数据准备就绪后，还需要从各项技术中选择一种来分析音频数据。为便于说明，我们将重点介绍两种常见的信息提取方法：音频转录或自动语音识别。
音频转录或自动语音识别（ASR）或许作为音频处理的较常见形式，已被广泛应用于各个行业，以促进人与技术之间的互动。ASR的目标是将语音转录成文本，再利用NLP模型来提高准确性。在ASR出现之前，计算机只能记录我们语言的波峰和波谷。现在，利用算法可以检测音频样本中的模式，将它们与各种语言的声音进行匹配，并确定每个说话者所说的内容。
ASR系统将包括产生文本输出的若干算法和工具。通常，涉及以下两类模型：
声学模型：将声音信号转换为语音表征。
语言模型：将可能的语音表征映射到代表给定语言的词语和句子结构。
ASR在很大程度上依赖于NLP来生成准确的转录文本。最近，通过在深度学习中利用神经网络，ASR无需更多的人力监督就能生成更精确的输出。
ASR技术是根据其准确率来评估的，以误字率和速度来衡量。ASR的目标是达到与人类听众相同的准确率。然而，在驾驭不同的口音、方言和发音，以及有效过滤背景噪音方面仍然存在挑战。
音频分类音频输入可能非常复杂，特别是一个文件中可能存在若干不同类型的声音时。例如，在遛狗的公园里，可能会听到人们的交谈声、狗叫、鸟鸣、汽车驶过等不同声音。音频分类通过区分声音类别来帮助解决这个问题。
音频分类任务通常从标注和人工分类开始。然后，音频处理团队将从音频输入中提取有用的特征，并应用分类算法对它们进行处理和排序。通常，音频的分类不仅限于其整体声音类别。例如，对于包含人们谈话的文件，音频分类可以根据说话人使用的语言、方言和语义进行区分。如果文件中包含音乐，则音频分类还可以识别不同的乐器、流派和艺术家。
现实生活中的应用通过音频、语音和语言处理解决企业在现实中的问题，可以优化用户体验、降低成本和减少单调耗时的人力劳动，并让企业将工作重点转向更高层次的流程。这个领域的解决方案已经出现在我们的日常生活中。以下是有关解决方案的案例：
虚拟助手和聊天机器人
语音搜索功能
文字转语音引擎
车载命令提示
会议或电话记录
通过语音识别增强安全性
电话语音导航
翻译服务
无论哪种场景，企业都可以通过在其AI产品中运用音频和语言处理技术，来不断获取潜在商机。随着该技术的迅猛发展，AI技术有望在我们与企业之间的互动中发挥更大的潜力。如果操作得当，这种技术将能改善客户体验和业务流程，从而使企业和客户双双受益。
音频、语音和语言处理的前景和挑战要使机器完全理解我们的语言和文字，仍需要克服一些障碍。音频或文本处理算法要想成功，还需要解决以下关键挑战：
噪声数据噪声数据是指包含无意义信息的数据。对于音频和语音识别，噪声数据这一术语的字面意思是：如果试图了解说话者所说的内容，但却不断听到背景声音或是车辆驶过的声音，就会得到噪声数据。分析音频或文本数据的有效过程必须能够过滤出数据的哪些特征很重要，哪些无关紧要。
语言的变化性虽然NLP在更好地理解人类语音方面取得了很大的进展，但机器并不完美，还面临着诸多复杂问题。人类讲不同的语言，有不同的方言，还有不同的口音。我们的打字方式也反映在语言和词汇的选择上。解决这个挑战的唯一方法是为机器提供足够的样本数据，以涵盖所有这些场景和边缘案例。如果终端用户是多样化的，那么考虑让拥有各种语言背景的全球众包标注人员参与项目也是解决问题的重要步骤。
语言的复杂性口语和书面语有很大的不同。我们说话时，会使用句子片段、填充词，还会随机停顿。我们不会在每个词之间停顿。我们的生活经验能帮助我们理解这些含糊不清的话语，但计算机却不具备这种优势。计算机还需要掌握每个说话者在音调、音量和语速上的变化。
考虑到这些挑战，专家们正越来越多地转向神经网络和深度学习技术，为训练机器使用人类语言提供更快、更准确的机会。希望有一天，这些技术的进步能够让计算机理解我们所有人，无论我们是谁或者我们如何说话。
高级计算机语言学家SimonHammond的专家见解Simon利用音频，语音和语言处理技术建立高端模型，此类模型是能够理解和提取人类文本和语音含义的智能系统，可用于多种场景，包括聊天机器人，语音助手和搜索相关性应用等。他认为：
确保了解所用语言的表示形式。编码（计算机用来表示字符的系统）可能会各有不同，因此，必须选择一种能反映用户群并能为AI系统带来最大成功机会的编码；
不要低估一致性的重要性！拼写标准化可在很大程度上提高语言模型的性能，甚至可以提高端到端系统中声学模型的性能；
语言是动态的，它的使用随着时间的推移而变化，即使在说话者群体或特定领域内也不例外。要考虑定期更新数据，以确保训练数据不会偏离用户基础。
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