Challenge
Viele Spracherkennungssysteme sind auf große Datenmengen und erhebliche Rechenleistung angewiesen, was sie unflexibel und schwer anpassbar macht. Besonders in domänenspezifischen Anwendungen benötigen Unternehmen jedoch Systeme, die schnell, effizient und präzise arbeiten. Unser Ziel war es, diese Herausforderungen zu meistern und ein System zu entwickeln, das Baidu’s DeepSpeech 2 nutzt und durch phonemische Nachbearbeitung optimiert ist, um die Effizienz in Bereichen wie Call-Centern und Kundendienst zu verbessern.
Lösung
Wir haben SlimSpeech entwickelt, ein leichteres und schnelleres Spracherkennungssystem, das die Vorteile von DeepSpeech 2 nutzt. Mit nur zwei Faltungs-Schichten und fünf bidirektionalen GRU-Schichten bietet SlimSpeech eine schnelle und genaue Erkennung. Unsere innovative Methode der phonemischen Nachbearbeitung verbessert zudem die Genauigkeit in domänenspezifischen Szenarien erheblich. Diese Technologie kann in Call-Centern und Kundendienstzentren eingesetzt werden, um die Effizienz und Genauigkeit der Sprachverarbeitung zu steigern.
Benefits
- Niedrigere Wortfehlerrate (WER)
SlimSpeech erreicht eine beeindruckend niedrige WER von 28,6%, was die Erkennungsgenauigkeit erheblich verbessert. - Überlegene Leistung gegenüber Google’s ASR
Unser System reduziert die WER in domänenspezifischen Anwendungen auf 27,349%, im Vergleich zu 49,902% bei Google’s ASR. - Effiziente und schnelle Verarbeitung
Mit einer 30% schnelleren Verarbeitungszeit sorgt SlimSpeech für eine reibungslose Benutzererfahrung. - Robustheit bei lauten Umgebungen
SlimSpeech ist 54% robuster bei der Erkennung von Sprachbefehlen in lauten Umgebungen, ideal für den Einsatz in realen Szenarien. - Innovative Phonemische Nachbearbeitung
Durch die Korrektur phonemischer Fehler und die Generierung relevanterer Hypothesen bietet unser System eine überlegene domänenspezifische Erkennung.
Diese Lösung ist ideal für den Einsatz in Call-Centern und Kundendienstzentren, um die Effizienz und Genauigkeit der Sprachverarbeitung zu steigern.
