Hoe software voor audioherkenning ontwikkelen?

Hoe software voor audioherkenning ontwikkelen?

Invoering

De technologische vooruitgang heeft de afgelopen tien jaar een hoge vlucht genomen. Nu de wereld zo snel verandert, is het geen wonder dat je gebruik maakt van de geweldige bruikbaarheid van geluidsherkenning in software. De wereld draait op geluid, het is het belangrijkste dat ons met andere mensen verbindt; de basis van communicatie. De verscheidenheid aan geluiden die je elke dag te horen krijgt is verbazingwekkend, het geluid van de bruisende stad, de levendige geluiden van het bos en de kalmerende geluiden van de oceaan, geluid is overal aanwezig.

Software voor audioherkenning heeft verbazingwekkende toepassingen die in dit artikel worden besproken. De ontwikkeling van de software hangt dus af van hun toepassingsniveaus. Mensen zijn zo vertrouwd geraakt met virtuele assistenten zoals Alexa, Google Assistant, Siri en Cortana, dat ze permanent in hun leven zijn ingeburgerd. Met AI en vervolgens met conversational AI, vooral op het gebied van e-commerce, begonnen bedrijven conversational commerce-initiatieven te gebruiken om heel effectief met hun klanten te communiceren. De toepassing van geluidsherkenningssoftware is nu overal!

Toepassingen van audioherkenningssoftware

Je kunt spraakherkenning op zoveel verschillende manieren gebruiken, niet alleen om liedjes af te spelen op Spotify. Mensen raken gewend aan het idee om hun stem te gebruiken om iets op te zoeken, in plaats van ‘zoekwoorden te typen en te zoeken’. De meest gebruikte toepassing is daarom Voice Search. Software voor audioherkenning kan ook worden gebruikt om:

• Geef commando’s aan slimme thuisapparaten om het licht aan te doen, water te koken, kleren te wassen, de thermostaat aan te passen, enzovoort.
• Bij klantenservice en klantinteracties in callcenters is het goedkoper en bovendien 24/7 beschikbaar.
• Het ontgrendelen van iemands telefoon niet alleen met behulp van vingerafdrukken en gezichtsherkenning, maar ook met behulp van spraakbiometrie.
• Software voor spraakherkenning in de auto-industrie, waarbij bestuurders in hun auto kunnen blijven rijden terwijl ze bellen, hun favoriete radiozenders selecteren enzovoort.
• Leren voor visueel gehandicapte kinderen en andere volwassenen die niet kunnen lezen, waardoor een gelijkwaardig leerplatform wordt gecreëerd
• Notities over de diagnose van patiënten vastleggen en tijd besparen voor artsen die snel notities willen maken over de symptomen van patiënten en meer patiënten per dag willen zien
• Spraakherkenningstechnologie kan de emoties van een persoon begrijpen terwijl die met hem praat en kan helpen om gevoelens van wanhoop, depressie, woede, irritatie, enzovoort te detecteren.

Dit zijn slechts enkele van de manieren waarop je audioherkenningssoftware kunt gebruiken, waarmee je bewijst dat audioherkennings- of spraakherkenningssoftware je bedrijf naar een hoger niveau van succes zal tillen.

Dingen die je moet overwegen voordat je met audioherkenningssoftware aan de slag gaat

Voordat je een audio-herkenningssoftware ontwikkelt, moet je een aantal belangrijke overwegingen maken. Hier zijn er een aantal:

De juiste use case voor uw bedrijf identificeren

Het ontwikkelen van audio-herkenningssoftware heeft zijn complexiteit, dus ga er alleen mee aan de slag als je er zeker van bent dat er een levensvatbare use case is voor de technologie. De beste gebruikssituaties zijn hierboven besproken, zodat het voor jou gemakkelijker is om te concluderen hoe je de voordelen van dergelijke software kunt benutten.

De functies en functionaliteiten die u van plan bent aan te bieden

Na het identificeren van de juiste use case voor je bedrijf en het begrijpen van de vereisten, is het makkelijker voor je om de mogelijkheden en functionaliteiten van de voice software te bepalen. Zo bepaal je de reikwijdte van het project en welke tastbare waarde je hen kunt bieden.

Planning voor de levenscyclus van projectontwikkeling

Omdat het allemaal om AI gaat, moet je een enorme verzameling datasets verzamelen om spraak- en geluidsherkenningssoftware met een grote woordenschat te ontwikkelen. Dit hangt natuurlijk sterk af van de eisen van de eindgebruiker. Hiervoor maak je gebruik van specifieke AI-mogelijkheden zoals Natural Language Processing (NLP), spraakherkenning, Deep Learning en andere. Je kunt ook functies zoals akoestische modellering gebruiken voor spraakherkenning en voor het herkennen van fonemen. Het is ook belangrijk dat je functies ontwikkelt zoals HMM of Hidden Markov Model decompositie om de spraak te helpen begrijpen en ontcijferen en achtergrondruis te elimineren.

De reikwijdte van de aanvraag begrijpen

Voordat je kiest voor audiosoftware zijn er een paar dingen die de ontwikkelaars willen weten. Enkele vragen die ze je zouden kunnen stellen zijn:

• Doel van de toepassingen
• Wie zijn de doelgebruikers
• Wat zijn de omgevingsomstandigheden en de omgeving waarin het gebruikt zal worden?
• De kenmerken van het domeingebied begrijpen
• Wat zijn de plannen voor schaalbaarheid in de toekomst?

De ontwikkelaar houdt rekening met een aantal basiseigenschappen van audio voordat hij begint met het ontwikkelen van de software, zoals bijvoorbeeld,

• Type audiobestandsindeling
• Voor welk kanaal moet ik kiezen – stereo of mono?
• Welke bitrate, bijvoorbeeld 32 kbit/s, 128 kbit/s, enzovoort.
• Duur van audioclips
• Wat is de waarde van de samplefrequentie, zoals 8 kHz, 16 kHz, enz.

Dit zijn de details van audioverwerking die de ontwikkelaars zullen helpen begrijpen welke gegevens ze nodig hebben, de verwerkingstijd, de scheiding van de gegevens die nodig zijn uit de verzameling, enzovoort. Dit veld evolueert voortdurend, samen met de vooruitgang in signaalverwerkingstechnieken en machinaal leren. Het inschakelen van getalenteerde ontwikkelaars zal helpen bij de voortdurende verbetering en aanpassing van de software omdat het belangrijk is om meer gegevens te verzamelen, de algoritmen te verfijnen en de feedback van de gebruikers te gebruiken om hun ervaring te verbeteren.

De vooruitgang in AI zal ook helpen bij het perfectioneren van de audiosoftwaretoepassingen, omdat het zo belangrijk is om zinvolle informatie uit de opgenomen audio te halen. Maar niet alleen AI kan dit, je moet NLP of Natural Language Processing toepassen om betekenisvolle begrippen te maken, de exacte woorden te begrijpen en grammaticale constructies te maken van de audio.

Conclusie

Spraakherkenningstechnologie neemt een hoge vlucht. Nu steeds meer mensen hun toevlucht nemen tot hun mobiele telefoon om toegang te krijgen tot alles in hun dagelijks leven en er praktisch naar te zoeken, zijn zelfs Gen X-mensen handig met hun mobiele telefoon. De kleine toetsenborden op mobiele telefoons kunnen een beetje irritant voor ze zijn, en door de spraakmogelijkheden te gebruiken zouden ze gemakkelijker in de stemming komen.

Softwareontwikkelaars kiezen voor een multidisciplinaire aanpak en combineren machine learning, software engineering en signaalverwerking om robuuste software voor audioherkenning te maken. Ze volgen een systematische aanpak en maken gebruik van voortdurende verbetering en aanpassing om de software te perfectioneren en te polijsten, zodat deze als bij toverslag werkt. De softwareontwikkelaars moeten de software trainen en optimaliseren zodat deze in meerdere toepassingen kan worden ingezet. Ze zullen de applicatie ook trainen om de stem van de gebruiker te scheiden van andere geluiden op de achtergrond. Ze zullen stemherkenningsmethoden gebruiken en de software zal onmiddellijk frames vastleggen die alleen de stem van de spreker registreren en andere geluiden blokkeren.

Interessante links:

Een gedetailleerde handleiding voor het maken van een spraakherkenningsapplicatie

Waar moet ik beginnen als ik mijn eigen spraakherkenningssysteem wil maken?

Foto’s: Canvas

De auteur: Sascha Thattil werkt bij Software-Developer-India.com, een onderdeel van de YUHIRO Group. YUHIRO is een Duits-Indiase onderneming die programmeurs levert aan IT-bedrijven, agentschappen en IT-afdelingen.