Speech to Text ใช้ส่งเสริมการทำงานของธุรกิจได้อย่างไร ?

Speech to Text คือเทคโนโลยีที่ได้รับความสนใจมากขึ้นในปัจจุบัน อีกทั้งยังมีตัวอย่างการใช้งานที่พบได้ในชีวิตประจำวันของเราอีกด้วย ดังนั้น ในบทความนี้ จะพามารู้จักกับเทคโนโลยี Speech to Text ให้มากขึ้น พร้อมเผยตัวอย่างการนำไปใช้ที่พบได้บ่อยในปัจจุบัน และแนวทางการนำไปใช้ร่วมกับเทคโนโลยี OCR เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานให้กับธุรกิจต่าง ๆ

เทคโนโลยี Speech to Text คืออะไร ?

Speech to Text หรือ Automatic Speech Recognition (ASR) เทคโนโลยีแปลงเสียงเป็นข้อความ โดยจะเป็นการแปลงภาษาพูดของมนุษย์ให้เป็นข้อความเขียนด้วยกระบวนการทางคอมพิวเตอร์ มีวัตถุประสงค์เพื่อให้คอมพิวเตอร์หรือเครื่องมือต่าง ๆ สามารถรับรู้และเข้าใจภาษาพูดของมนุษย์ได้ ซึ่งสามารถนำไปพัฒนาต่อได้อย่างหลากหลาย 

โดยเทคโนโลยี Speech to Text นั้น ถือเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่พัฒนามาจาก AI หรือปัญญาประดิษฐ์ ที่พัฒนาขึ้นเพื่อการประมวลผลภาษาธรรมชาติ หรือ Natural Language Processing (NLP) ดังนั้นในหลาย ๆ ครั้งเทคโนโลยีนี้จึงถูกเรียกว่า “AI แปลงเสียงเป็นข้อความ”

หลักการทำงานของเทคโนโลยี Speech to Text

ได้รู้จักเทคโนโลยี Speech to Text กันไปแล้ว สิ่งที่หลายคนอาจสงสัยต่อก็คือ แล้วเทคโนโลยีนี้สามารถเข้าใจสิ่งที่มนุษย์อย่างเรา ๆ พูดได้อย่างไร ดังนั้น เพื่อให้เข้าใจถึงเรื่องนี้ ไปรู้ถึงขั้นตอน และหลักการทำงานของเทคโนโลยี Speech to Text กันได้เลย 

1. การรับสัญญาณเสียง เทคโนโลยี Speech to Text จะมีการรับสัญญาณเสียงจากอุปกรณ์รับสัญญาณเสียงที่เชื่อมต่อ หรืออยู่ในอุปกรณ์ต่าง ๆ เช่น ไมโครโฟนบนโทรศัพท์มือถือ ไมโครโฟนที่มาพร้อมหูฟัง หรืออุปกรณ์เสียงอื่น ๆ

2. การแปลงสัญญาณเสียงเป็นสัญญาณดิจิทัลที่คอมพิวเตอร์สามารถประมวลผลได้ โดยการแปลงคลื่นเสียงแอนะล็อกให้กลายเป็นสัญญาณดิจิทัลด้วยกระบวนการต่าง ๆ ซึ่งจะแบ่งได้เป็น 4 กระบวนการหลัก ดังนี้

• การแซมปลิ้งสัญญาณ (Signal Sampling)
• การควอนไทซ์สัญญาณ (Signal Quantization)
• การเข้ารหัสสัญญาณดิจิทัล (Digital Encoding) 
• การบีบอัดสัญญาณ (Signal Compression) 

3. การวิเคราะห์สัญญาณดิจิทัลเพื่อดึงคุณลักษณะเสียง เพื่อจำแนกคุณลักษณะของเสียงโดยวิเคราะห์จากความถี่ ระยะเวลา และโทนเสียง 

4. การจำลองภาษาโดยใช้โมเดลภาษา เพื่อวิเคราะห์ลำดับคุณลักษณะเสียงและคาดเดาคำหรือวลีที่พูดออกมาว่าคือคำอะไร โดยอาศัยหลักการของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing)

5.การแปลผลลัพธ์เป็นข้อความที่สมบูรณ์ โดยใช้ข้อมูลที่ได้จากการคาดเดาของโมเดลภาษา มาแปลงเป็นแผนผังประโยค และปรับแก้ไขข้อผิดพลาดต่าง ๆ เพื่อแสดงผลเป็นข้อความที่สมบูรณ์ที่สุด

ตัวอย่างการใช้ AI ถอดเสียงเป็นข้อความ หรือ Speech to Text ในปัจจุบัน

เนื่องจากเทคโนโลยี Speech to Text ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์ และเครื่องมือต่าง ๆ สามารถเข้าใจภาษาพูดของมนุษย์ได้นั้นมีศักยภาพมากมาย จึงสามารถนำไปใช้ได้ในหลาย ๆ อุตสาหกรรม เช่น

• พัฒนาเป็นระบบผู้ช่วยอัจฉริยะที่สั่งงานด้วยเสียง เช่น Siri, Alexa และ Google Assistant
• พัฒนาเป็นระบบสร้างคำบรรยายสำหรับคลิปวิดีโอ ซึ่งเปลี่ยนเสียงพูดในวิดีโอ หรือภาพยนตร์ให้เป็นข้อความบนหน้าจอ
• การพัฒนาระบบบริการลูกค้าคอลเซนเตอร์ ด้วยการถอดคำพูดในบันทึกบทสนทนา เพื่อนำข้อมูลไปใช้วิเคราะห์ปัญหา และระบบโอนสายอัตโนมัติ
• ส่งเสริมการศึกษา โดยช่วยให้นักเรียนที่มีปัญหาในการเขียนสามารถจดบันทึกหรือส่งการบ้านได้สะดวก และแม่นยำมากขึ้น
• พัฒนาด้านการแพทย์ โดยการช่วยให้แพทย์สามารถบันทึกประวัติผู้ป่วย หรือเขียนใบสั่งยาอย่างสะดวกสบายขึ้นด้วยเสียงพูด

ส่งเสริมการทำงานขององค์กร เมื่อใช้ Speech to Text ร่วมกับเทคโนโลยี OCR

แม้ว่าเทคโนโลยี Speech to Text จะมีประโยชน์มากอยู่แล้ว แต่เมื่อนำมาใช้งานร่วมกับเทคโนโลยี OCR จะยิ่งช่วยให้มีคุณสมบัติที่ส่งเสริมการทำงานของธุรกิจ และองค์กรในด้านต่าง ๆ เหล่านี้ได้

1. เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน

เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานขององค์กรในกระบวนการต่าง ๆ เช่น การป้อนข้อมูล หรือการจดบันทึกประชุม สัมมนา ซึ่งช่วยลดเวลาการเขียนรายงานได้

2. เสริมการเข้าถึงข้อมูล

เสริมการเข้าถึงข้อมูลสำหรับผู้พิการทางสายตา หรือผู้ที่มีปัญหาในการอ่าน รวมถึงใช้เทคโนโลยี Speech to Text ร่วมกับ OCR เพื่อนำข้อมูลไปใช้ในการแปลภาษาได้ด้วย

3. ช่วยประหยัดเวลาและค่าใช้จ่าย

การใช้ Speech to Text ร่วมกับ OCR เพื่อการแปลงเสียงพูดเป็นข้อความจะช่วยลดเวลาในการป้อนข้อมูล รวมถึงลดต้นทุนในการจ้างพนักงาน และลดต้นทุนในการพิมพ์เอกสารได้

4. แปลงเอกสารเป็นข้อความดิจิทัล

เทคโนโลยี Speech to Text และ OCR เมื่อใช้ร่วมกัน จะช่วยแปลงเอกสารให้เป็นข้อความดิจิทัลได้อย่างสะดวก และมีประสิทธิภาพ ซึ่งช่วยให้เก็บรักษาข้อมูลได้อย่างปลอดภัย และกำหนดสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลเฉพาะบุคคลหรือกลุ่มบุคคลได้

5. การวิเคราะห์ข้อมูลและนำไปใช้ได้ง่าย-รวดเร็ว

เมื่อแปลงเสียงเป็นข้อความดิจิทัลแล้ว จะทำให้การวิเคราะห์และนำข้อมูลไปใช้เป็นกระบวนการที่ง่ายและรวดเร็วขึ้น ส่งผลทำให้สามารถค้นหาข้อมูลเชิงลึกเพื่อนำไปใช้ประโยชน์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

มองหาเทคโนโลยี OCR ที่ทำงานร่วมกับเทคโนโลยี Speech to Text ได้อย่างง่ายดาย และมีประสิทธิภาพ เลือก aiScript จากบริษัทพัฒนา AI  อย่าง AIGEN ที่พร้อมให้คำปรึกษา วิเคราะห์ และพัฒนาโซลูชันต่าง ๆ เพื่อให้สามารถตอบโจทย์การทำงานของแต่ละองค์กรได้อย่างดีที่สุด ติดต่อเราเลยที่นี่ 

ข้อมูลอ้างอิง

1. What are some examples of speech recognition?. สืบค้นเมื่อวันที่ 20 มิถุนายน 2567 จาก https://medium.com/@rrathnakar707/what-are-some-examples-of-speech-recognition-f56bc052202f