SoundHound的Speech-to-Meaning®技術確實與傳統的語音識別方法有所不同:
- 傳統方法通常採用兩步驟過程:
- 首先將語音轉換為文本(自動語音識別, ASR)然後將文本輸入自然語言理解(NLU)模型來解析含義
- SoundHound的Speech-to-Meaning®技術:
- 將這兩個步驟合併為一個同步過程在用戶說話的同時就開始處理語音並理解其含義無需先將語音完全轉換為文本
- 這種方法的優勢:
- 更快速:無需等待完整語音轉文本就可開始理解更準確:通過同時分析語音和含義,可以更好地解決歧義
- 工作原理類比:
- 更接近人腦處理語音的方式在對話中,人腦不會先將聽到的轉為文字,而是直接理解含義
所以,SoundHound的技術確實不需要先將語音完全轉換為文本,而是直接從語音信號中提取含義,這是它與傳統語音識別技術的主要區別。
傳統語音識別系統主要包括以下幾個關鍵組件:
聲學模型 (Acoustic Model)
聲學模型負責分析語音信號的聲學特徵,識別出語音中的音素或其他語音單元。它通常使用隱馬爾可夫模型(HMM)或高斯混合模型(GMM)來建模語音的聲學模式。
語言模型 (Language Model)
語言模型用於預測詞序列的概率,幫助系統選擇最可能的詞序列。它通常使用n-gram等統計方法來建模語言的結構。
發音詞典 (Lexicon Model)
發音詞典定義了單詞的音素發音方式,為每個詞提供標準發音。這通常需要語言學專家為每種語言手工製作自定義音素集。
解碼器 (Decoder)
解碼器整合聲學模型、語言模型和發音詞典的輸出,生成最終的識別結果。它通常使用維特比算法等方法來尋找最佳路徑。
特徵提取 (Feature Extraction)
特徵提取將原始音頻信號轉換為更具代表性的特徵向量,如梅爾頻率倒譜係數(MFCC)。這種傳統方法需要獨立訓練多個模型,並且嚴重依賴專家製作的發音詞典,這使得它在擴展到新語言時面臨挑戰。儘管如此,由於其成熟性和可解釋性,這種方法仍被許多系統採用。
