Come sviluppare un software di riconoscimento audio?

Come sviluppare un software di riconoscimento audio?

introduzione

Nell’ultimo decennio i progressi tecnologici hanno avuto un’impennata. Con un mondo che si muove a una velocità così elevata, non c’è da stupirsi che si stia sfruttando l’incredibile usabilità del riconoscimento audio nei software. Il mondo va avanti grazie al suono, che è la cosa più importante che ci mette in contatto con le altre persone; la base della comunicazione. La varietà di suoni che si possono ascoltare ogni giorno è sorprendente: i suoni della città, quelli vivaci della foresta e quelli rilassanti dell’oceano, il suono è presente ovunque.

Il software di riconoscimento audio ha applicazioni sorprendenti che verranno analizzate in questo articolo. Lo sviluppo del software dipende quindi dai livelli di applicazione. Le persone hanno acquisito una tale familiarità con gli assistenti virtuali come Alexa, Google Assistant, Siri e Cortana che sono diventati parte integrante della loro vita. Con l’IA e poi con l’IA conversazionale, soprattutto nel campo dell’e-commerce, le aziende hanno iniziato a utilizzare iniziative di commercio conversazionale per comunicare con i propri clienti in modo piuttosto efficace. L’applicazione del software di riconoscimento audio è ormai ovunque!

Applicazioni del software di riconoscimento audio

È possibile implementare il riconoscimento vocale in molti modi diversi, non solo per riprodurre i brani su Spotify. Le persone si stanno abituando all’idea di usare la voce per cercare qualcosa, invece di “digitare parole chiave e cercare”. Pertanto, l’applicazione più comune è la ricerca vocale. Il software di riconoscimento audio può essere utilizzato anche per:

• Date comandi ai dispositivi domestici intelligenti per accendere le luci, far bollire l’acqua, lavare i panni, regolare il termostato e così via.
• Nei servizi ai clienti e nelle interazioni con i clienti presso i call center, è più economico e inoltre è disponibile 24 ore su 24, 7 giorni su 7.
• Sbloccare il telefono di una persona utilizzando non solo le impronte digitali e il riconoscimento facciale, ma anche la voce e le parole attraverso la biometria vocale.
• Software di riconoscimento vocale per auto nel settore automobilistico, in cui i conducenti possono continuare a guidare il proprio veicolo mentre effettuano telefonate, selezionano le stazioni radio preferite e così via.
• Apprendimento per bambini ipovedenti e per altri adulti che non sanno leggere, creando così una piattaforma di apprendimento equa
• Acquisizione delle note diagnostiche dei pazienti e risparmio di tempo per i medici che desiderano annotare rapidamente i sintomi dei pazienti e vedere un maggior numero di pazienti in un giorno.
• La tecnologia di riconoscimento vocale è in grado di capire le emozioni di una persona mentre parla con lei e può aiutare a rilevare sentimenti di disperazione, depressione, rabbia, irritazione e così via.

Queste sono solo alcune delle possibilità di utilizzo del software di riconoscimento audio, a dimostrazione del fatto che il software di riconoscimento audio o vocale porterà la vostra azienda a un livello superiore di successo.

Cose da considerare prima di procedere con il software di riconoscimento audio

Prima di sviluppare un software di riconoscimento audio, è necessario fare alcune considerazioni fondamentali. Ecco qui alcuni di loro:

Identificare il giusto caso d’uso per la vostra azienda

Lo sviluppo di un software di riconoscimento audio presenta una certa complessità, quindi è necessario procedere solo quando si ha la certezza che la tecnologia sia utilizzabile. I migliori casi d’uso sono stati discussi in precedenza, per cui sarà più facile capire come sfruttare i vantaggi di questo software.

Le caratteristiche e le funzionalità che si intende offrire

Dopo aver identificato il caso d’uso giusto per la vostra azienda e averne compreso i requisiti, sarà più facile determinare le caratteristiche e le funzionalità del software vocale. In questo modo si determina la portata del progetto e il valore tangibile che si può offrire.

Pianificazione del ciclo di vita del progetto

Poiché si tratta di IA, è necessario raccogliere un enorme archivio di dati per sviluppare un software di riconoscimento vocale e audio con un ampio vocabolario. Naturalmente, questo dipende molto dalle esigenze dell’utente finale. A tal fine, utilizzerete capacità specifiche di intelligenza artificiale come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), il riconoscimento vocale, il Deep Learning e altre ancora. È inoltre possibile utilizzare funzioni come la modellazione acustica per il riconoscimento del parlato e dei fonemi. È inoltre importante sviluppare funzioni come la decomposizione HMM o Hidden Markov Model per aiutare a comprendere e decifrare il parlato ed eliminare il rumore di fondo.

Comprendere l’ambito di applicazione

Prima di decidere il software audio, ci sono alcune cose che gli sviluppatori vorranno sapere. Alcune delle domande che potrebbero porvi sono:

• Scopo delle applicazioni
• Chi sono gli utenti target
• Quali sono le condizioni ambientali e l’ambiente in cui verrà utilizzato?
• Comprendere le caratteristiche dell’area di dominio
• Quali sono i piani di scalabilità per il futuro?

Lo sviluppatore prenderà in considerazione alcune proprietà audio di base prima di iniziare a sviluppare il software, come ad esempio,

• Tipo di formato del file audio
• Quale canale scegliere: stereo o mono
• Quale bitrate, ad esempio 32 kbit/s, 128 kbit/s e così via?
• Durata dei clip audio
• Qual è il valore della frequenza di campionamento, come 8 kHz, 16 kHz, ecc.

Queste sono le specifiche dell’elaborazione audio che aiuteranno gli sviluppatori a capire i dati di cui hanno bisogno, il tempo di elaborazione, la segregazione dei dati richiesti dalla raccolta e così via. Questo campo è in continua evoluzione, insieme ai progressi delle tecniche di elaborazione dei segnali e di apprendimento automatico. Il coinvolgimento di sviluppatori di talento aiuterà a migliorare e adattare continuamente il software, perché è importante raccogliere più dati, perfezionare gli algoritmi e utilizzare il feedback degli utenti per migliorare la loro esperienza.

I progressi dell’intelligenza artificiale aiuteranno anche a perfezionare le applicazioni software audio, perché è molto importante estrarre informazioni significative dall’audio catturato. Ma non solo l’intelligenza artificiale è in grado di farlo, è necessario applicare l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP o Natural Language Processing) per creare nozioni significative, comprendere le parole esatte e ricavare costruzioni grammaticali dall’audio.

Conclusione

La tecnologia di riconoscimento vocale sta decollando. Con un numero sempre maggiore di persone che ricorrono al cellulare per accedere e praticamente cercare tutto nella vita quotidiana, anche la generazione X è abbastanza abile con i propri telefoni cellulari. Le piccole tastiere dei telefoni cellulari possono essere un po’ irritanti per loro e l’uso delle funzionalità vocali renderebbe più facile per loro entrare in sintonia.

Gli sviluppatori di software adottano un approccio multidisciplinare e combinano l’apprendimento automatico, l’ingegneria del software e l’elaborazione del segnale per creare un robusto software di riconoscimento audio. Seguono un approccio sistematico e impiegano miglioramenti e adattamenti continui per perfezionare e lucidare il software in modo che funzioni come per magia. Gli sviluppatori di software devono addestrare e ottimizzare il software in modo che possa essere utilizzato in più applicazioni. Inoltre, addestreranno l’applicazione a separare la voce dell’utente da altri rumori di sottofondo. Utilizzeranno metodi di rilevamento della voce e il software catturerà immediatamente fotogrammi che segregheranno solo la voce dell’oratore e bloccheranno gli altri suoni.

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Immagini: Canvas

L’autore: Sascha Thattil lavora presso Software-Developer-India.com che fa parte del gruppo YUHIRO. YUHIRO è un’impresa tedesco-indiana che fornisce programmatori ad aziende IT, agenzie e dipartimenti IT.