beszédfeldolgozásban

Beszédfeldolgozásban olyan kutatási és fejlesztési területet értünk, amely a beszéd hangjelenségeinek elemzésével, értelmezésével és visszaadásával foglalkozik. A terület középpontjában az automatikus beszédfelismerés (ASR), a beszédszintézis (TTS), a beszédzajcsökkentés és a kommunikációs rendszerek nyelvi‑akusztikai elemzése áll. A cél, hogy gépi rendszerek megbízhatóan értelmezzék és generálják a beszédet, illetve javítsák a hangalapú interakciók minőségét.

Az eljárások központi elemei közé tartoznak az előfeldolgozás és jellemző‑kivonás (például MFCC vagy log-Mel-spektrogramok), az akusztikai modellek és a nyelvi modellek, valamint a dekóder. Hagyományosan a rendszer moduláris felépítésű volt: akusztikai modell, nyelvi modell és dekóder. Az utóbbi években az end-to-end megközelítések térhódítása megkérdőjelezte a hagyományos architektúrát, és egyetlen neurális hálózatban ötvözik a beszéd- és nyelvi információkat.

Széleskörű alkalmazások közé tartozik az automatikus beszédfelismerés (ASR), a beszédazonosítás vagy beszédazonosítás, a beszédszintézis (TTS), a beszédzajcsökkentés és a zajos környezetben történő tisztítás, valamint a beszéddel kapcsolatos analitika és fordítás. A teljesítményt gyakran WER-rel (word error rate) vagy CER-rel (character error rate) mérik, a TTS esetében MOS-eredmények használatosak. Nyílt forráskódú keretrendszerek példái: Kaldi, ESPnet, CMU Sphinx, Mozilla DeepSpeech, illetve a HuggingFace-nél elérhető modellek.

Fő kihívások közé tartozik a beszédváltozatosság (hangsúly, akcentus), a zajos környezetek hatása, a kevés erőforrással rendelkező nyelvek kezelése és a személyes adatok védelme. Jövőbeni irányok a hatékony end-to-end architektúrák mélyebb integrációja, self-supervised tanulás és multimodális megközelítések, valamint a többnyelvű és sokszínű beszédadatokkal való fejlesztés.