自动语音识别( ASR )将口语单词转换为文本，从而配音行业它使用机器学习和人工智能来理解并记录人们所说的话。在过去十年中， ASR有了很大的发展。它现在被用于许多领域，如电话、视频、媒体检查和在线会议。

ASR的旧方法是使用隐马尔可夫模型 (HMM) 和高斯混合模型 (GMM)。这种方法被使用了十五年。但是，它需要大量的工作和特殊培训。

ASR 中的新深度学习模型更好。它们更准确且更易于使用。他们不需要特殊的训练数据，无需额外帮助即可很好地写下语音。

得益于 Speech-to-Text API（例如 AssemblyAI 的 API），ASR 现在更易于使用。开发人员、初创公司和大公司可以轻松地将 ASR 添加到他们的产品中。这项技术被用于许多领域，以让事情变得更好，例如呼叫跟踪、视频字幕、媒体检查和在线会议。

但是，ASR 仍然存在一些问题。由于人们说话的方式不同，很难让它完美地理解语音。尽管存在这些问题，对 ASR 的需求仍在增长。预计到 2025 年，其价值将达到 249 亿美元。

ASR 应用于许多领域，而不仅仅是配音。在汽车中，它可以通过语音命令提高驾驶安全性。在医疗保健领域，它可以帮助医生记录患者信息。它还通过转录电话和与人工智能聊天机器人合作，帮助更快地解决销售中的客户问题。

综上所述，ASR正在改变配音行业。它使语音转录变得快速而准确。随着它变得更好，ASR 将有助于在许多领域使事情变得更容易、更高效且更具成本效益。

ASR 简史

ASR 技术始于 20 世纪 50 年代。第一个系统名为“奥黛丽”，由贝尔实验室制造。从那时起，它已经发展了很多，利用机器学习和深度学习变得更好。

旧的 ASR 系统使用混合模型，例如隐马尔可夫模型 (HMM)。这些系统有语言模型、发音词典和 HMM。他们接受了大数据集的训练，可以很好地识别语音。这项工作帮助创建了当今的 ASR 系统。

2014年，百度的一篇论文带来了巨大的变化。它谈到了将深度学习用于 ASR。该方法使用深度神经网络将音频映射到单词。它使 ASR 更加准确。

现在，我们同时使用新旧 ASR 方法。旧的方式是强大且灵活的。通过从原始音频中学习，新方法更简单并且可能更准确。

ASR 可以帮助许多行业，例如配音界。它为 Siri、Alexa 和 Google Assistant 提供支持，让与设备的对话变得轻松。它还有助于快速准确地进行语音转文本，从而帮助很多人。

ASR 的未来看起来一片光明。像 OpenAI 的 Whisper 这样的新技术可以让转录变得更好。深度学习和人工智能的研究将使 ASR 变得更加准确。添加 NLP 技术将帮助机器更多地理解语音。

ASR 的关键应用和挑战

ASR技术在很多领域都非常重要，比如配音行业。它有助于自动转录、视频实时字幕和字幕。它还用于电话系统、客户服务、语言翻译、医疗保健和法律工作。这项技术改变了事物的运作方式，使事物更容易访问并降低了成本。

但是，ASR 面临一些巨大的挑战。让它像人类一样优秀是很困难的。它难以适应不同的说话风格和理解上下文中的单词。研究人员正在努力通过新的学习模式使其变得更好。

获得足够的数据和培训是另一个大问题。现在，我们需要数千甚至数十万小时的数据。公司还面临着建立语音人工智能系统的成本和时间问题。但是，金融服务和医疗保健等一些行业确实大量使用语音技术，并计划更多地使用它。

Statista 的一项调查发现，73% 的企业不使用语音技术，因为它不够准确。不同的行业需要自己的 ASR 和 NLP 语言模型。 NLP 有其自身的问题，例如处理俚语和需要更新。但是，语音识别市场预计将大幅增长，到 2029 年将达到近 5000 万美元。

麦肯锡的研究表明，ASR 确实可以改善呼叫中心的客户服务。它可以让事情变得更快，提供更好的自助选项，并让与客户的交谈变得更好。由于 50% 的美国消费者每天都使用语音搜索，ASR 可能会极大地改变我们与公司交谈的方式。

常问问题

什么是自动语音识别 (ASR)？它如何彻底改变配音行业？

ASR 使用机器学习和人工智能将口语单词转换为文本。它通过将语音变成实时文本来改变画外音世界。现在，它可以帮助在 TikTok、Instagram 和 Spotify 上添加字幕，使操作变得更方便、更高效。

ASR 的历史是什么？

第一个 ASR 系统“Audrey”于 20 世纪 50 年代在贝尔实验室启动。随着时间的推移，机器学习使 ASR 变得更好。现在主要有两种方法：传统方法和深度学习方法。每个都有自己的优点和缺点。

ASR 的主要应用和挑战是什么？

ASR 应用于许多领域。在画外音中，它有助于自动写作、实时字幕和字幕。它还涉及电话系统、客户服务、语言翻译、医疗保健和法律工作。但是，它仍然难以匹配人类的准确性，尤其是在语音变化方面。研究人员正在努力使其变得更好。