Распознавание речи

С помощью речи происходит самое быстрое и эффективное взаимодействие между людьми. При разговорном общении можно передать любые полезные сведения, путем изменения интонации и тона голоса донести до собеседника эмоции. Но есть случаи, когда информация нужна именно в текстовом формате. Например, если нужно изучить материалы уроков и конференций, составить из устного отчета письменный, оперативно проанализировать записанные телефонные разговоры и т. д. В таких ситуациях поможет функция распознавания речи и ее перевод в текст. В этом материале рассказываем, как и с применением каких инструментов она реализуется.

Что такое распознавание речи

Распознавание речи — процесс преобразования речевой информации в текст для более удобного восприятия и анализа. Чаще всего функция выполняется с помощью нейросетей и алгоритмов машинного обучения, анализирующих оцифрованные звуковые волны. В результате удается получать текстовое представление данных практически без искажений — в том же виде, как если бы расшифровку делал человек.

Распознавание речи чаще всего применяется для обработки:

• Интервью и лекционных материалов.
• Записей телефонных разговоров.
• Голосовых сообщений и аудиозаписей в мессенджерах.
• Протоколирования совещаний и конференций.
• Записей с микрофонов рабочих станций сотрудников компаний.

Автоматическое распознавание речи применяется во многих сферах деятельности, например в журналистике, маркетинге, образовании, бизнесе. Эта функция также играет важную роль и в сфере информационной безопасности, позволяя быстро анализировать большие объемы звуковой информации, выявлять потенциальные угрозы со стороны сотрудников, собирать доказательства причастности тех или иных лиц к инцидентам информационной безопасности.

Методы автоматического распознавания речи

Поскольку устная речь существенно отличается от письменной, при автоматическом переводе аудиозаписей в текст могут возникать определенные сложности. Например, в расшифровке могут содержаться лишние буквы и слова-паразиты, быть пропуски отдельных фраз и знаков препинания, а предложения — строиться некорректно. В результате готовый текст получается плохо структурированным и трудночитаемым. Более того, в некоторых случаях при распознавании устной речи и ее преобразовании в текст смысл высказывания может быть существенно искажен. Чтобы минимизировать подобные проблемы, разработчики инструментов автоматического распознавания речи активно внедряют передовые технологии, основанные на алгоритмах машинного обучения и искусственного интеллекта.

Примеры популярных методов анализа звукозаписей:

• Dynamic Time Warping (DTW) — метод динамического программирования, используемый для сопоставления временных последовательностей, например аудиосигналов речи, с эталонными шаблонами. Применяется для классификации и распознавания слов на основе заранее записанных образцов.
• Дискриминантный анализ — статистический метод, используемый для выделения наиболее информативных признаков в аудиосигналах речи. Применяется для повышения точности классификации звуков и улучшения качества распознавания речи.
• Hidden Markov Model (HMM) — скрытые марковские модели, широко используемые для моделирования последовательностей в распознавании речи. Позволяют учитывать вероятности переходов между различными звуками и словами, что помогает преодолевать сложности, связанные с вариативностью произношения и акустическими помехами.
• Neural Networks (нейронные сети) — современные архитектуры нейронных сетей, такие как рекуррентные (RNN, LSTM), сверточные (CNN) и трансформеры, применяются для автоматического распознавания речи и преобразования звуковой информации в текст. Это позволяет эффективно обрабатывать сложные речевые сигналы и учитывать контекст высказывания.

Чаще всего перечисленные методы распознавания речи комбинируются. Симбиоз технологий позволяет получить более высокое качество распознавания, чем при использовании каждой модели отдельно.

Как происходит машинное распознавание речи с помощью нейросетей

С помощью моделей на основе нейросетевых архитектур распознавание русской и английской речи достигает высокой точности — современные системы способны преобразовывать аудио в текст практически на уровне человека. Для достижения таких результатов модели обучаются на обширных речевых корпусах, включающих записи по различным темам, с разными интонациями, скоростью и акцентами.

Возможности современных инструментов для машинного распознавания речи после обучения:

• Распознавать речь даже при наличии выраженного акцента у говорящего.
• Переводить аудиозаписи с одного языка на английский, русский и многие другие (при наличии соответствующей языковой поддержки).
• Выделять важную информацию из аудиозаписей, несмотря на наличие фоновых шумов.
• Выявлять человеческую речь в фоновом звуковом потоке (например, для активации голосовых ассистентов или автоматического начала записи).

Звукозапись разбивается на короткие фрагменты (обычно длительностью от нескольких секунд до 30 секунд), которые затем преобразуются в спектрограммы — визуальное представление частотных характеристик аудиосигнала. Эти спектрограммы подаются на вход кодировщику, реализованному на основе нейросетевой архитектуры. На следующем этапе декодер преобразует полученные данные в текстовое представление, формируя итоговую транскрипцию речи.

Распознавание речи с помощью DLP-системы Solar Dozor

Системы класса DLP (Data Leak Prevention) играют ключевую роль в обеспечении информационной безопасности организаций. Такие решения позволяют осуществлять мониторинг основных каналов коммуникации, отслеживать перемещение конфиденциальной информации, анализировать поведение сотрудников, а также предотвращать утечки данных и обеспечивать профилактику инцидентов информационной безопасности. Solar Dozor — высокопроизводительная российская DLP-система корпоративного класса для предотвращения утечек данных, профилактики инцидентов и расследования нарушений. Также в дополнение к записи с микрофонов рабочих станций в решении реализована функция извлечения текста из аудиозаписей, которая играет важную роль в расследовании внутренних нарушений.

Какие задачи выполняет система:

• Переводит речь из аудиозаписи в текст (транскрибация).
• Поддерживает распознавание русской и английской речи.
• Проверяет полученный текст на заданные триггерные слова и выражения, при необходимости регистрирует событие и применяет правила политики безопасности.
• Позволяет выгрузить стенограмму (запись речи в текстовом виде) для приобщения к материалам дела.

Данный функционал позволяет выгружать стенограмму (текстовую запись речи) для последующего включения в материалы дела, тем самым автоматизируя процесс анализа аудиозаписей в том числе за счет распознавания триггерных слов и выражений. Это значительно сокращает время, затрачиваемое специалистами службы информационной безопасности на выполнение рутинных задач, снижает трудозатраты на выявление внутренних угроз и повышает скорость реагирования на инциденты.

Функция транскрибацию можно развернуть на серверах с GPU (Graphics Processing Unit, графический процессор), что обеспечивает высокую производительность и позволяет использовать только один сервер для работы системы.