التعرف التلقائي على الكلام

خدمة التعرف التلقائي على الكلام السحابية من تينسنت (التعرف التلقائي على الكلام) هي خدمة معالجة كلام عالية الكفاءة، مبنية على أحدث تقنيات التعرف على الكلام بالذكاء الاصطناعي. تركز قدرتها الأساسية على تحويل الكلام إلى نص، جامعةً بين ميزة انخفاض زمن الوصول التي توفرها خاصية التعرف على الكلام في الوقت الفعلي وخصائص الدقة العالية التي توفرها، مع دعم وظائف خاصة بكل سيناريو، مثل التعرف على أوامر الكلام. توفر هذه الخدمة للشركات والمطورين حلاً متكاملاً للتفاعل الكلامي. وبصفتها خدمة متطورة للتعرف على الكلام بالذكاء الاصطناعي، تغطي إمكانية تحويل الكلام إلى نص لغات ولهجات متعددة، بما في ذلك الصينية والإنجليزية، وتدعم وضعين للتعرف على الكلام في الوقت الفعلي ونسخ الكلام دون اتصال بالإنترنت، لتلبية احتياجات متنوعة، مثل محاضر الاجتماعات، وفحص جودة خدمة العملاء، وترجمة البث المباشر. يحافظ التعرف الدقيق على الكلام، من خلال نماذج صوتية ولغوية مُحسّنة بدقة عالية، على دقة التعرف الفائقة حتى في البيئات الصاخبة المعقدة، محققًا معدل خطأ في الأحرف رائدًا في هذا المجال. في الوقت نفسه، تم تحسين تقنية التعرف على الأوامر الصوتية لسيناريوهات مثل الأجهزة الذكية والتفاعل داخل المركبات، مما يتيح استجابات سريعة لأوامر صوتية محددة لضمان تفاعل فعال بين الإنسان والحاسوب. سواءً كان الأمر يتعلق بنسخ محتوى الاجتماعات بشكل متزامن عبر تقنية التعرف على الكلام في الوقت الفعلي، أو إجراء فحص دقيق لجودة مكالمات خدمة العملاء باستخدام تقنية التعرف الدقيق على الكلام، أو بناء أنظمة تفاعل الأجهزة الذكية باستخدام تقنية التعرف على الأوامر الصوتية، فإن تينسنت سحاب التعرف التلقائي على الكلام يستفيد من المزايا التكنولوجية لتقنية التعرف على الكلام بالذكاء الاصطناعي لجعل تحويل الكلام إلى نص أكثر كفاءة ودقة، ويشكل الدعم الأساسي لسيناريوهات التفاعل الصوتي في مختلف القطاعات.

الأسئلة الشائعة

س: كيف تضمن تقنية التعرف على الكلام بالذكاء الاصطناعي في تينسنت سحاب التعرف التلقائي على الكلام في نفس الوقت المتطلبات الأساسية للتعرف على الكلام في الوقت الفعلي والتعرف الدقيق على الكلام؟

ج: يعتمد نظام تينسنت سحاب التعرف التلقائي على الكلام على تقنية متقدمة للتعرف على الكلام بالذكاء الاصطناعي، ويحقق التوازن بين المتطلبات المزدوجة من خلال تحسين المحركين. للتعرف على الكلام في الوقت الفعلي، تعتمد هذه التقنية بنية معالجة تدفقية تُجزّئ بيانات الكلام وتُحوّلها بسرعة إلى نص بزمن انتقال منخفض يصل إلى مئات الملي ثانية، مما يُتيح التكيف بشكل مثالي مع سيناريوهات مثل ترجمة البث المباشر ونسخ الاجتماعات في الوقت الفعلي. وللتعرف الدقيق على الكلام، تدمج تقنية التعرف على الكلام بالذكاء الاصطناعي خوارزميات تدريب النصوص الضخمة وإلغاء الضوضاء، مما يُتيح استخراجًا دقيقًا لخصائص الكلام حتى في البيئات الصاخبة لضمان دقة عالية في تحويل الكلام إلى نص. في الوقت نفسه، تعتمد وظيفة التعرف على أوامر الكلام أيضًا على تدريب مُحدد للسيناريو لتقنية التعرف على الكلام بالذكاء الاصطناعي للتمييز بسرعة بين الأوامر الصحيحة والكلام المُتداخل، مما يُتيح التكامل بين زمن انتقال التعرف على الكلام في الوقت الفعلي المنخفض والدقة العالية للتعرف الدقيق على الكلام. وهذا يُلبي احتياجات التفاعل في الوقت الفعلي ويضمن موثوقية تحويل الكلام إلى نص.

س: كوظيفة أساسية، كيف يتعاون تحويل الكلام إلى نص مع التعرف على أوامر الكلام للتكيف مع السيناريوهات المحددة مثل الأجهزة الذكية؟

ج: يتمحور التعاون بين تقنية تحويل الكلام إلى نص والتعرف على أوامر الكلام حول تكييف تقنية التعرف على الكلام بالذكاء الاصطناعي مع سيناريوهات محددة. تُعدّ تقنية تحويل الكلام إلى نص مسؤولة عن تحويل محتوى الكلام العام إلى نص بشكل شامل، مما يُوفر أساسًا للمعالجة اللاحقة. يعتمد التعرف على أوامر الكلام، المُصمم خصيصًا لتلبية احتياجات تفاعل الأجهزة الذكية، على تقنية تحويل الكلام إلى نص باستخدام خوارزميات استخراج الكلمات المفتاحية ومطابقة الأوامر للاستجابة السريعة للأوامر الصوتية المُعدّة مسبقًا، مما يُحقق حلقة مُغلقة من تنبيه الصوت وتنفيذ الأوامر. تُعزز تقنية التعرف على الكلام الدقيقة في تينسنت سحاب التعرف التلقائي على الكلام هذا التعاون بشكل أكبر، حيث تضمن دقة تحويل الكلام إلى نص، مما يُمكّن التعرف على أوامر الكلام من التقاط الأوامر الرئيسية بدقة وتجنب المُحفزات الخاطئة. وفي الوقت نفسه، تُسرّع خاصية الكمون المنخفض للتعرف على الكلام في الوقت الفعلي استجابة التعرف على أوامر الكلام. سواءً كان ذلك التحكم الصوتي في مكبرات الصوت الذكية أو التفاعل مع الأوامر في أنظمة المركبات، يُمكّن هذا التعاون من التواصل الفعال بين الإنسان والآلة، مُستفيدًا بشكل كامل من القيمة التكنولوجية للتعرف على الكلام بالذكاء الاصطناعي.

س: في السيناريوهات التي تتطلب دقة عالية للغاية مثل فحص جودة خدمة العملاء، كيف يتعاون التعرف الدقيق على الكلام مع تحويل الكلام إلى نص لتلبية احتياجات معالجة الدفعات في وقت واحد؟

ج: في سيناريوهات فحص جودة خدمة العملاء، يُشكّل التكامل بين تقنية التعرف الدقيق على الكلام وتقنية تحويل الكلام إلى نص حلاً فعالاً. أولاً، تضمن تقنية التعرف الدقيق على الكلام دقة تحويل الكلام إلى نص، مع استعادة كل جملة في محادثات خدمة العملاء بدقة، بما في ذلك المعلومات الأساسية مثل المصطلحات المهنية ومتطلبات العملاء، مما يوفر أدلة نصية موثوقة لفحص الجودة. ثانياً، تدعم خاصية تحويل الكلام إلى نص المعالجة الدفعية لكميات هائلة من تسجيلات خدمة العملاء. وبفضل مزايا أتمتة التعرف على الكلام بالذكاء الاصطناعي، تُلغي هذه الخاصية الحاجة إلى النسخ اليدوي، مما يُحسّن كفاءة الفحص بشكل كبير. وفي الوقت نفسه، يُمكن توسيع نطاق قدرة التعرف الفوري على الكلام في تينسنت سحاب التعرف التلقائي على الكلام لتشمل سيناريوهات خدمة العملاء عبر الإنترنت، مما يُتيح نسخ المكالمات الفورية وتنبيهات فحص الجودة الفورية. كما يُمكن أن يُساعد التعرف على أوامر الكلام في استخراج الأوامر الرئيسية (مثل "request استرداد المبلغ أو شكوى " ردود الفعل) من المحادثات، مما يُبسط عملية الفحص بشكل أكبر. يضمن هذا النموذج من التعرف الدقيق على الكلام الجودة + تحويل الكلام إلى نص مما يتيح المعالجة على نطاق واسع، إلى جانب أتمتة العملية الكاملة للتعرف على الكلام بالذكاء الاصطناعي، مما يجعل فحص جودة خدمة العملاء دقيقًا وفعالًا، ويلبي تمامًا احتياجات المؤسسات المزدوجة للمعالجة الدفعية والإدارة المكررة.