7、印英混合语自动语音识别系统在欺诈检测中的性能分析

印英混合语自动语音识别系统在欺诈检测中的性能分析

1. 引言

在过去十年里，语音技术在全球范围内的消费电子产品中得到了广泛应用，如手机、虚拟助手和语音激活设备，主要服务于讲英语的城市人群。然而，在印度等新兴市场，由于英语并非大众语言，语音技术系统的部署进展缓慢。印度存在大量农村和半城市人口，目前尚未得到这些系统的充分服务。此外，英语在印度常与其他印度语言混合使用，这为开发能够有效处理代码混合输入的语音技术提供了巨大机会，可应用于保险、银行、电子商务等不同业务领域。

为了有效服务这些群体和业务领域，语音技术需要应对代码混合、强大的语言支持、在不同声学环境中的准确语音识别以及针对特定领域术语和工作流程的定制等挑战。开发能够应对这些挑战的系统，不仅可以赋予边缘化社区权力，推动积极的社会经济影响，还能改善客户体验。

目前，最先进的自动语音识别（ASR）引擎在有大量标注语音数据的语言和任务中表现出色。例如，一些英语ASR引擎的性能已接近人类水平。但这并不意味着ASR领域没有问题需要解决。对于许多低资源语言和代码切换等复杂情况，ASR引擎的性能仍远不及人类水平。虽然Hugging Face上有许多预训练的ASR模型，但它们存在一些缺点，如语言支持有限、需要针对特定领域进行微调、对硬件资源要求高以及在可解释性方面存在挑战。

ASR系统通常是处理语音数据以获取见解的第一步，但不是解决现实世界问题的唯一步骤。例如，在语音机器人中，ASR引擎将语音转换为文本后，还需要自然语言理解（NLU）系统来理解转录文本中的潜在信息并生成适当的响应。然而，目前对于ASR系统需要达到何种性能水平才能使下游任务顺利进行，还没有明确的定论，这可能因具体情况而异。

在印度的食品领域