如何使用 node.js 和 express 創(chuàng)建 rest api
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語音識別技術(shù)的歷史可以追溯到 20 世紀(jì) 50 年代，當(dāng)時計算機剛剛興起。盡管早期的語音識別系統(tǒng)功能有限，但它們?yōu)楝F(xiàn)代 STT 技術(shù)奠定了基礎(chǔ)。
1952 年，貝爾實驗室開發(fā)了“奧黛麗”（Audrey）系統(tǒng)，這是第一個能夠識別人類語音的技術(shù)。奧黛麗可以識別從 0 到 9 的數(shù)字，盡管功能簡單，但它標(biāo)志著語音識別技術(shù)的開端。
1962 年，IBM 推出了“Shoebox”設(shè)備，能夠識別 16 個單詞和數(shù)字。這一進(jìn)步使語音識別技術(shù)的應(yīng)用范圍得以擴大，推動了后續(xù)的發(fā)展。
1976 年，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)開發(fā)了“哈比”（Harpy）系統(tǒng)，能夠識別超過 1000 個單詞，并引入了“波束搜索”技術(shù)。這種方法通過分析語音的上下文，大幅提高了識別的準(zhǔn)確性。
進(jìn)入 90 年代，連續(xù)語音識別技術(shù)的出現(xiàn)使用戶能夠以自然語速進(jìn)行語音輸入。1997 年推出的 Dragon NaturallySpeaking 軟件，是首個支持連續(xù)語音輸入的商業(yè)化產(chǎn)品，為語音識別的普及鋪平了道路。
應(yīng)用程序編程接口（API）的出現(xiàn)徹底改變了語音識別技術(shù)的使用方式，使開發(fā)者能夠輕松將語音轉(zhuǎn)文本功能集成到應(yīng)用中。
API（應(yīng)用程序編程接口）是一組規(guī)則和協(xié)議，用于實現(xiàn)不同軟件之間的通信。在 STT 的背景下，API 允許開發(fā)者通過調(diào)用外部服務(wù)，將語音識別功能集成到自己的應(yīng)用程序中，而無需深入了解底層的機器學(xué)習(xí)或自然語言處理技術(shù)。
21 世紀(jì)初，云計算和機器學(xué)習(xí)的進(jìn)步推動了第一代 STT API 的誕生。以下是幾個具有里程碑意義的 API：
Google Speech API（2011 年）
谷歌推出的 Speech API 是首批面向開發(fā)者的語音識別服務(wù)之一，支持多語言和方言的處理，廣泛應(yīng)用于全球化的應(yīng)用程序中。
Microsoft Bing Speech API（2014 年）
微軟的 Bing Speech API（后更名為 Azure Speech Service）提供了實時轉(zhuǎn)錄、說話者識別和語言檢測等功能，展示了微軟在自然語言處理領(lǐng)域的技術(shù)實力。
IBM Watson Speech to Text API（2015 年）
IBM 的 Watson Speech-to-Text API 提供了連續(xù)識別、單詞識別和時間戳功能，適用于需要高精度轉(zhuǎn)錄的場景。
在 API 出現(xiàn)之前，語音識別技術(shù)的實現(xiàn)需要大量的硬件、軟件和專業(yè)知識投入。API 的普及降低了技術(shù)門檻，使中小企業(yè)也能輕松使用語音識別功能。
客戶服務(wù)領(lǐng)域
企業(yè)可以利用 STT API 自動轉(zhuǎn)錄客戶通話記錄，分析客戶互動數(shù)據(jù)，從而提升服務(wù)質(zhì)量。
醫(yī)療行業(yè)
醫(yī)療文檔工具通過 STT API 實現(xiàn)語音驅(qū)動的記錄功能，幫助醫(yī)生減少文書工作，專注于患者護(hù)理。
根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，全球 STT API 市場在 2021 年的價值為 24 億美元，預(yù)計到 2031 年將達(dá)到 121 億美元，年均復(fù)合增長率為 17.8%。以下是近年來的技術(shù)進(jìn)步：
人工智能的應(yīng)用
現(xiàn)代 STT API 通過深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，大幅提高了語音識別的準(zhǔn)確性和效率。
實時處理能力
許多 API 支持實時語音轉(zhuǎn)錄，滿足了對即時性要求較高的應(yīng)用場景。
隨著 STT API 市場的不斷發(fā)展，Krisp 推出了專注于降噪和高精度的語音轉(zhuǎn)文本解決方案，滿足了聯(lián)絡(luò)中心等對語音清晰度要求較高的場景需求。
高級降噪技術(shù)
Krisp 的核心功能是其行業(yè)領(lǐng)先的降噪技術(shù)，能夠有效過濾背景噪聲，即使在嘈雜環(huán)境中也能準(zhǔn)確捕捉說話者的語音。
無縫集成
Krisp 的 API 易于集成，適用于各種現(xiàn)代通信需求，為開發(fā)者提供了靈活的解決方案。
語音轉(zhuǎn)文本技術(shù)從 20 世紀(jì) 50 年代的簡單系統(tǒng)發(fā)展到如今功能強大的 API，經(jīng)歷了多個關(guān)鍵階段。API 的出現(xiàn)不僅降低了技術(shù)門檻，還推動了各行業(yè)的創(chuàng)新。隨著市場的持續(xù)增長和技術(shù)的不斷進(jìn)步，STT API 的應(yīng)用前景將更加廣闊。Krisp 等創(chuàng)新解決方案的加入，為語音識別技術(shù)的未來發(fā)展注入了新的動力。
原文鏈接: https://krisp.ai/blog/speech-to-text-api-evolution/如何使用 node.js 和 express 創(chuàng)建 rest api
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