Бұл жазба автоматты түрде орыс тілінен аударылған. Russian
AICA (aica.kz) - транскрипция және сөйлеу аналитикасы қызметі.
Сөйлеуді транскрипциялау-бұл аудионы мәтінге аударатын, оны бизнес, медицина, мемлекеттік құрылымдар және басқа салалар үшін қажет ететін технология. Бірақ Қазақстанда транскрипция ерекше қиындықтарға тап болады: тұрғындар қазақ және орыс тілдерінен Миксті жиі пайдаланады, ол әлі де ауызекі және трендті кірістірулермен толықтырылады. Бұл ерекшелік тек технологиялар үшін ғана емес, сонымен бірге жасанды интеллектті өмірдің барлық салаларына енгізу процесінің өзі үшін проблемалар туғызады, бұл мемлекет пен ғылыми ұйымдардың оны дамытуға қатысуы туралы мәселені өзекті етеді.
Қазақстан-мәдени және тілдік мұрасы мол ел, онда әңгімелер бірден бірнеше тілді қамтиды. Қазақстандықтар "тілдік қоспаларды"қолдана отырып, бір сөйлемде қазақ тілінен орыс тіліне ауысады. Бұл тек стандартты сөздерді ғана емес, сонымен қатар аймақтық өрнектерді де қамтиды, бұл аудионы мәтінге аударудың әдеттегі технологияларын қиындатады. Аймаққа байланысты қазақ, орыс, ағылшын және басқа тілдердегі сөздер әр түрлі араласады.
Қазіргі заманғы AI модельдері үшін аралас тілдердің проблемасы-тілдер арасында дұрыс ауысу, оларды дұрыс анықтау және контекст беру мүмкіндігі. Дыбысты мәтінге аударуға қабілетті, әсіресе бір тілде оқытылған модельдер тілдер арасындағы ауысуларды жеңе алмайды, бұл тану дәлдігін айтарлықтай төмендетеді және Қазақстанда осы технологияларды пайдалану әлеуетін төмендетеді.
Аралас сөйлеу технологиядан икемділікті және бір уақытта әртүрлі тілдермен жұмыс істеу қабілетін талап етеді. "Күрделі" сөйлеумен аудио файлдарды транскрипциялау жергілікті мәдениетке бейімделген көп тілді модельдерді, сондай-ақ ауызекі сөйлеу ерекшеліктерін талдауды қажет етеді. Модель нақты уақыт режимінде тілдер ауысатын және араласатын бейнежазбалар мен аудио файлдарды танып, талдай білуі керек және елдің белгілі бір аймақтарына тән диалектілік айырмашылықтарды түсінуі керек.
Ол үшін нейрондық желілерді оқыту қажет, шешімнің бір нұсқасы-кодты ауыстыру-модель жиі тілдік өзгерістерді тануды Үйренетін әдіс. Бұл жергілікті сөйлеу ерекшеліктері бар сапалы деректердің үлкен көлемін талап етеді, бұл салыстырмалы түрде шағын қазақстандық нарық үшін әзірге қол жеткізу қиын. Қазақ тілін транскрипциялау үшін дәлдігі жоғары модельдердің болуы аса маңызды, өйткені қол жетімді тілдік модельдердің болмауы транскрипциялау сапасын және АИ-ді әртүрлі салаларға енгізуді шектейді.
Аралас сөйлеуді транскрипциялауды сәтті енгізу үшін мемлекеттің қолдауы және университеттердің, ғылыми институттар мен стартаптардың ынтымақтастығы қажет. Мемлекеттік бағдарламалар мен бастама негізгі міндеттерді шешуге көмектеседі:
- Деректерді жинау және аннотациялау. Аудионы мәтінге транскрипциялау және автоматты түрде аудару үшін тиімді модельдерді әзірлеу үшін сізге типтік қазақстандық сөйлеуі бар аудио файлдардың үлкен көлемі болуы керек. Жоғары оқу орындары мен компаниялардың бірлескен жұмысы әзірлеушілерді модельдерді оқытуға негіз болатын сапалы деректермен қамтамасыз ете алады.
- Аралас сөйлеуді тану технологияларын зерттеу және дамыту. Қазақстан университеттері мемлекеттік бағдарламалардың қолдауымен және стартаптардың қатысуымен өңірдің тілдік ерекшеліктеріне бейімделген транскрипциялау және бейнені мәтінге аудару технологияларын дамытуға бағытталған жобаларға бастамашылық жасай алады.
- АИ технологияларын оқшаулауға Инвестициялар. Мемлекеттік қаржыландыру мен гранттар стартаптарға қазақстандық нарық үшін шешімдерді дамытуға көмектеседі, бұл АИ-ді ел экономикасына кеңінен енгізуге ықпал ететін болады.
Көп тілді транскрипция мәселесін тиімді шешу бизнес, мемлекеттік құрылымдар мен білім беру үшін үлкен мүмкіндіктер ашады. AI және сөйлеу аналитикасын енгізу деректермен жұмыс істеуді жеңілдетеді, тұтынушыларға қызмет көрсету сапасын жақсартады және қолмен сөйлесуді талдау шығындарын азайтады. Компаниялар мен мемлекеттік құрылымдар сервис пен қызмет көрсету сапасын арттыру үшін клиенттермен сөйлесуден алынған ақпаратты жақсырақ пайдалана алады.
Дыбысты мәтінге автоматты түрде аудару және сөйлеуді талдау технологиялары байланыс орталықтарынан бастап білім беру мекемелеріне дейінгі көптеген салалар үшін маңызды құрал болады. Олар Қазақстанға жергілікті ерекшеліктерге бейімделген АИ-технологияларды дамытуға көмектеседі. Ол үшін мемлекеттің, ғылыми ұйымдардың және жеке сектордың тығыз ынтымақтастығы қажет.
AICA (aica.kz) - сервис транскрибации и речевой аналитики.
Транскрибация речи — технология, которая переводит аудио в текст, делая ее незаменимой для бизнеса, медицины, государственных структур и других сфер. Но в Казахстане транскрибация сталкивается с уникальными трудностями: жители часто используют микс из казахского и русского языков, который еще дополняется разговорными и трендовыми вставками. Такая особенность создает проблемы не только для технологий, но и для самого процесса внедрения искусственного интеллекта во все сферы жизни, что делает актуальным вопрос об участии государства и научных организаций в его развитии.
Казахстан — страна с богатым культурным и языковым наследием, где разговоры часто включают сразу несколько языков. Казахстанцы привычно переходят с казахского на русский в одном предложении, используя "языковые миксы". Это включает не только стандартные слова, но и региональные выражения, что делает сложной задачу для типичных технологий перевода аудио в текст. В зависимости от региона казахские, русские, английские и слова на других языках смешиваются по-разному.
Для современных ИИ моделей проблема смешанных языков заключается в способности корректно переключаться между языками, правильно идентифицировать их и передавать контекст. Модели, способные переводить аудио в текст, особенно обученные на одном языке, не справляются с переходами между языками, что сильно снижает точность распознавания и уменьшает потенциал использования этих технологий в Казахстане.
Смешанная речь требует от технологий гибкости и способности работать с разными языками одновременно. Транскрибация аудиофайлов со "сложной" речью требует мультилингвальных моделей, адаптированных к локальной культуре, а также анализа особенностей разговорной речи. Модель должна уметь распознавать и анализировать видеозаписи и аудиофайлы, где языки переключаются и миксуются в реальном времени, и понимать диалектные отличия, характерные для определенных регионов страны.
Для этого необходимо обучение нейросетей, одним из вариантов решения это код-переключение — метод, при котором модель учится распознавать частые языковые смены. Это требует больших объемов качественных данных с локальными речевыми особенностями, что для относительно небольшого казахстанского рынка пока является труднодоступным. Для транскрибации казахского языка особенно важно иметь модели с высокой степенью точности, так как недостаток доступных языковых моделей ограничивает качество транскрибации и внедрения ИИ в различные сферы.
Для успешного внедрения транскрибации смешанной речи необходима поддержка государства и сотрудничество университетов, научных институтов и стартапов. Государственные программы и инициатива могут помочь в решении ключевых задач:
- Сбор и аннотирование данных. Чтобы разрабатывать эффективные модели для транскрибации и автоматического перевода аудио в текст, нужно иметь большой объем аудиофайлов с типичной казахстанской речью. Совместная работа ВУЗов и компаний может обеспечить разработчиков качественными данными, которые станут основой для обучения моделей.
- Исследования и развитие технологий распознавания смешанной речи. Университеты Казахстана при поддержке государственных программ и при участии стартапов могут инициировать проекты, направленные на развитие технологий транскрибации и перевода видео в текст, адаптированных к языковым особенностям региона.
- Инвестиции в локализацию ИИ-технологий. Государственное финансирование и гранты помогут стартапам развивать решения для казахстанского рынка, что будет способствовать более широкому внедрению ИИ в экономику страны.
Эффективное решение проблемы мультиязычной транскрибации открывает огромные возможности для бизнеса, госструктур и образования. Внедрение ИИ и речевой аналитики упрощает работу с данными, улучшает качество клиентского обслуживания и сокращает затраты на ручной анализ разговоров. Компании и госструктуры смогут лучше использовать информацию, полученную из разговоров с клиентами, для повышения качества сервиса и обслуживания.
Технологии автоматического перевода аудио в текст и анализа речи станут важными инструментами для множества сфер — от контакт-центров до образовательных учреждений. Они помогут Казахстану развивать ИИ-технологии, адаптированные под локальные особенности. Для этого необходимо тесное сотрудничество государства, научных организаций и частного сектора.
Автордың басқа жазбалары
Share
Share
Жасанды Интеллект ірі қазақстандық компанияның колл-орталығының бюджетіндегі "қара тесікті" қалай ашып, өсуге жол көрсетті
3
0
3412
Share
