Sztuczna inteligencja (AI) odgrywa kluczową rolę w procesach rozpoznawania i syntezowania mowy ludzkiej. Rozpoznawanie mowy to technika analizowania ludzkich dźwięków i przekształcania ich w tekst lub polecenia, podczas gdy synteza mowy to proces odwrotny, generujący dźwięki na podstawie tekstu lub danych. Te technologie wykorzystują skomplikowane algorytmy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, umożliwiając komputerom naukę rozumienia i reprodukcji mowy ludzkiej. 

Zastosowania rozpoznawania i syntezowania mowy są różnorodne i znaleźć je można w wielu dziedzinach. W sektorze opieki zdrowotnej, AI wspiera lekarzy w dokumentowaniu wizyt pacjentów, transkrypcji nagranych rozmów czy generowaniu raportów medycznych. W handlu detalicznym umożliwia interakcje klientów z inteligentnymi asystentami głosowymi, natomiast w edukacji wspomaga procesy nauczania i oceniania, umożliwiając dostęp do materiałów dydaktycznych w różnych językach, ulepszanie wymowy i akcentu, a także automatyzację sprawdzania zadań domowych czy testów. 

Inne praktyczne zastosowania obejmują automatyczną transkrypcję tekstu, gdzie AI przekształca nagrania dźwiękowe w tekst pisany, uwzględniając kontekst, akcent, emocje czy żargon. W interaktywnych systemach informacyjnych sztuczna inteligencja umożliwia uzyskiwanie informacji głosowej na temat pogody, kursów walut, wiadomości czy rozkładów jazdy, odpowiadając na pytania lub prośby użytkowników za pomocą syntezatora mowy. W urządzeniach mobilnych AI ułatwia obsługę za pomocą komend głosowych, dostosowując się do preferencji i nawyków użytkowników. 

Sztuczna inteligencja potrafi również generować niezwykle realistyczną i naturalnie brzmiącą ludzką mowę z tekstu, umożliwiając analizę tekstu źródłowego, zrozumienie kontekstu i tworzenie spójnych oraz angażujących treści audio. Ta funkcja otwiera drogę do produkcji różnych rodzajów treści audio, takich jak podcasty, audiobooki, filmy edukacyjne czy reklamy. Użytkownicy mają możliwość wyboru spośród wielu dostępnych języków, tonów i stylów mówienia lub mogą tworzyć własne głosy za pomocą funkcji klonowania głosu. Dodatkowo, AI umożliwia automatyczne tłumaczenie tekstu na inny język oraz dubbing filmów lub gier wideo. 

Z pomocą aplikacji Dature wykorzystasz sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe oparte o sieci neuronowe do prognozowania popytu i optymalizacji zapasów. Dzięki czemu znacznie usprawnisz swój łańcuch dostaw. Połączenie prognozowania popytu z modułem optymalizacji zapasów Dature pozwala określić właściwe poziomy zapasów oraz generuje optymalne rekomendacje zatowarowania. Wypróbuj już teraz!

Niniejszy artykuł powstał dzięki środkom pochodzącym ze współfinansowania przez Unię Europejską Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020, projektu realizowanego w ramach konkursu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju: w ramach konkursu „Szybka Ścieżka” dla mikro-, małych i średnich przedsiębiorców – konkurs dla projektów z regionów słabiej rozwiniętych w ramach Działania 1.1: Projekty B+R przedsiębiorstw Poddziałanie 1.1.1 Badania przemysłowe i prace rozwojowe realizowane przez przedsiębiorstwa. Tytuł projektu: „Stworzenie oprogramowania do poprawy trafności prognoz i optymalizacji zapasów z perspektywy odbiorcy i dostawcy współpracujących w ramach łańcucha dostaw przy zastosowaniu rozmytych, głębokich sieci neuronowych.