Что дальше для автоматического распознавания речи? Проблемы и передовые подходы

Такой же мощный, как и сегодняшний Автоматическое распознавание речи (ASR) системы, область далека от «решения». Исследователи и практики борются с множеством проблем, которые раздвигают границы того, чего может достичь ASR. От продвижения возможностей в реальном времени до изучения гибридных подходов, которые объединяют ASR с другими модальностями, следующая волна инноваций в ASR формируется, чтобы быть столь же преобразующей, как и прорывы, которые привели нас сюда.

Ключевые проблемы, лежащие в основе исследований

1. Языки с низкими ресурсами В то время как модели, подобные Мете, MMS и OpenAI's Whisper добились успехов в многоязычном ASR, подавляющее большинство языков мира, особенно недостаточно представленные диалекты, остаются недостаточно охваченными. Создание ASR для этих языков затруднено из-за:
   • Отсутствие маркированных данных: Во многих языках отсутствуют транскрибированные наборы аудиоданных достаточного масштаба.
   • Сложность фонетики: Некоторые языки являются тональными или опираются на тонкие просодические сигналы, что затрудняет их моделирование с помощью стандартных подходов ASR.
2. Реальные шумные среды Даже самые передовые системы ASR могут испытывать трудности в шумных или перекрывающихся речевых сценариях, таких как колл-центры, живые мероприятия или групповые разговоры. Решение таких проблем, как диаризация говорящих (кто что сказал) и устойчивая к шумам транскрипция, остается приоритетной задачей.
3. Обобщение по областям Текущие системы ASR часто требуют тонкой настройки для задач, специфичных для домена (например, здравоохранение, юриспруденция, образование). Достижение обобщения — когда одна система ASR хорошо работает в нескольких вариантах использования без корректировки, специфичной для домена — является основной целью.
4. Задержка против точности Хотя ASR в реальном времени — это реальность, часто приходится идти на компромисс между задержкой и точностью. Достижение как низкой задержки, так и почти идеальной транскрипции, особенно на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как смартфоны, остается техническим препятствием.

Новые подходы: что на горизонте?

Чтобы решить эти проблемы, исследователи экспериментируют с новыми архитектурами, кросс-модальными интеграциями и гибридными подходами, которые выводят ASR за рамки традиционных границ. Вот некоторые из самых интересных направлений:

1. Сквозные системы ASR + TTS Вместо того, чтобы рассматривать ASR и Text-To-Speech (TTS) как отдельные модули, исследователи изучают унифицированные модели, которые могут как транскрибировать, так и синтезировать речь бесшовно. Эти системы используют общие представления речи и текста, что позволяет им:
   • Изучите двунаправленные преобразования (речь-текст и текст-речь) в едином учебном процессе.
   • Улучшить качество транскрипции, используя цикл обратной связи синтеза речи. Например, Spirit LM от Meta является шагом в этом направлении, объединяя ASR и TTS в одну структуру для сохранения выразительности и настроения в разных модальностях. Этот подход может произвести революцию в разговорном ИИ, сделав системы более естественными, динамичными и выразительными.
2. Кодеры ASR + Декодеры языковой модели Многообещающая новая тенденция — это объединение кодировщиков ASR с предварительно обученными декодерами языковых моделей, такими как GPT. В этой архитектуре:
   • Кодер ASR преобразует необработанный звук в содержательные скрытые представления.
   • Декодер языковой модели использует эти представления для генерации текста, используя контекстное понимание и мировые знания. Чтобы эта связь работала, исследователи используют адаптеры — легкие модули, которые выравнивают аудиовложения кодера с текстовыми вложениями декодера. Такой подход позволяет:
     1. Лучшая обработка неоднозначных фраз за счет включения лингвистического контекста.
     2. Повышенная устойчивость к ошибкам в шумных условиях.
     3. Полная интеграция с последующими задачами, такими как реферирование, перевод или ответы на вопросы.
3. Самостоятельное + Мультимодальное обучение Самоконтролируемое обучение (SSL) уже преобразовало ASR с такими моделями, как Wav2Vec 2.0 и HuBERT. Следующим рубежом является объединение аудио, текстовых и визуальных данных в мультимодальных моделях.
   • Почему мультимодальные? Речь не существует изолированно. Интеграция сигналов из видео (например, движения губ) или текста (например, субтитры) помогает моделям лучше понимать сложные аудиосреды.
   • Примеры в действии: чередование речевых и текстовых токенов Spirit LM и эксперименты Google с ASR в мультимодальных системах перевода демонстрируют потенциал этих подходов.
4. Адаптация домена с помощью обучения с малым количеством попыток Обучение с небольшим количеством попыток направлено на обучение систем ASR быстрой адаптации к новым задачам или областям с использованием всего лишь нескольких примеров. Такой подход может снизить зависимость от обширной тонкой настройки за счет использования:
   • Оперативная инженерия: Управление поведением модели с помощью инструкций на естественном языке.
   • Метаобучение: Обучение системы «учиться учиться» на множестве задач, улучшая приспособляемость к невидимым доменам. Например, модель ASR может адаптироваться к юридическому жаргону или терминологии здравоохранения с помощью всего нескольких маркированных образцов, что делает ее гораздо более универсальной для корпоративных вариантов использования.
5. Контекстуализированный ASR для лучшего понимания Текущие системы ASR часто транскрибируют речь изолированно, не принимая во внимание более широкий разговорный или ситуативный контекст. Чтобы решить эту проблему, исследователи создают системы, которые интегрируют:
   • Механизмы памяти: Позволяет моделям сохранять информацию из более ранних частей разговора.
   • Внешние базы знаний: Предоставление моделям возможности ссылаться на конкретные факты или точки данных в режиме реального времени (например, во время звонков в службу поддержки клиентов).
6. Облегченные модели для периферийных устройств Хотя большие модели ASR, такие как Whisper или USM, обеспечивают невероятную точность, они часто требуют больших ресурсов. Чтобы внедрить ASR в смартфоны, устройства IoT и среды с низкими ресурсами, исследователи разрабатывают легкие модели, используя:
   • Квантование: Сжатие моделей для уменьшения их размера без ущерба для производительности.
   • Дистилляция: Обучение меньших моделей «учеников» для имитации больших моделей «учителей». Эти методы позволяют запускать высококачественный ASR на периферийных устройствах, открывая новые приложения, такие как помощники без помощи рук, транскрипция на устройстве и ASR с сохранением конфиденциальности.

Проблемы в ASR — это не просто технические головоломки, это ворота к следующему поколению разговорного ИИ. Объединяя ASR с другими технологиями (такими как TTS, языковые модели и мультимодальные системы), мы создаем системы, которые не просто понимают, что мы говорим, — они понимают нас.

Представьте себе мир, в котором вы можете вести плавные беседы с ИИ, который понимает ваши намерения, тон и контекст. Где исчезают языковые барьеры, а инструменты доступности становятся настолько естественными, что кажутся невидимыми. Это обещание прорывов ASR, которые исследуются сегодня.

Только начинаем: ASR в основе инноваций

Надеюсь, вы нашли это исследование ASR таким же увлекательным, как и я. Для меня эта область — не что иное, как захватывающее — проблемы, прорывы и бесконечные возможности для приложений прочно сидят на переднем крае инноваций.

Поскольку мы продолжаем строить мир агентов, роботов и инструментов на базе ИИ, которые развиваются с поразительной скоростью, становится ясно, что разговорный ИИ станет основным интерфейсом, соединяющим нас с этими технологиями. И в этой экосистеме ASR выступает как один из самых сложных и захватывающих компонентов для алгоритмического моделирования.

Если этот блог вызвал хоть немного любопытства, я призываю вас погрузиться глубже. Перейдите на Hugging Face, поэкспериментируйте с некоторыми моделями с открытым исходным кодом и посмотрите на магию ASR в действии. Независимо от того, являетесь ли вы исследователем, разработчиком или просто энтузиастом-наблюдателем, здесь есть много того, что можно полюбить, и еще много чего будет.

Давайте продолжим поддерживать эту невероятную область, и я надеюсь, вы продолжите следить за ее развитием. В конце концов, мы только начинаем.