การรู้จําเสียงไม่ใช่โซลูชันเดียวที่เหมาะกับทุกคน การรู้จําเสียงมีความแตกต่างกันเล็กน้อยและประเภทของมันแตกต่างกันไปตามฟังก์ชันการทํางานมากมาย ฟังก์ชันการทํางานรวมถึงการระบุเสียงพูดและระบบการรู้จําผู้พูด ซอฟต์แวร์การรู้จําเสียงที่หลากหลายตอบสนองความต้องการและการใช้งานที่แตกต่างกัน
การรู้จําเสียง 12 ประเภทแสดงไว้ด้านล่าง
- การรู้จําเสียงขึ้นอยู่กับผู้พูด: ระบบการรู้จําเสียงที่ขึ้นกับผู้พูดจะเรียนรู้และปรับให้เข้ากับลักษณะเฉพาะของผู้ใช้แต่ละคน
- การรู้จําเสียงพูดที่ไม่ขึ้นกับผู้พูด: ระบบการรู้จําเสียงพูดที่ไม่ขึ้นกับผู้พูดจะเข้าใจและประมวลผลคําพูดจากผู้ใช้โดยไม่จําเป็นต้องมีการฝึกอบรมล่วงหน้า
- การรู้จําเสียงอย่างต่อเนื่อง: ระบบการรู้จําเสียงพูดอย่างต่อเนื่องประมวลผลและถอดเสียงพูดที่เป็นธรรมชาติและลื่นไหลได้อย่างแม่นยํา
- การรู้จําเสียงแบบไม่ต่อเนื่อง: ระบบการรู้จําเสียงแบบแยกส่วนต้องการให้ผู้ใช้พูดคําแยกกันโดยหยุดชั่วคราวระหว่างนั้นเพื่อการจดจําที่แม่นยํา
- Large Vocabulary Continuous Speech Recognition (LVCSR ): ระบบ Large Vocabulary Continuous Speech Recognition (LVCSR) ประมวลผลและทําความเข้าใจคําพูดด้วยคําศัพท์ที่หลากหลายในการไหลตามธรรมชาติ
- การรู้จําเสียงคําสั่งและการควบคุม: ระบบการรู้จําเสียงคําสั่งและการควบคุมจะจดจําคําสั่งเสียงเฉพาะและดําเนินการหรือการควบคุมที่เกี่ยวข้อง
- การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) - การรู้จํา เสียงที่ปรับปรุงแล้ว: การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) - ระบบการรู้จําเสียงที่ปรับปรุงแล้วตีความและวิเคราะห์ภาษาพูดโดยใช้เทคนิคNLPขั้นสูง
- การรู้จําเสียงระยะไกล: ระบบรู้จําเสียงระยะไกลจับและประมวลผลคําพูดได้อย่างแม่นยําจากระยะไกลเอาชนะเสียงรบกวนรอบข้างและเสียงในห้อง
- การรู้จําเสียงระยะใกล้: ระบบรู้จําเสียงระยะใกล้เชี่ยวชาญในการประมวลผลเสียงพูดอย่างแม่นยําจากระยะใกล้
- การรู้จําเสียงแบบฝังและบนคลาวด์: ระบบการรู้จําเสียงแบบฝังทํางานภายในอุปกรณ์ โดยประมวลผลคําสั่งเสียงโดยไม่จําเป็นต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต
- การรู้จําเสียงตามการเรียนรู้เชิงลึก: ระบบการรู้จําเสียงตามการเรียนรู้เชิงลึกใช้โครงข่ายประสาทเทียมขั้นสูงเพื่อวิเคราะห์และตีความคําพูดของมนุษย์ด้วยความแม่นยําสูง
- ระบบไฮบริด: ระบบไฮบริดผสมผสานจุดแข็งของเทคโนโลยีการรู้จําเสียงต่างๆ เพื่อเพิ่มความแม่นยําและประสิทธิภาพ
1. การรู้จําเสียงพูดขึ้นอยู่กับผู้พูด
การรู้จําเสียงพูดขึ้นอยู่กับผู้พูดจะปรับแต่งให้เหมาะกับเสียงของผู้ใช้โดยเฉพาะ ทําให้สามารถถอดเสียงเป็นคําแบบเรียลไทม์ได้อย่างแม่นยํา คุณสมบัติที่สําคัญของการรู้จําเสียงพูดขึ้นอยู่กับผู้พูด ได้แก่ อัตราความแม่นยําสูงและโปรไฟล์เสียงที่กําหนดเอง ข้อเสียที่อาจเกิดขึ้นคือการลงทุนครั้งแรกสําหรับการฝึกอบรมระบบแม้จะมีความแม่นยําที่น่าประทับใจ
ประเภทที่ขึ้นกับผู้พูดให้ความแม่นยําที่เหนือกว่า แต่มีความยืดหยุ่นน้อยกว่าเมื่อเทียบกับการรู้จําเสียงพูดที่ไม่ขึ้นกับผู้พูด เหมาะอย่างยิ่งสําหรับมืออาชีพที่ต้องการการถอดเสียงที่ถูกต้องการรู้จําเสียงพูดขึ้นอยู่กับผู้พูดไม่เหมาะสําหรับการใช้งานทั่วไป
2. การรู้จําเสียงพูดที่ไม่ขึ้นกับผู้พูด
การรู้จําเสียงพูดที่ไม่ขึ้นกับผู้พูดจะเข้าใจเสียงใดๆ โดยไม่ต้องมีการปรับแต่งเฉพาะผู้ใช้ คุณสมบัติหลักของการรู้จําเสียงพูดที่ไม่ขึ้นกับผู้พูด ได้แก่ การใช้งานและความสามารถในการปรับตัวที่หลากหลาย การรู้จําเสียงพูดที่ไม่ขึ้นกับผู้พูดจะลดทอนความแม่นยําเมื่อเทียบกับระบบที่ขึ้นกับผู้พูด
ผู้ใช้แนะนําการรู้จําเสียงที่ไม่ขึ้นกับลําโพงสําหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการจดจําเสียงขนาดใหญ่ เช่น บอทบริการลูกค้าหรืออุปกรณ์ในครัวเรือนที่สั่งงานด้วยเสียง
3. การรู้จําเสียงอย่างต่อเนื่อง
การรู้จําเสียงพูดอย่างต่อเนื่องซึ่งแตกต่างจากระบบอื่น ๆ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถพูดได้อย่างเป็นธรรมชาติและคล่องแคล่วจดจําประโยคมากกว่าคําที่แยกออกมา คุณลักษณะที่โดดเด่นคือความสามารถในการถอดรหัสคําพูดที่เชื่อมต่อส่งเสริมประสบการณ์ที่ใช้งานง่ายและใช้งานง่าย ความแม่นยําของการรู้จําเสียงอย่างต่อเนื่องสะดุดกับคําพูดที่ทับซ้อนกันแม้ว่าจะเหนือกว่าในการสะท้อนการสนทนาของมนุษย์
การรู้จําเสียงพูดอย่างต่อเนื่องให้การโต้ตอบที่เป็นธรรมชาติมากขึ้นซึ่งตรงกันข้ามกับการรู้จําเสียงพูดที่ไม่ขึ้นกับผู้พูด แต่อาจมีปัญหากับความแม่นยําในสภาพแวดล้อมที่มีเสียงดัง การรู้จําเสียงพูดอย่างต่อเนื่องเหมาะอย่างยิ่งสําหรับบริการถอดความ และยอดเยี่ยมในสถานการณ์ที่การสนทนาที่เป็นธรรมชาติและลื่นไหลเป็นกุญแจสําคัญ เช่น การเขียนตามคําบอกหรือการถอดความการประชุม
4. การรู้จําเสียงแบบไม่ต่อเนื่อง
การรู้จําเสียงแบบไม่ต่อเนื่องต้องการให้ผู้ใช้หยุดชั่วคราวระหว่างคํา ซึ่งจะช่วยเพิ่มความแม่นยําในการจดจํา เทคโนโลยีที่มีคุณลักษณะหลากหลายมีความโดดเด่นในงานต่างๆ เช่น ระบบสั่งการด้วยเสียง แม้ว่าจะมีต้นทุนของการสนทนาที่เป็นธรรมชาติก็ตาม การรู้จําเสียงพูดแบบแยกส่วนให้ความรู้สึกใช้งานง่ายน้อยกว่าซึ่งแตกต่างจากการรู้จําเสียงพูดอย่างต่อเนื่อง แต่ความแม่นยําในการตีความคําสั่งนั้นเหนือกว่า ผู้ใช้แนะนําประเภทการจดจําสําหรับงานที่ให้ความสําคัญกับความแม่นยํามากกว่าความลื่นไหล เช่น แอปพลิเคชันคําสั่งเสียง
5. การรู้จําเสียงพูดอย่างต่อเนื่องคําศัพท์ขนาดใหญ่ (LVCSR)
การรู้จําเสียงพูดอย่างต่อเนื่องของคําศัพท์ขนาดใหญ่ (LVCSR) เป็นเทคโนโลยีอันทรงพลังที่โดดเด่นในด้านขอบเขตคําศัพท์ที่กว้างขวาง LVCSR เป็นเลิศในการตีความภาษาธรรมชาติที่ซับซ้อน ทําให้เป็นตัวเลือกที่เหนือกว่าสําหรับการใช้งาน LVCSR ต่อสู้กับความแม่นยําท่ามกลางเสียงรบกวนรอบข้าง เช่น การรู้จําเสียงพูดอย่างต่อเนื่อง
LVCSR เป็นเลิศเหนือการรู้จําเสียงพูดแบบไม่ต่อเนื่องโดยอํานวยความสะดวกในประสบการณ์การสนทนาที่ราบรื่น ซึ่งเหมาะสําหรับบริการถอดความ ผู้ใช้มักแนะนํา LVCSR สําหรับการวิจัยทางวิชาการ สื่อ และบริการทางกฎหมาย เนื่องจากความสามารถที่เหนือกว่าในการตีความภาษาที่ซับซ้อน
6. คําสั่งและการควบคุมการรู้จําเสียง
การรู้จําเสียงพูดของคําสั่งและการควบคุม (C&C) เป็นเลิศในการดําเนินการที่แม่นยําผ่านคําสั่งเสียง ทําให้เป็นเครื่องมือในแอปพลิเคชันแฮนด์ฟรีและการเข้าถึง ข้อได้เปรียบที่สําคัญของ C&CSR คือความสามารถในการใช้งานอุปกรณ์โดยไม่มีการแทรกแซงด้วยตนเองช่วยเพิ่มความสะดวกสบายและการเข้าถึง มันอาจสะดุดในการทําความเข้าใจภาษาที่ซับซ้อนเมื่อเทียบกับการรู้จําเสียงพูดอย่างต่อเนื่องของคําศัพท์ขนาดใหญ่ (LVCSR) การรู้จําเสียงพูด C&C เหมาะที่สุดสําหรับอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น ยานยนต์ ระบบสมาร์ทโฮม และเทคโนโลยีอํานวยความสะดวก
7. การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) - การรู้จําเสียงที่ปรับปรุงแล้ว
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) - การรู้จําเสียงที่ปรับปรุงแล้วช่วยยกระดับประสบการณ์ของผู้ใช้โดยการทําความเข้าใจและตีความภาษามนุษย์ในลักษณะตามบริบท NLP-enhanced speech recognition เจริญรุ่งเรืองในการทําความเข้าใจความแตกต่างของการสนทนาของมนุษย์ซึ่งแตกต่างจากการรู้จําเสียงคําสั่งและการควบคุม (C&C)
จุดแข็งหลักของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) - การรู้จําเสียงที่ปรับปรุงแล้วอยู่ที่ความเข้าใจตามบริบทที่เหนือกว่าซึ่งช่วยเพิ่มปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้ ข้อเสียคือความต้องการพลังการคํานวณสูงที่เพิ่มขึ้น อุตสาหกรรมที่การตีความการสนทนาเหมือนมนุษย์ได้รับประโยชน์อย่างมากจากการรู้จําเสียงที่ปรับปรุงNLP
8. การรู้จําเสียงพูดระยะไกล
Far-Field Speech Recognition (FFSR) ประมวลผลเสียงพูดจากระยะไกล ทําให้เหมาะสําหรับระบบสมาร์ทโฮมและห้องประชุม ข้อได้เปรียบที่สําคัญของ Far-Field Speech Recognition คือความสามารถในการตรวจจับคําพูดท่ามกลางเสียงรบกวนรอบข้าง ซึ่งเป็นคุณสมบัติที่ทําให้แตกต่างจากการรู้จําเสียงพูดของ Command and Control (C&C)
FFSR ต่อสู้กับความแม่นยําในการตีความเมื่อผู้พูดอยู่ไกล FFSR มีแอปพลิเคชันที่กว้างขึ้นโดยที่อุปกรณ์ไม่ได้อยู่ใกล้กับผู้ใช้ในขณะที่ C&C เป็นเลิศในการดําเนินการคําสั่งโดยตรง ผู้ใช้แนะนําเทคโนโลยีนี้สําหรับสถานการณ์ที่ต้องใช้คําสั่งเสียงจากระยะไกล
9. การรู้จําเสียงพูดระยะใกล้
Near-Field Speech Recognition (NFSR) ปรับแต่งสําหรับการโต้ตอบระยะใกล้ โดยยอดเยี่ยมในการใช้งานที่ลําโพงอยู่ห่างจากอุปกรณ์เพียงไม่กี่ฟุต จุดแข็งของ NFSR อยู่ที่การให้ความแม่นยําในการถอดความสูงเนื่องจากความใกล้ชิด ประสิทธิภาพของ NFSR ลดลงในสถานการณ์ระยะไกล ซึ่งแตกต่างจากการรู้จําเสียงพูดระยะไกล NFSR มีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งสําหรับผู้ใช้อุปกรณ์ส่วนบุคคล ซึ่งโดยทั่วไปแล้วผู้ใช้จะอยู่ใกล้กับอุปกรณ์
10. การรู้จําเสียงแบบฝังและบนคลาวด์
ระบบการรู้จําเสียงพูดแบบฝังตัวและบนคลาวด์นําเสนอแอปพลิเคชันที่หลากหลายในอุปกรณ์และสภาพแวดล้อมต่างๆ ระบบฝังตัว Excel การทํางานแบบออฟไลน์ เพื่อให้มั่นใจถึงความเป็นส่วนตัวและความรวดเร็ว พวกเขาอาจขาดความสามารถทางภาษาที่กว้างขวางจากระบบบนคลาวด์ ระบบคลาวด์ในขณะที่ต้องการการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต แต่ก็มีความแม่นยําที่เหนือกว่าจากฐานข้อมูลภาษาที่กว้างขวาง
ระบบรู้จําเสียงพูดบนคลาวด์เจริญรุ่งเรืองทั้งในสถานการณ์ใกล้และไกลซึ่งตรงกันข้ามกับ NFSR เทคโนโลยีทั้งสองเหมาะสําหรับผู้ใช้ที่ให้ความสําคัญกับการดําเนินการแบบออฟไลน์หรือการสนับสนุนภาษาที่กว้างขึ้น
11. การรู้จําเสียงตามการเรียนรู้เชิงลึก
การรู้จําเสียงพูดตามการเรียนรู้เชิงลึกใช้พลังของปัญญาประดิษฐ์เพื่อปรับปรุงความแม่นยําในการถอดความ การรู้จําเสียงพูดที่ใช้การเรียนรู้เชิงลึกใช้ประโยชน์จากฐานข้อมูลภาษาที่กว้างขวาง ซึ่งช่วยเพิ่มความสามารถทางภาษาที่เทียบได้กับระบบบนคลาวด์ เทคโนโลยีการรู้จําเสียงนี้เฟื่องฟูในสภาพแวดล้อมที่มีภาษาถิ่นและสําเนียงที่หลากหลาย จึงเหมาะอย่างยิ่งสําหรับองค์กรที่เกี่ยวข้องกับลูกค้าหลากหลายวัฒนธรรม
12. ระบบไฮบริด
ระบบไฮบริดใช้แนวทางโครงข่ายประสาทเทียม (NN) เพื่อให้การถอดความที่แม่นยําและมีคุณภาพสูง ระบบเหล่านี้รวมข้อดีของการรู้จําเสียงพูดทั้งแบบฝังและแบบการเรียนรู้เชิงลึกส่งผลให้เกิดความสมดุลที่ราบรื่นระหว่างการดําเนินการออฟไลน์และความสามารถทางภาษา ความซับซ้อนของระบบไฮบริดนําไปสู่ความต้องการในการคํานวณที่สูงขึ้นเมื่อเทียบกับประเภทอื่น ระบบไฮบริดเจริญเติบโตในความหลากหลายทางภาษาทําให้เหมาะสําหรับอุตสาหกรรมที่มีฐานผู้ใช้หลากหลายวัฒนธรรม
การรู้จําเสียงคืออะไร?
การรู้จําเสียง เป็นความก้าวหน้าพื้นฐานที่ยังคงกําหนดภูมิทัศน์ของปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ การรู้จําเสียงทํางานโดยการแปลภาษาพูดเป็นข้อความที่เป็นลายลักษณ์อักษร เทคโนโลยีนี้มีความสําคัญในหลาย ๆ ด้าน เพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผล ตัวอย่างเช่น การรู้จําเสียงช่วยแพลตฟอร์มการถอดความออนไลน์ เช่น Transkriptorโดยอนุญาตให้แปลงคําพูดเป็นข้อความแบบเรียลไทม์
การรู้จําเสียงเปิดใช้งานการโทรด้วยเสียงและความสามารถในการค้นหาในโดเมนของการบริการลูกค้า การรู้จําเสียง เป็นเครื่องมือที่มีค่าสําหรับการเข้าถึง โดยนําเสนอวิธีการสื่อสารทางเลือกสําหรับผู้ทุพพลภาพ ผู้ใช้สามารถมีส่วนร่วมกับเทคโนโลยีแบบแฮนด์ฟรีโดยใช้ระบบรู้จําเสียง
การรู้จําเสียงประเภทใดที่มักใช้ในชีวิตประจําวัน?
การรู้จําเสียงสองประเภทมักใช้ในชีวิตประจําวัน ประเภทต่างๆ ได้แก่ แบบฝังตัวและแบบคลาวด์ การรู้จําเสียงพูดแบบฝังรวมเข้ากับอุปกรณ์ต่างๆ เช่น สมาร์ทโฟนและแล็ปท็อป ทําให้สามารถประมวลผลอินพุตเสียงในเครื่องได้
การรู้จําเสียงบนคลาวด์อาศัยการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตและเซิร์ฟเวอร์ระยะไกลในการประมวลผล ผู้คนใช้การรู้จําเสียงทั้งสองรูปแบบในงานประจําวัน เช่น การออกคําสั่งเสียงบนอุปกรณ์และการโต้ตอบกับฝ่ายบริการลูกค้า
ผู้คน 50% ใช้การค้นหาด้วยเสียงผ่านอุปกรณ์ส่วนตัวในเดือนที่ผ่านมา ซึ่งเน้นย้ําถึงความชุกและผลกระทบของเทคโนโลยีการรู้จําเสียงในชีวิตประจําวันอย่างกว้างขวาง เทคโนโลยีนี้มักเกี่ยวข้องกับการรวมกันของ Large Vocabulary Continuous Speech Recognition (LVCSR), Natural Language Processing (NLP)-Enhanced Speech Recognition และ Deep Learning-Based Speech Recognition เพื่ออํานวยความสะดวกในการค้นหาด้วยเสียงที่แม่นยํา
การรู้จําเสียงประเภทใดที่ไม่ค่อยได้ใช้
การรู้จําเสียงประเภทหนึ่งที่ไม่ค่อยได้ใช้คือการรู้จําเสียงแบบไม่ต่อเนื่อง ซึ่งเกี่ยวข้องกับการป้อนคําหรือวลีที่แยกออกมา แอปพลิเคชันเฉพาะทาง เช่น ซอฟต์แวร์การถอดความทางการแพทย์หรือระบบควบคุมคําสั่ง มักใช้การรู้จําเสียงประเภทนี้
ซอฟต์แวร์การรู้จําเสียงใดดีที่สุดสําหรับนักเขียน
ซอฟต์แวร์การรู้จําเสียงพูดที่ดีที่สุด สําหรับนักเขียนคือ Transkriptor. Transkriptorปรับปรุงกระบวนการถอดความด้วยความแม่นยําที่น่าประหลาดใจเวลาตอบสนองที่รวดเร็วและการรวมAIที่ราบรื่น Transkriptorยืนหยัดอย่างไม่มีใครเทียบ ได้ เมื่อ ผู้ใช้กําลังจดความคิดที่เกิดขึ้นเองหรือถอดความบทสัมภาษณ์ที่ยาวนาน อัลกอริธึมขั้นสูงของ Transkriptor ช่วยให้มั่นใจได้ถึงความแม่นยําสูง ซึ่งช่วยลดความจําเป็นในการแก้ไขที่ใช้เวลานาน
การประยุกต์ใช้การรู้จําเสียงประเภทต่าง ๆ มีอะไรบ้าง?
ต่อไปนี้เป็น แอปพลิเคชั่นการรู้จําเสียง ที่พบบ่อยที่สุด
- การดูแลสุขภาพ: ผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์ใช้เทคโนโลยีการรู้จําเสียงสําหรับการถอดความทางการแพทย์และการบันทึกข้อมูลผู้ป่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความถูกต้องของเอกสาร
- โทรคมนาคม: การรู้จําเสียงช่วยให้สามารถโทรออกด้วยเสียงและบริการลูกค้าอัตโนมัติเพิ่มความสะดวกสบายและปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า
- อุตสาหกรรมยานยนต์: การรู้จําเสียงขับเคลื่อนระบบควบคุมแบบแฮนด์ฟรีสําหรับการนําทางและความบันเทิง ช่วยให้ผู้ขับขี่มีสมาธิจดจ่อในขณะที่เข้าถึงคุณสมบัติต่างๆ
- ระบบอัตโนมัติในบ้าน: การรู้จําเสียงช่วยให้อุปกรณ์สมาร์ทโฮมควบคุมด้วยเสียงทําให้ควบคุมไฟเทอร์โมสตัทได้อย่างง่ายดาย
- การเขียน: บริการรู้จําเสียงเช่น Transkriptor ช่วยนักเขียนด้วยการถอดความที่ถูกต้องและมีประสิทธิภาพประหยัดเวลาและเพิ่มประสิทธิภาพการทํางาน
- กฎหมาย: เทคโนโลยีการรู้จําเสียงช่วยในการถอดเสียงคําให้การ การสัมภาษณ์ และคดีในศาล ทําให้มั่นใจได้ว่ามีการบันทึกที่แม่นยําตลอดกระบวนการทางกฎหมาย
- การศึกษา: การรู้จําเสียงช่วยให้นักเรียนสามารถแปลงการบรรยายเป็นข้อความเพื่อความเข้าใจและแก้ไขได้ดีขึ้น
- คําบรรยาย: การ รู้จําเสียงช่วยในการบรรยายแบบเรียลไทม์และคําบรรยายเพิ่มการเข้าถึงสําหรับผู้ชมและเพิ่มการเพิ่มประสิทธิภาพกลไกค้นหา (SEO)
- การเงิน: การรู้จําเสียงช่วยเร่งกระบวนการจัดทําเอกสารธุรกรรมและการโต้ตอบกับลูกค้า
- ค้าปลีก: การ รู้จําเสียงช่วยเพิ่มความคล่องตัวในการจัดการสินค้าคงคลังผ่านคลังสินค้าที่สั่งการด้วยเสียง
อะไรคือความแตกต่างระหว่างการรู้จําเสียงและการป้อนตามคําบอก?
ความแตกต่างระหว่างการรู้จําเสียงและการป้อนตามคําบอกคือการรู้จําเสียงจะเข้าใจและดําเนินการตามคําสั่งพูดในขณะที่การเขียนตามคําบอกมุ่งเน้นไปที่การแปลงภาษาพูดเป็นข้อความเขียน ทั้งการรู้จําเสียงพูดและการเขียนตามคําบอกเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการถอดเสียงคําพูดเป็นข้อความ โดยมีจุดประสงค์ที่แตกต่างกันโดยพื้นฐาน
เทคโนโลยีแบบโต้ตอบ เช่น ผู้ช่วยเสียงและการบริการลูกค้าอัตโนมัติมักใช้การรู้จําเสียงเพื่อทําความเข้าใจและตอบสนองต่อคําพูด การเขียนตามคําบอกเป็นสิ่งล้ําค่าสําหรับทุกคนที่ต้องการบริการถอดความ เนื่องจากส่วนใหญ่จะแปลงภาษาพูดเป็นข้อความที่เป็นลายลักษณ์อักษร การรู้จําเสียงจะตีความและตอบสนองต่อคําพูด ในขณะที่การเขียนตามคําบอกจะถอดเสียง
