de hurtigt vil notere patienternes symptomer, og se flere patienter på en dag
• Talegenkendelsesteknologi kan forstå en persons følelser, mens man taler med dem, og kan hjælpe med at opdage følelser af desperation, depression, vrede, irritation og så videre.

Det er blot nogle få af de muligheder, du har for at bruge software til lydgenkendelse, og det beviser, at software til lydgenkendelse eller stemmegenkendelse kan føre din virksomhed til det næste niveau af succes.

Ting, du skal overveje, før du går i gang med lydgenkendelsessoftware

Før du udvikler en software til lydgenkendelse, er der nogle vigtige overvejelser, du skal gøre dig. Her er nogle af dem:

Identificer den rigtige use case for din virksomhed

Det er kompliceret at udvikle software til lydgenkendelse, så gå kun i gang, hvis du er sikker på, at der er en brugbar case for teknologien. De bedste use cases er blevet diskuteret ovenfor, og derfor vil det være lettere for dig at konkludere, hvordan du kan udnytte fordelene ved sådan software.

De egenskaber og funktioner, du planlægger at tilbyde

Når du har identificeret den rigtige use case for din virksomhed og forstået kravene, vil det være lettere for dig at bestemme stemmesoftwarens egenskaber og funktionaliteter. Det er sådan, du bestemmer projektets omfang, og hvilken konkret værdi du kan tilbyde dem.

Planlægning af projektudviklingens livscyklus

Da det hele handler om kunstig intelligens, er du nødt til at samle et stort lager af datasæt for at udvikle en software til tale- og lydgenkendelse med stort ordforråd. Det afhænger selvfølgelig meget af slutbrugerens krav. Du vil gøre brug af specifikke AI-funktioner som Natural Language Processing (NLP), talegenkendelse, Deep Learning og andre til at gøre dette. Du kan også bruge funktioner som akustisk modellering til talegenkendelse og til at genkende fonemer. Det er også vigtigt, at du udvikler funktioner som HMM eller Hidden Markov Model decomposition for at hjælpe med at forstå og dechifrere talen og eliminere baggrundsstøj.

Forståelse af ansøgningens omfang

Før man beslutter sig for lydsoftware, er der et par ting, udviklerne gerne vil vide. Nogle af de spørgsmål, de kan stille dig, er:

• Formålet med ansøgningerne
• Hvem er målbrugerne?
• Hvilke miljøforhold og omgivelser skal den bruges i?
• Forståelse af domæneområdets funktioner
• Hvad er planerne for skalerbarhed i fremtiden?

Udvikleren vil overveje et par grundlæggende lydegenskaber, før han begynder at udvikle softwaren, som for eksempel,

• Type af lydfilformat
• Hvilken kanal skal du vælge – stereo eller mono?
• Hvilken bitrate, f.eks. 32 kbit/s, 128 kbit/s osv.
• Varighed af lydklip
• Hvad er værdien for samplingsfrekvensen, f.eks. 8 kHz, 16 kHz osv?

Det er detaljerne i lydbehandling, der hjælper udviklerne med at forstå de data, de har brug for, behandlingstiden, adskillelsen af de data, der kræves fra indsamlingen, og så videre. Dette felt udvikler sig konstant sammen med fremskridtene inden for signalbehandlingsteknikker og maskinlæring. At engagere talentfulde udviklere vil hjælpe med den løbende forbedring og tilpasning af softwaren, fordi det er vigtigt at indsamle flere data, forfine algoritmerne og bruge feedback fra brugerne til at forbedre deres oplevelse.

Fremskridtene inden for AI vil også hjælpe med at perfektionere lydsoftwareapplikationerne, fordi det er så vigtigt at udtrække meningsfuld information fra den optagne lyd. Men det er ikke kun AI, der kan gøre det, man er nødt til at anvende NLP eller Natural Language Processing for at skabe meningsfulde begreber, forstå de præcise ord og lave grammatiske konstruktioner ud fra lyden.

Konklusion

Talegenkendelsesteknologien er på vej frem. Med flere og flere mennesker, der bruger deres mobiltelefoner til at få adgang til og praktisk talt søge efter alt i deres daglige liv, er selv Gen X-folk ret handy med deres mobiltelefoner. De små tastaturer på mobiltelefoner kan være lidt irriterende for dem, og ved at bruge stemmefunktionerne bliver det lettere for dem at komme ind i rytmen.

Softwareudviklere anvender en tværfaglig tilgang og kombinerer maskinlæring, softwareteknik og signalbehandling for at skabe robust software til lydgenkendelse. De følger en systematisk tilgang og anvender løbende forbedring og tilpasning for at perfektionere og polere softwaren, så den fungerer som magi. Softwareudviklerne skal træne og optimere softwaren, så den kan implementeres i flere applikationer. De vil også træne applikationen i at adskille brugerens stemme fra andre lyde i baggrunden. De vil bruge metoder til stemmegenkendelse, og softwaren vil straks optage billeder, der kun adskiller talerens stemme og blokerer for andre lyde.

Interessante links:

En detaljeret guide til oprettelse af en stemmegenkendelsesapplikation

Hvor skal jeg starte, hvis jeg vil lave mit eget stemmegenkendelsessystem?

Billeder: Canva

Forfatteren: Sascha Thattil arbejder på Software-Developer-India.com, som er en del af YUHIRO Group. YUHIRO er en tysk-indisk virksomhed, der leverer programmører til IT-virksomheder, agenturer og IT-afdelinger.