Система ASR
ASR – электронная пробуксовочная система. Она автоматически предупреждает пробуксовку ведущих колес. Действие системы аналогично действию ETS. ASR срабатывает в различных условиях и при различных режимах работы авто.
ASR выполняет все те же функции что и ABS. Система производит свое действие сразу на две другие. Она оказывает воздействие торможения при необходимости на одно или два колеса и при различных условиях регулирует работу мотора, что так же влияет на торможение. Причем на работу мотора система оказывает воздействие электронной педалью газа и механизмом управления мотором.
Производство и выпуск системы ASR начали в 1989 году. На сегодняшний день ее не раз усовершенствовали, и теперь она имеет 5 вариантов, от ASR I до ASR V. Начиная с 1994 года, на машинах Мерседес-Бенц монтируют именно систему ASR V.
Принцип работы
Когда вы едете или только начинаете движение на механизм управления N47/1, которым оборудована ASR поступает значение оборотов колес.
В электронный механизм управления доходит информация с каждого индивидуального колеса, и он измеряет скорость машины. Но от числа оборотов зависит способ работы системы, будет это ASR или ABS.
Функции ABS
Способ торможения в режиме ABS такой же, как в описано в материале о ABS. ASR так же предусматривает датчики движения отдельно на каждом колесе, но ее работа предусматривает воздействие на передние колеса по отдельности, но на оба колеса сзади система действует вместе.
Функции ASR
ASR влияет на работу тормозов и на мотор авто. Она притормаживает колеса по принципу ETS, но гидравлический механизм ASR отличается своей конструкцией (кроме ASR V).
ASRII и ASRIII отличаются наличием под крылом машины аккумулятора давления. Он и дает необходимое давление для торможения колес. Наполнение данного приспособления производится откачивающим (подкачивающим) насосом. Насос, который откачивает, наполняет аккумулятор при прохождении периода сброса давления. В накопителе размещен специальный датчик, с помощью которого включается насос что подкачивает и насос гидравлического механизма.
Данный датчик срабатывает, когда давление поднимается выше 160 бар. Аккумулятор заполняется в течение 30 – 50 секунд. Подкачивающий насос также имеет защиту от чрезмерного нагрева, что представлена реле времени.
Блок правления регулирует крутящий момент мотора. Он изменяет угол зажигания и время впрыска. Кроме того с помощью педали газа он меняет расположение дроссельной заслонки. У ASRIII и в последующих модификаций, есть функция, которая позволяет не только уменьшить, но и увеличить крутящий момент мотора. Это используется, когда момент торможения мотора слишком большой и колеса буксуют, число их оборотов меньше, чем предусматривает текущая скорость авто. Тогда система влияет на открытие дроссельной заслонки. При таких действиях системы информация на панель водителя не поступает.
ASR, а точнее ее механизм управления, всегда контролирует потребность влияния на мотор и когда сцепление колес с покрытием придет в норму прибор отключает функцию регулирования крутящего момента.
ASR начинает работать при воздействии трех режимов. Она начинает действовать когда:
- разница между скоростями, с которыми вращаются колеса, составляет 2%
- буксует одно колесо, когда скорость машины не превышает 40 километров в час
- если система определяет пробуксовку ведущего колеса.
Когда ASR определяет что одно из ведущих колес буксует, она произведет на него действие торможения для того что бы выполнить блокировку дифференциала. В случае, когда таких мер недостаточно, то происходит уже влияние на мотор.
Отдельны случай это когда буксуют одновременно оба колеса или буксует одно, но скорость авто выше 40 километров в час. Тогда ASR с самого начала, как меру притормаживания, снижает крутящий момент мотора. Когда этого недостаточно, то уже тогда в работу включается тормозная система.
Так же стоит рассмотреть особенности работы на большой скорости (20 – 120 километров в час) и движение машины в поворотах. Если колеса буксуют при повороте, то тогда сразу применяется метод торможения двигателем, но все зависит от ускорения.
В ASR V предусмотрена функция отключения, что позволяет отключить влияние механизма в таких условиях как неглубокий снег, а на колесах цепи. В таком варианте пробуксовка только усиливает сцепление с твердым покрытием под снегом. Влияние на крутящий момент мотора не происходит, и система выполняет задачи ETS. Она действует, пока автомобилем не будет достигнута скорость 40 километров в час, но это действие может продолжаться и до скорости 80 километров в час. Но кнопка отключения работает, пока машина не достигнет 60 километров в час.
Когда машина оборудована ASR с темпоматом, то при частоте двести раз за секунду подается сигнал о проскальзывании. Если вы давите на педаль тормоза, то работа ASR автоматически прекращается.
Внимание!
В браузере выключены cookie. Это может вызывать сбои или некорректную работу сайта. Пожалуйста, разрешите использование файлов cookie для данного сайта (или браузера в целом) согласно документации к браузеру.
Антипробуксовочная система ASR — Особенности и принцип действия
Автор Servicing-Auto На чтение 6 мин Просмотров 334 Опубликовано
Антипробуксовочная система ASR – это связка нескольких автомобильных устройств, которые отвечают за предотвращение появления пробуксовки колес транспортного средства. Также данная система часто называется противопробуксовочной.
Такие системы созданы исключительно для того, чтобы упростить управление автомобилем на скользких или заснеженных поверхностях, когда достаточного сцепления нет. И речь не только об удобстве, но и о безопасности.
Первая антипробуксовочная система появилась еще в начале семидесятых годов прошлого века. Изготавливали ее под брендом МаксТрэк, а ставили в основном на дорогие Бьюики. Управление системой осуществлялось через простые компьютерные системы, позволяющие быстро определять степень буксования ведущих колес автомобиля. В то же время, первые европейские автомобили с противопробуксовочными системами в базовом комплекте появились у Мерседеса в 1987 году. Однако долгое время данная электроника устанавливалась только на автомобили с восемью цилиндрами.
Немаловажным фактом остается и то, что такие системы активно используется в спортивных соревнованиях. Долгое время болиды Формулы были оснащены ASR, но семь лет назад ее применение запретили.
На данный момент автомобильный рынок достаточно разнообразен в плане антрипробуксовочных систем. Все они отличаются по названию, однако, как и ASR работают практически одинаково. Сегодня можно встретить несколько производителей подобных систем, чаще всего, конструирующих их специально для своих марок автомобилей. Так, на Ауди, Мерседесах и Фольксвагене используются ASR, на БМВ ставят ASC и DTC, Тойота чаще всего оснащена TRC или A-TRAC. И, несмотря на различные аббревиатуры, если задать вопрос, как работает антипробуксовочная система той или иной марки, чаше всего принцип действия останется одинаковым. Однако самой распространенной остается ASR, поэтому на ее примере и следует разбирать возможности всех подобных автомобильных устройств.
Также стоит отметить, что антипробуксовочная система по многим критериям может считаться конструкцией, основанной на антиблокировочной тормозной системе, известной под аббревиатурой ABS.
Основными функциями ASR являются: возможность блокировки дифференциала с помощью электроники, а также автономное управление крутящим моментов двигателя автомобиля.
Антипробусовочные действия возможны благодаря специальному насосу обратной подачи. Также система ASR оснащена уникальными электромагнитными клапанами, дополняющими в работе основные клапаны. Каждое колесо транспортного средства, при наличии антипробуксовочной системы, имеет по два таких клапана: первый отвечает за переключение, а второй за давление.
Автономность системы обеспечивается специальными программами, внедряемыми в электронику автомобиля (чаще всего они устанавливаются непосредственно в блок ABS). Также немаловажно и то, что работают эти системы в связке с программами управления двигателем.
Содержание
- Как работает антипробуксовочная система
- ASR и тормозное давление
- ASR и крутящий момент
- Как отключить антипробуксовочную систему
Как работает антипробуксовочная система
Эффективность системы ASR в первые годы была не самой высокой.
Однако сегодня она работает безупречно на всех скоростях, вне зависимости от того, насколько быстро или медленно движется автомобиль.
Если скорость движения низкая и не превышает восемьдесят километров в час, то эффективное предотвращение буксовки достигается за счет контролируемого подтормаживания ведущих колес автомобиля.
Если же речь идет о больших скоростях, от восьмидесяти километров и больше, то в силу вступает система, обеспечивающая уменьшение крутящего момента двигателя.
Принцип работы антипробуксовочной системы ASR основан на взаимодействии сразу с несколькими датчиками, расположенными в блоке ABS. Все эти датчики отвечают каждый за свою характеристику работы транспортного средства. Если не вдаваться в подробности, то ASR следит за:
- Угловым ускорением колес;
- Фактической скоростью движения транспортного средства;
- Траекторией движения автомобиля, вычисляя, насколько прямое или криволинейное оно в данный момент времени;
- Проскальзыванием, основываясь на том, насколько большая разница между угловыми скоростями ведущих и не ведущих колес.
И уже после того, как показания датчиков сняты системой, в автоматическом режиме происходят нужные манипуляции с крутящим моментом или же тормозным давлением. Таким образом, в реальном времени система способна следить сразу за несколькими важнейшими системами автомобиля, в нужный момент влияя на них и внося изменения в их работу.
ASR и тормозное давление
Взаимодействие ASR и тормозного давления происходит в порядке цикличности. Каждый цикл делится на три рабочих фазы: увеличение текущего давления, удержание его на установленных показателях и полный или частичный его сброс. При работе в фазе увеличения давления, ведущее колесо начинает подтормаживать. Это обеспечивается с помощью работы насоса обратной подачи и отключения всех клапанов, связанных с подачей высокого давления. Если нужно удерживать давление на одном уровне, то это происходит при полном отключении системой ASR насоса.
В то же время, когда антипробуксовочной системе требуется сбросить давление, впускной и переключающий клапан открываются.
ASR и крутящий момент
Как мы уже и писали выше, при работе с крутящим моментом, системе приходится взаимодействовать непосредственно с системами, отвечающими за управление двигателем автомобиля. Когда датчики показывают, что ведущие колеса проскальзывают, а крутящий момент либо находится в пиковой точке, либо постоянно увеличивается (это показывают датчики в блоке управления ABS), противопробуксовочная система самостоятельно высчитывает, какой должен быть крутящий момент для эффективной и безопасной работы автомобиля. Собственно, вся эта информация в первую очередь передается на блок управления двигателем, после чего к ней получает доступ и ASR.
Для того чтобы верные данные доходили до системы, используется сразу несколько источников «сигналов». В первую очередь ASR ориентируется на то, в каком положении находится дроссельная заслонка. После этого идет сигнал от систем впрыска топлива, которая показывает, если пропуск впрыскивания.
Далее датчики улавливают сигналы системы зажигания, показывающей, есть ли пропуски в импульсах при зажигании. Если автомобиль оснащен автоматической коробкой передач, то система ASR будет получать от нее показатели относительно того, есть ли отмена переключения передачи.
Как только все данные собраны, антипробуксовочная система ASR вступает в действие, о чем на приборной панели автомобиля водителю будет сигнализировать специальный контрольный датчик. Некоторые системы способны показывать все получаемые данным и изменения, вносимые ими в систему управления двигателя.
Как отключить антипробуксовочную систему
Многие задаются вопросом, можно ли отключать ASR-системы. На самом деле, практически все автомобили, на которых они установлены, имеют функцию отключения антипробуксовочной системы. Однако, с одной стороны отключение возможно только на некоторое время.
С другой, сами производители авто настоятельно рекомендуют ее не отключать, если вы не занимаетесь экстремальным вождением. ASR – важный элемент систем безопасного вождения в любом современном автомобиле и без нее сцепление с дорогой может сохраняться очень плохо.
Rev’s Guide to Automatic Recognition Technology
Искусственный интеллект меняет то, как мы преподаем, учимся, работаем и функционируем как общество, особенно ASR. Автоматическое распознавание речи (ASR) — это технология, которая использует ИИ для преобразования произнесенного слова в письменное.
Хотя ASR может показаться чем-то из области научной фантастики — не волнуйтесь, мы вернемся к этому позже — она открывает множество возможностей здесь и сейчас, которыми пользуются сообразительные бизнесмены, разработчики и другие. ASR уже используется с пользой.
Хотите узнать, как развлечься? Мы собираемся показать вам, как это сделать. Но сначала давайте пройдемся по основам.
Что такое ASR (автоматическое распознавание речи)? Проще говоря, ASR — это технология, использующая машинное обучение (МО) и искусственный интеллект (ИИ) для преобразования человеческой речи в текст.
Это обычная технология, с которой многие из нас сталкиваются каждый день — подумайте о Siri, «Окей, Google» или любом другом программном обеспечении для диктовки речи.
Попробуйте бесплатный API распознавания речи Rev AI
Он отличается от обработки естественного языка (NLP), другой языковой технологии на основе ИИ, тем, что ASR стремится преобразовывать речевые данные в текстовые данные. НЛП, с другой стороны, стремится «понимать» язык, обычно для того, чтобы иметь возможность создавать письменный текст с нуля, который имитирует то, как писал бы человек.
Как работает автоматическое распознавание речи? Большинство голосовых технологий ASR начинается с акустической модели, представляющей взаимосвязь между звуковыми сигналами и основными строительными блоками слов. Точно так же, как цифровой термометр преобразует аналоговые показания температуры в числовые данные, акустическая модель преобразует звуковые волны в биты, которые может использовать компьютер.
Оттуда модели языка и произношения берут эти данные, применяют вычислительную лингвистику и рассматривают каждый звук 9.0023 в последовательности и в контексте для формирования слов и предложений.
Так делалось некоторое время, но последние исследования отходят от этого мультиалгоритмического подхода в пользу использования единой нейронной сети, называемой сквозной (E2E) моделью.
Мишель Хуанг, один из старших специалистов по речевым технологиям Rev, объясняет:
«одна интересная вещь, над которой мы сейчас работаем, — это сквозное распознавание речи. Это позволило бы нам быстро перейти на другие языки, отличные от английского, благодаря простоте обучения новых моделей».
Другие преимущества включают сокращение времени декодирования и совместную оптимизацию с нисходящим NLP.
Еще один ключевой термин, о котором вы, возможно, слышали в контексте автоматического распознавания речи, — это диаризация говорящего. Этот технический процесс позволяет системе автоматического распознавания речи определять, кто из говорящих говорит в какое время.
Это не только важно для таких случаев использования, как создание стенограмм конференц-связи с несколькими выступающими, но также позволяет избежать путаницы, связанной с объединением одновременной речи двух говорящих в один бессмысленный заголовок.
Последним шагом в создании программного обеспечения для автоматического распознавания речи является выбор способа его оценки. Word Error Rate (WER) является золотым стандартом для сравнительного анализа ASR, потому что он говорит нам, насколько точно модель может выполнять свою работу, сравнивая выходные данные с достоверной стенограммой, созданной человеком. Вот формула:
Частота ошибок в словах = (вставки + удаления + замены) / количество слов в справочной расшифровке
Проще говоря, эта формула дает нам процент слов, которые были испорчены ASR. Таким образом, более низкий WER означает более высокую точность. Мы вернемся к WER позже, когда увидим, как складываются разные поставщики ASR.
Попробуйте бесплатный калькулятор частоты ошибок Word от Rev Инструменты разработчика
Как мы используем ASR прямо сейчас Теперь пришло время для хороших вещей: блестящих приложений и инновационных примеров автоматического распознавания речи, которые мы видим из множества отраслей.
Поскольку ASR — очень полезная технология, невозможно перечислить все приложения, поэтому вот некоторые из наших любимых.
Создание скрытых титров — самое очевидное место для начала. Независимо от того, идет ли речь о фильмах, телевидении, видеоиграх или любых других видах мультимедиа, автономный ASR заранее точно создает субтитры, чтобы облегчить понимание и сделать мультимедиа более доступным для глухих и слабослышащих. Для сравнения, live ASR позволяет нам транслировать субтитры в режиме реального времени с задержкой в несколько секунд. Это делает его идеальным для прямых телетрансляций, презентаций или видеозвонков.
Расшифровка ASR также отлично подходит для создания стенограмм постфактум. В дополнение к стандартным лекциям, подкастам и т. д., одним из самых инновационных применений, которое мы видим, являются компании, создающие стенограммы звонков Zoom и других виртуальных встреч. Есть несколько ключевых преимуществ.
Во-первых, текст гораздо легче искать, чем аудио, что позволяет нам легко ссылаться на важные моменты или вытаскивать цитаты. Во-вторых, стенограмма требует гораздо меньше времени для просмотра, чем запись. Наконец, стенограммами легче поделиться, если кто-то пропустит встречу.
Попробуйте Rev.com ASR Transcription Service
Медицинские учреждения Медицинское сообщество активно использует технологию ASR. Согласно техническому документу Wharton Customer Analytics: «Врачи все больше полагаются на технологии с искусственным интеллектом, которые преобразуют продиктованные голосом клинические записи в машиночитаемые электронные медицинские записи и в сочетании с анализом диагностических изображений в таких областях, как рак, неврология и кардиология. , релевантная информация раскрывается для принятия решений». В том же духе пандемия Covid ускорила рост телездравоохранения, где технология автоматического распознавания речи сыграла решающую роль в скрининге и сортировке удаленных пациентов.
Центры обработки вызовов также используют ASR для повышения качества обслуживания клиентов. Использование включает мониторинг взаимодействия со службой поддержки клиентов, анализ первоначальных контактов для более быстрого решения проблем и улучшение обучения сотрудников. На самом деле, исследование McKinsey показало, что «компании уже применили расширенную аналитику, чтобы сократить среднее время обработки до 40 процентов, повысить уровень сдерживания самообслуживания на 5–20 процентов, сократить расходы на персонал до 5 миллионов долларов и запустить конверсию. количество обращений по вопросам обслуживания к продажам почти на 50 % — и все это при одновременном повышении удовлетворенности клиентов и вовлеченности сотрудников».
Разработка программного обеспечения Разработчики программного обеспечения также используют ASR с пользой. Например, разработчик мобильного приложения может использовать API-интерфейсы Rev.
ai для преобразования речи в текст для интеграции функций ASR, не платя за накладные расходы группы специалистов по обработке и анализу данных или часы мощных облачных вычислений для обучения новой модели. В свою очередь, их пользователи могут наслаждаться более плавным и интуитивно понятным пользовательским интерфейсом, перемещаясь по приложению с помощью голоса.
Несмотря на то, что ASR играет важную роль в категориях приложений по всем направлениям, он занимает центральное место в приложениях для перевода. Эта технология находится на пути к созданию «универсального переводчика», который преодолевает языковые барьеры и делает более доступными как путешествия, так и трансграничное общение.
Смарт-устройства
Наконец, у нас есть Интернет вещей, который включает в себя все физические «умные» устройства, которые все больше населяют наш мир. Они варьируются от интеллектуальных домашних устройств, таких как термостаты и динамики, до промышленного Интернета вещей (IIoT) — устройств, оптимизирующих производственные процессы и обеспечивающих повышенную автоматизацию.
Голос быстро становится лучшим способом взаимодействия пользователей с IoT. Просто говоря «включи свет» или «подними температуру», мы можем контролировать окружающую среду в режиме реального времени, и все это без необходимости смотреть на экран или нажимать кнопку.
Если бы нам пришлось сделать ставку, мы бы сказали, что умные деньги заключаются в том, что ASR имеет решающее значение для внедрения и внедрения Интернета вещей в масштабе.
Попробуйте бесплатный API распознавания речи Rev AI
Будущее ASR: вызовы достичь цели. Инклюзивность Первая насущная проблема, с которой сталкиваются как ASR, так и ИИ, — это инклюзивность и справедливость. Технологии должны одинаково служить всем нам, но исследования показывают, что даже самые лучшие системы распознавания речи необъективны. Влияние этих предубеждений варьируется от финансовых услуг на основе ИИ, которые с меньшей вероятностью предоставляют кредиты для меньшинств, до поисковых систем, усиливающих расизм, до различий в программном обеспечении для распознавания голоса.
Согласно одному отчету:
«Наши результаты указывают на препятствия, с которыми сталкиваются афроамериканцы при использовании все более распространенных инструментов, основанных на технологии распознавания речи. В целом наша работа иллюстрирует необходимость аудита новых систем машинного обучения, чтобы убедиться, что они широко инклюзивны».
В частности, они обнаружили, что пять лучших систем автоматического распознавания речи «демонстрировали существенные расовые различия со средним коэффициентом ошибок в словах (WER) 0,35 для чернокожих по сравнению с 0,19.для белых динамиков».
Помните, что модели ML учатся на своих обучающих наборах данных, поэтому, когда в этих данных отсутствуют черные голоса, ASR не может точно проанализировать их речь. Чтобы противодействовать этому, нам нужно привлекать к технологиям больше разных разработчиков, но мы также должны использовать более разнообразные наборы обучающих данных, которые представляют разные акценты, наречия и говорящих.
Вы можете прочитать больше об инициативах преподобного на этом фронте.
Конфиденциальность — еще один важный камень преткновения для широкого распространения ASR. Проще говоря, слежка несовместима с демократией, и мы, как технологи, обязаны внедрять инновации таким образом, чтобы это приносило пользу нашему обществу. Кроме того, это просто хороший бизнес. Документ Wharton подтверждает следующее:
«Внедрение голосовой технологии для обычных случаев использования потребителями дома, в автомобиле, на работе, в магазине или в любой удобной обстановке зависит от того, доверяют ли потребители конфиденциальности своих данных… Мы отмечаем, что в будущем, поскольку компании полагаются на отношения с данными из первых рук, завоевание доверия потребителей станет первостепенной задачей. Мы предвидим, что компании получат конкурентное преимущество, взяв на себя инициативу в создании доверия и включив конфиденциальность по дизайну (Pbd), чтобы гарантировать защиту личной информации (PII) в системах, процессах и продуктах».
Если говорить конкретно об ASR, в документе под названием «Выбор дизайна для анонимизации говорящего на основе X-вектора» объясняется, что «методы защиты конфиденциальности речи делятся на четыре широкие категории: удаление, шифрование, распределенное обучение и анонимизация. Инициатива VoicePrivacy, в частности, способствует разработке методов анонимизации , которые направлены на подавление информации, позволяющей установить личность, в речи, оставляя нетронутыми другие атрибуты, такие как языковое содержание».
ТехнологииНаконец, необходимо решить множество чисто технических проблем.
«Реальность такова, что современные системы распознавания речи по-прежнему борются со звуками, которые люди способны точно расшифровать», — говорит Нишал Бхандари, старший научный сотрудник Rev.ai. «Усложняющие факторы включают дублирование речи, разнообразие произношения и постоянно меняющийся характер языка».
Будущее ASR: возможности Если мы сможем преодолеть эти проблемы, ASR предоставит невероятные возможности.
Многие из них будут поступать из ASR на периферии, что означает, что мы будем запускать сквозные модели на маломощных компьютерах, расположенных ближе к источнику данных, а не на мощных компьютерах в облаке. Есть несколько ключевых преимуществ: меньшая задержка, более персонализированные и, следовательно, точные модели и лучшая защита конфиденциальности, поскольку голосовые данные не должны передаваться по сети.
Возьмем, к примеру, Neural Engine от Apple, специализированный чип распознавания голоса, который позволяет iPhone выполнять определенные задачи машинного обучения на периферии. В интервью Ars Technica руководитель Apple по искусственному интеллекту Джон Джаннандреа объясняет: «Я понимаю, что такое восприятие более крупных моделей в центрах обработки данных как-то более точно, но на самом деле это неправильно… Лучше запускать модель рядом с данными, а не перемещать их. данные вокруг … это также сохранение конфиденциальности ».
Конечно, Apple не единственная, кто использует ML на периферии; с появлением на рынке нового оборудования, такого как микроконтроллеры NVIDIA Jetson, разработчики теперь могут запускать Rev ASR практически где угодно.
Еще один грядущий прорыв — это усовершенствованные аффективные вычисления — искусство анализа речевых паттернов и других сообщений для обнаружения скрытых эмоций и мыслей, скрывающихся за словами. «Когда люди говорят, в том, как они говорят, содержится так много информации, помимо того, что сказано», — объясняет Виктор Яп из Rev.
Сюда входят «интонации, паузы, скорость речи и выбор слов, которые могут передавать эмоции и тайные значения». Он указывает на случай с женщиной, звонившей в 911, чтобы «заказать пиццу», когда на самом деле она была жертвой домашнего насилия. Оператор смог понять ее смысл благодаря тому, как она говорила, а не самим словам. По мере того, как мы делаем больше достижений в технологии ASR, мы ожидаем, что чат-боты будут использовать больше этих возможностей.
Что ждет технологию автоматического распознавания речи? При всех своих сложностях, проблемах и технических тонкостях технология автоматического распознавания речи на самом деле преследует одну простую цель: помочь компьютерам слушать нас.
Заставить машины слушать — большая проблема; он обманчиво мощен, даже если мы рассматриваем только сегодняшние варианты использования и игнорируем огромные возможности, которые он однажды принесет.
В то же время мы должны помнить, что с большой силой приходит большая ответственность. Как технологи, мы несем ответственность за защиту конфиденциальности наших пользователей, за разработку технологий без предубеждений и предубеждений и за создание систем, которые приносят пользу всем нам.
В Rev мы относимся к этим обязательствам так же серьезно, как и к качеству нашей технологии ASR. Точно так же, как Rev лидирует в отрасли по точности распознавания речи с WER, намного ниже таких технологических гигантов, как Google, Microsoft и Amazon, мы также лидируем в критическом осмыслении того, как эти технологии будут применяться в нашей повседневной жизни.
Вы разработчик и ищете быстрый, точный и простой в интеграции API для преобразования речи в текст ASR? Вы бизнесмен, лектор или ведущий подкастеров и ищете услуги транскрипции? Или вам просто нужны подписи к исходному контенту? Рев тебя прикрыл.
Свяжитесь с нами сегодня, чтобы узнать больше.
Посмотрите, как Rev превосходит Google, Microsoft и Amazon по точности ASR
Что такое ASR? Руководство по технологии автоматического распознавания речи
Автоматическое распознавание речи, часто называемое ASR, преобразует разговорный язык в текст. Это программное обеспечение для преобразования речи в текст, которое автоматически преобразует ваш голос в письменный язык.
Эта технология имеет множество применений, включая программное обеспечение для диктовки и визуальной голосовой почты.
В этой статье мы обсудим, как работает технология автоматического распознавания речи. Мы также поговорим о том, как он развивался и что вы можете сделать с ним сегодня.
Что такое автоматическое распознавание речи (ASR)?
ASR распознает, понимает и переводит произнесенные слова в текст.
Это одна из наиболее широко используемых функций технологии. Подумайте о том, как часто вы говорили «Окей, Google», «Привет, Siri» или открывали приложение на телефоне одним голосом.
Эта функция стала настолько распространенной, что потребители ее даже не замечают. Это не значит, что они невосприимчивы к его полезности. ASR хорошо помогает людям говорить через устройство, которое переводит их слова в текст.
Краткая история ASR
Автоматическое распознавание речи долгое время было областью научной фантастики. Даже в современном мире Siri и Alexa многие люди до сих пор не знают, как они работают и почему их разработка заняла так много времени.
ASR (автоматическое распознавание речи) впервые появился в 1952 году . Bell Labs создала программу под названием Audrey. Они разработали программу для расшифровки произнесенных чисел, но она распознала только десять фраз.
Исследователи ASR сосредоточились на разработке систем, способных расшифровывать разговоры. Эти новые подходы включали прямую транскрипцию. Исследователи вручную распределяли слова по частям речи. Они также использовали стратегии широкого охвата, в которых компьютеры слушали широкий круг говорящих.
Хотя оба успешно распознавали отдельные слова, ни один из них не мог надежно понять целые предложения. Исследователи адаптировали свои методы в разных средах, в том числе на удаленных станциях прослушивания.
Скрытые марковские модели
Следующий прорыв произошел в середине 1970-х , когда исследователи использовали HMM для распознавания речи. Идея состоит в том, чтобы представить каждое слово как последовательность скрытых состояний.
К сожалению, вычислительная сложность слишком велика для распознавания небольшой лексики из речевых сигналов. Чтобы ускорить процесс распознавания, исследователи усовершенствовали HMM. Они добавили больше состояний и использовали обратную выборку для выборки распределений.
Нейронные сети
Многие современные системы распознавания речи используют нейронные сети. Они были впервые представлены в 1980 году и смоделированы по образцу того, как мозг животных обрабатывает стимулы.
Теория заключалась в том, что ученые-компьютерщики могли разработать нейронную сеть, соединив искусственные нейроны.
Затем они могут эмулировать, как настоящие нейроны соединяются.
Даже сегодня некоторые из самых передовых программ распознавания речи все еще полагаются на нейронные сети. Существует множество технических подробностей о них (включая то, как они работают и почему они работают). Нейронные сети позволяют компьютерам учиться на собственном опыте, а не просто программировать инструкции.
Глубокое обучение
Глубокое обучение в настоящее время революционизирует системы, которые раньше было чрезвычайно сложно построить из-за их высокой сложности. Глубокое обучение может научиться распознавать звуковые паттерны без явного программирования. Это позволяет компьютерам и смартфонам интерпретировать то, что мы говорим, более точно, чем раньше.
Как работает автоматическое распознавание речи?
Автоматическое распознавание речи состоит из двух частей:
Распознавание фонем и слов
Правильный ответ
На первом этапе компьютер идентифицирует фонемы.
Это малейшие звуки, которые люди могут издавать своим голосом. Машина пропускает ваш голос через стенограф, когда вы говорите в микрофон. Этот инструмент распознает фонемы в вашем голосе.
Затем он использует обработку естественного языка (NLP) для перевода фонем в читаемый текст. Он делает это, сравнивая эти записи с базами данных сохраненных транскрипций.
Иногда их создают настоящие люди. Иногда их сравнивают с нейронной сетью или алгоритмом глубокого обучения.
Затем система внесет исправления по мере необходимости.
Компоненты системы ASR
Система автоматического распознавания речи состоит из четырех основных компонентов. К ним относятся:
Каждый из них играет важную роль, помогая компьютерам понимать наши слова и действия.
Извлечение признаков
Извлечение признаков извлекает признаки из аудиозаписей. Думайте о функциях как о словесных отпечатках, которые помогают идентифицировать произносимые слова. Они определяют определенные характеристики, такие как высота тона, громкость и акцент.
Акустическое моделирование
Эта модель превращает извлеченные признаки в статистическую параметрическую модель речи. Затем он будет сравниваться с другими моделями на основе отношений правдоподобия.
Языковая модель
Языковая модель помогает машине определить возможные последовательности слов. Он использует грамматические правила и вероятности для определенных звуков, встречающихся вместе в предложениях.
Классификация и подсчет очков
Причудливый термин, который означает, что мы взяли все вышеперечисленное и определили, было ли оно правильным.
Если нет, попробуйте еще раз, пока не получите правильный результат. Как только система доберется до этой точки, она прочитает ваши данные. Он извлечет функции и проведет сравнение между моделями. Затем он примет решение об окончательном результате.
Этот процесс будет повторяться много раз в секунду. Как только он достигнет приемлемого уровня точности, он будет двигаться дальше.
Что такое обработка естественного языка (NLP)?
НЛП помогает компьютерным программам интерпретировать значения слов и предложений. Он позволяет компьютерам сопоставлять фонемы человеческой речи и преобразовывать их в текст. NLP сочетается с ASR для интерпретации и выполнения голосовых команд.
Как работает НЛП?
НЛП расшифровывает структуру естественного языка и грамматические правила. Мы можем разбить NLP на два отдельных компонента:
Понимание естественного языка (NLU)
Генерация естественного языка (NLG)
NLU фокусируется на автоматическом понимании человеческой речи. NLG помогает создавать текст, который читается так, как его написал человек.
NLU идентифицирует аспекты предложений на основе синтаксиса, семантики и прагматики. Он ищет ключевые слова или соответствующий контент, используя вероятность. Затем он может понимать контекст и различать сущности, понятия или действия.
NLG использует компьютерную лингвистику для создания удобочитаемого текста.
Он принимает решения на основе данных во время построения предложений. NLG также может писать фразы, отвечающие конкретным целям пользователя, без ущерба для качества.
Модели, методы и алгоритмы ASR
Здесь мы познакомим вас с некоторыми часто используемыми моделями ASR.
Скрытые модели Маркова (HMM)
HMM — это статистическая модель. Он отображает вероятность случайных величин в известную переменную. Эти наблюдения могут быть акустическими сигналами, представляющими слова, произнесенные человеком.
Разработчики используют программное обеспечение для обучения HMM на образцах речи. Затем они используют эти модели для распознавания новых речевых паттернов в режиме реального времени.
HMM работает, назначая состояния, которые могут меняться со временем. Затем он использует скрытые переменные, определяющие эти переходы. Каждое слово имеет свою собственную модель HMM с вероятностью быть следующим на основе предыдущих состояний.
Каждое слово имеет свой собственный HMM с определенными вероятностями.
Глядя на прошлые последовательности слов вместе, можно предсказать, какое слово будет следующим.
Нейронные сети
В технологии распознавания изображений и речи часто используются искусственные нейронные сети. Эта форма машинного обучения стала популярной среди крупных технологических компаний.
ИНС представляет собой ряд соединенных узлов, которые подают входной сигнал и регулируют свой выходной сигнал на основе предыдущих входных данных.
Нейронные сети изучают функцию на примерах. Вы обучаете их, предоставляя им массивный набор примеров данных. Тогда они узнают, какие аспекты этих данных имеют отношение к их задаче. Наконец, они применяют эти выводы к новым данным.
Разработчики обучают нейронные сети, слушая, как люди произносят определенные слова. Затем они могут создавать модели того, как мы говорим.
Они могут определить, какое слово использовать, основываясь на том, как мы обычно говорим.
Глубокое обучение
Короче говоря, глубокое обучение — это форма машинного обучения.
Он использует много слоев искусственных нейронных сетей. Сейчас он продвинулся так далеко, что компьютеры могут иметь более 20 слоев нейронных сетей.
Биологическая нейронная сеть, такая как человеческий мозг, состоит из нейронов и синапсов. Эти специализированные клетки посылают электрохимические сигналы от одной клетки к другой.
Когда сообщение проходит через нейронную сеть, оно получает характеристики от каждого из них. Он получает от них информацию, как мы, люди, получаем информацию.
Модели глубокого обучения узнают, как работают нейронные сети вместе с достаточным количеством входных данных. Затем он может рассчитать, как эти группы ведут себя с течением времени.
Преимущества распознавания речи
Распознавание речи имеет множество преимуществ. К существенным преимуществам относятся:
Повышенная производительность
Преобразование голоса в текст в режиме реального времени
Это намного быстрее, чем набор текста человеком
Повышенная производительность
Технология распознавания речи экономит время, устраняя этапы выполнения задач.
Например, если вы печатаете электронное письмо или отчет, но внезапно вам нужно покинуть свой рабочий стол и у вас нет времени закончить его. Вы можете использовать программное обеспечение ASR, чтобы диктовать свои заметки вместо того, чтобы писать их от руки.
Захватывает речь быстрее, чем человек Тип
По своей природе люди говорят гораздо быстрее, чем набирают текст. Когда вы используете приложение или программное обеспечение, использующее преимущества ASR, вам не нужно ждать, пока вы закончите печатать. Программное обеспечение захватывает и понимает вашу речь во время разговора. Это приводит к более точной транскрипции за меньшее время.
Преобразование голоса в текст в режиме реального времени
Программное обеспечение для распознавания речи постоянно совершенствуется. С помощью приложений для распознавания голоса, таких как Notta, вы можете быстро расшифровывать целые встречи. Это экономит время, это очень точно, и вам никогда не придется беспокоиться о повторных заметках.
Недостатки распознавания речи
Предположим, вы когда-либо использовали программное обеспечение для распознавания голоса. В этом случае вы знаете, что он может попасть или промахнуться с точки зрения точности и эффективности. Если вы планируете использовать автоматическое распознавание речи, эта технология имеет некоторые недостатки.
Обучение требует времени
ASR требует немного больше усилий, чем реализация других типов машинного обучения. Возможно, вам придется посвятить какое-то реальное человеческое время тренировкам. Однако после первоначальной настройки ASR легко масштабировать с помощью нейронных сетей и глубокого обучения.
Между народами существуют языковые и голосовые различия
Автоматическое распознавание речи должно учитывать то, как говорят разные группы. Предположим, вы разрабатываете программное обеспечение, которое должно учитывать акценты и диалекты. В этом случае вам следует запланировать его тестирование в реальных сценариях на вашем целевом рынке.
Проблемы безопасности данных с нейронными сетями и глубоким обучением
Разработчики постоянно настраивают и улучшают нейронные сети. Это также означает, что люди регулярно используют их по-разному.
Нейронные сети учатся на огромных объемах данных, и их потенциал для неправильного использования также огромен. Те, кто работает с этим, должны следить за тем, как люди могут злоупотреблять их технологиями.
Приложения ASR
Вы можете говорить в свой смартфон и использовать свой голос для многих функций. Вы можете диктовать текстовые сообщения или обновления Facebook. Вы можете отправлять электронные письма, включать режим полета или находить друга в списке контактов.
Сегодня смартфоны сделали нашу жизнь проще, позволив нам выполнять больше задач на ходу, чем когда-либо прежде. Они также позволяют нам лучше делать заметки и заметки. Такие приложения, как Notta, программное обеспечение Otter.ai для преобразования голоса в текст, помогут вам запомнить ключевые моменты любого разговора.
Мы больше не ограничены ручкой и бумагой или одним блокнотом, когда записываем важную информацию. Вместо этого теперь мы можем беспрепятственно записывать все в режиме реального времени с помощью технологии ASR.
Ручные операции когда-то были необходимы на всех этапах автоматического распознавания речи. Сегодня машины могут выполнять большинство или все из них без участия человека. Разработчики могут решить множество различных проблем, используя технологию автоматического распознавания речи.
Вот некоторые примеры:
Маршрутизация вызовов
Звоните в очередь
Системы диктовки (например, SIRI)
Tranger Services (например, Google Translate)
. Голосовой поиск
Эти приложения больше не ограничиваются только мобильными устройствами.
Теперь их можно найти на транспортных средствах, таких как автомобили и самолеты. Даже умные бытовые приборы, такие как телевизоры и термостаты, используют ASR.
Не только крупные компании используют технологию ASR. Любой может загрузить программное обеспечение от сторонних поставщиков или найти решения с открытым исходным кодом в Интернете!
Автоматическое распознавание речи доступно каждому. Вам не нужно иметь массу технических знаний.
Часто задаваемые вопросы
Является ли ASR частью NLP?
Люди часто путают распознавание речи (ASR) с обработкой естественного языка (NLP). Это похожие, но немного разные области информатики.
ASR фокусируется на фундаментальном аспекте преобразования речи в текст. Он начинается с анализа голосовой информации для создания фонем. NLP — это подмножество ASR, которое обрабатывает фонемы для формирования предложения.
Эти двое работают синхронно. NLP может указать механизму ASR, на чем он должен сосредоточиться. Механизм ASR может дать контекст механизмам NLP, чтобы понять значение слов.
Какие существуют типы распознавания речи?
Некоторые различные типы распознавания речи включают:
Natural Language
Дискретный
непрерывный
Disuge Devendent
Specter Speecter Speectors Speectors Speecters Speectors.
И СЛАДИЧЕСКИЙ СТАВИЛЬНЫЙ СТАВОРИЙ 5459Specter Speecter Specters. Правильное понимание одной из этих форм требует базового понимания того, как они все работают.
Является ли НЛП ИИ или МО?
НЛП — это отрасль искусственного интеллекта. Это позволяет машинам понимать человеческий язык. Он также подпадает под машинное обучение, наряду с глубоким обучением и нейронными сетями.
НЛП позволяет машинам идентифицировать закономерности и взаимосвязи в больших объемах речи. Эта технология является важным компонентом автоматизации процессов, основанных только на языке. К ним относятся интеллектуальный анализ данных, генерация естественного языка, распознавание речи, перевод и чат-боты.
Заключительные мысли
Автоматическое распознавание речи — краеугольный камень технологии, которую мы используем в Notta. В нашем мощном программном обеспечении используются самые передовые алгоритмы обработки естественного языка. Мы разрабатываем эти алгоритмы для преобразования голоса в текст с очень высокой точностью.
И СЛАДИЧЕСКИЙ СТАВИЛЬНЫЙ СТАВОРИЙ