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  • Che cos'è il riconoscimento vocale IA?
  • Funzionamento dei sistemi di riconoscimento vocale basati sull'IA
  • In che modo il sistema di riconoscimento vocale AI riconosce le parole?
  • Esempi specifici ed esempi applicativi di riconoscimento vocale AI
  • Conclusione

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Che Cos'è il Riconoscimento Vocale IA? Storia, Meccanismi e Casi di Studio

Giulia Rossi

Aggiornato il

Di seguito introdurremo cos'è il riconoscimento vocale AI, la sua storia, i suoi meccanismi, casi d'uso specifici come input di caratteri e IA.

L'elaborazione vocale basata sull'intelligenza artificiale (IA) è utilizzata in varie situazioni della vita quotidiana.

In questo articolo, spiegheremo la tecnologia IA per il riconoscimento vocale, una delle tecnologie IA in rapida evoluzione, e forniremo informazioni dettagliate sulla sua storia, il funzionamento e alcuni esempi specifici. Continua a leggere per ulteriori dettagli.

riconoscimento vocale ia

Leggi anche: Scopri come funziona il riconoscimento facciale

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  • Che cos'è il riconoscimento vocale IA?
  • Funzionamento dei sistemi di riconoscimento vocale basati sull'IA
  • In che modo il sistema di riconoscimento vocale AI riconosce le parole?
  • Esempi specifici ed esempi applicativi di riconoscimento vocale AI
  • Conclusione

Che cos'è il riconoscimento vocale IA?

Il riconoscimento vocale IA è una tecnologia che consente all'IA di riconoscere le parole pronunciate dagli esseri umani e trascriverle in testo.

I sistemi di sintesi vocale online basati sull'IA funzionano ascoltando le parole pronunciate dagli esseri umani, simili all'udito umano. Molte persone potrebbero aver già utilizzato tecnologie di riconoscimento vocale basate sull'IA, come "Siri" di Apple o "Google Voice Assistant".

Da quando il riconoscimento vocale IA è diventato avanzato? Di seguito, ti forniremo dettagli sulla storia del riconoscimento vocale IA.

Storia del riconoscimento vocale IA

Il riconoscimento vocale online IA non è stato da subito una tecnologia avanzata, come Siri di Apple. Ha fatto progressi attraverso i seguenti passaggi fino a diventare una tecnologia avanzata che oggi è ampiamente utilizzata:

1952 - Laboratori Bell: Audrey, in grado di riconoscere i numeri da 0 a 9 pronunciati dagli esseri umani.

1971 - "ARPA" (Agenzia per i Progetti di Ricerca Avanzata della Difesa): Harpy, in grado di riconoscere intere frasi con un vocabolario di 1011 parole.

1986 - IBM: Tangora, in grado di riconoscere circa 20000 parole.

2009 - Geoffrey Hinton: miglioramento delle prestazioni grazie all'introduzione del deep learning.

2011 - Apple: Siri.

Nel 1952, è stato fatto un progresso fondamentale con la tecnologia chiamata "Audrey" dei Laboratori Bell, che costituisce la base dell'attuale riconoscimento vocale basato sull'IA. Audrey era in grado di riconoscere i numeri da 0 a 9 pronunciati dagli esseri umani con una precisione del 90%.

Nel 1971, istituzioni come la Carnegie Mellon University, IBM e il Stanford Research Institute iniziarono la ricerca sul riconoscimento vocale basato sull'AI. La Carnegie Mellon University sviluppò una tecnologia chiamata "Harpy", in grado di riconoscere frasi composte da un vocabolario di 1011 parole con una precisione adeguata.

Per l'IA, riconoscere le frasi è più difficile che riconoscere le singole parole. Ad esempio, nell'espressione "Mi piace la mela", gli esseri umani la dividerebbero automaticamente nelle parole "mela", "mi" e "piace", senza doverci pensare. Tuttavia, per l'IA potrebbe essere possibile riconoscere le parole come "mel"-"a", "mipi"-"ace" o altre combinazioni. In altre parole, riconoscere le frasi era un'invenzione rivoluzionaria all'epoca, come nel caso di Harpy.

Nel 1986, IBM fece ulteriori progressi inventando "Tangora", capace di riconoscere circa 20.000 parole.

Nel 2009, si sviluppò la tecnologia del "deep learning" con l'uso delle "reti neurali profonde", che permetteva all'IA di imparare automaticamente da grandi quantità di dati. Questo si basava sull'utilizzo di strati multipli di "reti neurali", che rappresentavano matematicamente le funzioni del cervello umano, permettendo all'IA di apprendere autonomamente e di effettuare il riconoscimento vocale.

Oggi, Siri di Apple è uno dei sistemi di riconoscimento vocale basati sull'IA più famosi. Basta parlare a Siri dicendo "Chiama qualcuno" e riconoscerà l'azione da compiere, eseguendola.

Oggi, l'IA si è sviluppata tanto da essere in grado di rispondere al telefono al posto nostro o di interagire con noi.

Oltre al riconoscimento vocale basato sull'IA, si sono sviluppati rapidamente anche strumenti di voice changer basati sull'AI.

Funzionamento dei sistemi di riconoscimento vocale basati sull'IA

riconoscimento vocale ia-funzionamento

I sistemi di riconoscimento vocale basati sull'Intelligenza Artificiale (IA) utilizzano algoritmi complessi per convertire il parlato umano in testo scritto. Questi sistemi sfruttano tecniche di machine learning e modelli di deep learning per apprendere dai dati vocali e migliorare le proprie prestazioni nel tempo.

Di seguito è riportato un processo generale di funzionamento di un sistema di riconoscimento vocale basato sull'IA:

1. Raccolta dei dati: Per addestrare un sistema di riconoscimento vocale, è necessario raccogliere un grande numero di dati vocali. Questi dati possono essere costituiti da registrazioni di voci umane in diverse lingue e contesti.

2. Pre-elaborazione dei dati: Prima di utilizzare i dati per addestrare un modello di riconoscimento vocale, è necessario eseguire una pre-elaborazione. Questa fase può includere la rimozione di rumore di fondo, la normalizzazione del volume e l'estrazione delle caratteristiche acustiche rilevanti dai segnali vocali, come le frequenze e i tempi di durata dei suoni.

3. Addestramento del modello: Utilizzando i dati pre-elaborati, si addestra un modello di apprendimento automatico, come una rete neurale artificiale, a riconoscere i pattern e le relazioni tra i segnali vocali di input e le corrispondenti trascrizioni di testo. Durante l'addestramento, il modello ottimizza i suoi parametri per ridurre l'errore di predizione tra l'output previsto (testo trascritto) e l'output desiderato (testo effettivo).

4. Validazione e ottimizzazione: Il modello addestrato viene testato su un set di dati di validazione per valutare le sue prestazioni. Se il modello non soddisfa i criteri desiderati, si procede a ottimizzarlo modificando l'architettura del modello, regolando i parametri o applicando altre tecniche di miglioramento.

5. Inferenza: Una volta che il modello è stato addestrato e validato, può essere utilizzato per eseguire l'inferenza sui dati vocali di input. Durante l'inferenza, il modello converte il parlato in ingresso in testo scritto. Questo processo può richiedere la suddivisione del parlato in segmenti più piccoli, l'assegnazione delle probabilità a diverse sequenze di parole e la selezione della sequenza di parole più probabile come output finale.

È importante notare che i sistemi di riconoscimento vocale basati sull'IA richiedono un continuo miglioramento e adattamento per ottenere risultati sempre più precisi. Questo può comportare l'aggiornamento del modello con nuovi dati vocali e il raffinamento degli algoritmi utilizzati.

In che modo il sistema di riconoscimento vocale AI riconosce le parole?

riconoscimento vocale ia-casi di utilizzo

Il sistema di riconoscimento vocale gratis basato sull'Intelligenza Artificiale riconosce le parole utilizzando tecniche di machine learning, in particolare attraverso l'uso di reti neurali ricorrenti (RNN) e reti neurali convoluzionali (CNN), insieme a diverse strategie di modellazione del linguaggio.

Ecco un'overview del processo con cui il sistema riconosce le parole:

1. Pre-elaborazione del segnale vocale: Inizialmente, il segnale vocale in ingresso viene pre-elaborato per ridurre il rumore e migliorare la qualità. Questo può includere la normalizzazione del volume, la rimozione del rumore di fondo, la separazione di più voci in caso di input con più parlanti, e altre tecniche per rendere il segnale più adatto all'analisi successiva.

2. Estrazione delle caratteristiche: Il segnale vocale pre-elaborato viene convertito in una rappresentazione numerica attraverso l'estrazione di caratteristiche acustiche rilevanti. Queste caratteristiche possono essere le frequenze del suono in diverse bande, i tempi di durata dei suoni, e altre misure che aiutano a catturare gli aspetti distintivi del parlato.

3. Modellazione acustica: In questa fase, una rete neurale, spesso una Rete Neurale Ricorrente (RNN) o una Rete Neurale Convoluzionale (CNN), viene addestrata per apprendere le relazioni tra le caratteristiche acustiche in input e le sequenze di fonemi o sotto-unità linguistiche. 

4. Modellazione del linguaggio: Dopo la modellazione acustica, il sistema si avvale di un modello di linguaggio che tiene conto delle probabilità delle sequenze di parole. Questo modello utilizza il contesto delle parole vicine per fornire suggerimenti sulle parole più probabili in una determinata sequenza. 

5. Decodifica: Una volta addestrati i modelli di modellazione acustica e di linguaggio, il sistema utilizza l'algoritmo di decodifica, come l'algoritmo di ricerca a profondità (depth-first search) o l'algoritmo di ricerca a largo (beam search), per identificare la sequenza di parole più probabile che corrisponde al parlato in ingresso. 

6. Post-elaborazione: Infine, il testo trascritto può essere sottoposto a una fase di post-elaborazione per correggere eventuali errori o per migliorare la leggibilità del testo finale.

Esempi specifici ed esempi applicativi di riconoscimento vocale AI

Il riconoscimento vocale basato sull'Intelligenza Artificiale è diventato parte integrante di numerose applicazioni e servizi che utilizziamo quotidianamente. Di seguito sono riportati alcuni esempi specifici di riconoscimento vocale AI e i relativi casi d'uso:

1. Assistenti vocali intelligenti: Gli assistenti vocali, come Amazon Alexa, Google Assistant, Apple Siri e Microsoft Cortana, utilizzano il riconoscimento vocale IA per comprendere i comandi vocali degli utenti e rispondere a domande, fornire informazioni, eseguire azioni come impostare promemoria, inviare messaggi, avviare app e molto altro.

2. Trascrizione automatica: Il riconoscimento vocale IA è utilizzato per trascrivere video in testo scritto. Questo è ampiamente utilizzato in ambiti come il giornalismo, la medicina, la ricerca e la produzione di contenuti.

3. Servizi di traduzione: I servizi di traduzione vocale utilizzano il riconoscimento vocale IA per convertire il parlato in una lingua straniera in testo e quindi tradurlo nella lingua di destinazione. Questo è utile per comunicare con persone che parlano lingue diverse.

4. Comandi vocali nei dispositivi mobili e smart home: Molte app mobili e dispositivi smart home consentono di eseguire diverse operazioni tramite comandi vocali. Ad esempio, inviare messaggi, chiamare contatti, controllare luci, termostati, elettrodomestici e altro ancora.

5. Trascrizione di chiamate e interazioni con il cliente: Le aziende utilizzano il riconoscimento vocale per trascrivere le chiamate dei servizi clienti al fine di analizzare le conversazioni, identificare le esigenze del cliente, valutare la soddisfazione del cliente e migliorare il supporto clienti.

6. Automazione industriale: Nell'industria, il riconoscimento vocale IA può essere utilizzato per istruzioni vocali in ambienti di lavoro, consentendo ai lavoratori di controllare le macchine e i dispositivi senza utilizzare le mani.

7. Trascrizione medica: Nel settore sanitario, il riconoscimento vocale IA può essere utilizzato per trascrivere le note del medico, semplificando e velocizzando la documentazione medica.

8. Navigazione e controllo vocale in auto: Alcuni sistemi di infotainment delle automobili utilizzano il riconoscimento vocale IA per consentire agli automobilisti di controllare le funzionalità dell'auto, come la navigazione, le chiamate telefoniche e l'impostazione della temperatura, mantenendo le mani sul volante e gli occhi sulla strada.

Questi sono solo alcuni esempi delle molteplici applicazioni del riconoscimento vocale IA. Grazie al continuo sviluppo della tecnologia e all'avanzamento degli algoritmi di machine learning, le capacità dei sistemi di riconoscimento vocale stanno migliorando costantemente, rendendo questa tecnologia sempre più utile e diffusa in diverse aree della nostra vita quotidiana.

Conclusione

In questo articolo, abbiamo presentato la storia, il funzionamento e alcuni esempi specifici del riconoscimento vocale basato sull'Intelligenza Artificiale (IA).

La tecnologia dell'IA continua a progredire e ora trova applicazione nel mondo aziendale, come nell'input di testi tramite la voce e nell'interazione tramite IA. Un altro strumento di IA molto utile ai giorni nostri è l’avatar parlante, una funzione che ti permette dopo aver scritto un testo in descrizione, di generare un video con il tuo avatar che parla. 

L'impiego dell'intelligenza artificiale può portare a una riduzione dei costi e semplificare il lavoro. Ti invitiamo a fare riferimento a questo articolo per saperne di più sul riconoscimento vocale basato sull'AI e a considerare l'opportunità di introdurlo nella tua azienda.

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Giulia Rossi

Con una vasta esperienza nella scrittura di contenuti per il web, Giulia Rossi crea da più di 10 anni articoli SEO efficaci e di successo. Ha lavorato con famose aziende aiutandole a raggiungere i loro obiettivi di marketing attraverso la scrittura di contenuti ottimizzati per i motori di ricerca.