73%的企业认为缺乏准确性是他们不使用

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或者更糟糕的是，他们只是对你保持沉默。 自 20 世纪 50 年代这一概念被曝光以来，语音识别技术已经取得了长足的进步。随着时间的推移，用户在语音识别方面一直存在一个问题，那就是准确性。 难怪语音技术的关键原因。这就是为什么构建准确处理语音输入的人工智能算法一直是语音识别研发的重点。 为什么不呢？尽管存在采用障碍，语音人工智能在当今的数字消费者中仍然非常受欢迎。

多达65%的 25-49 岁用户每天都会使 Whatsapp 号码列表 用语音设备说话。 ASR 挑战图 将语音视为跳过混乱、在尽可能短的时间内到达正确地点的最快方法。这确实是当今大多数用户想要和期望的——在正确的时间到达正确的地点。事实上，自动语音识别 (ASR) 是品牌在大流行后世界中可能无法向用户提供的令人惊叹的体验的关键。 构建自动语音识别系统 (ASR) 时您将面临的 4 个挑战 尽管我们知道 ASR 的潜力，但构建一种高度准确且直观的算法，虽然没有不可能的结，但可能仍然是一个棘手的难题。



那么，在采用该技术时，您可能面临的最大 ASR 挑战是什么？ 1.缺乏语言知识 语音识别之所以困难，是因为缺乏语言训练。 公司似乎常常忽视英语不是通用语言这一事实​​。因此，期望来自不同地区的用户具有相同的熟练程度是不现实的。事实上，38%的用户由于人工智能的语言覆盖范围而对采用语音技术犹豫不决。 如果您尝试在某个位置部署语音助手，如果没有对该地区的特定语言模型进行训练，ASR 可能会崩溃。