多模态 AI 通过将音频输入与额外的数据源（如视觉、上下文或环境输入）相结合，改进了语音转文本应用程序，以解决传统语音识别系统的局限性。 例如，处理音频和视觉数据（如嘴唇动作）的系统可以更好地处理嘈杂的环境，而上下文数据（如特定于用户的词汇或对话历史记录）可以解决语音中的歧义。 与仅依赖音频信号相比，这种方法提高了准确性，减少了错误，并实现了更具适应性的应用程序。
一个关键的改进是噪声鲁棒性。 传统的语音转文本系统在嘈杂的环境中表现不佳，因为背景声音会干扰音频分析。 多模态系统可以集成视频输入来分析嘴唇动作和面部表情，从而提供视觉线索，帮助区分口语单词和噪声。 例如，处理视频通话的系统可以将说话者的嘴唇动作与音频信号进行交叉引用，以过滤掉重叠的声音或环境噪声。 开发人员可以使用卷积神经网络 (CNN) 在音频频谱图和视频帧上进行训练来实现这一点，从而提高实际场景中的词错误率。 此外，上下文数据（例如用户的位置、应用程序使用情况或最近的消息）可以帮助预测可能的短语。 例如，如果用户在编码应用程序中经常提及技术术语，则模型可以在转录过程中优先考虑这些术语。
多模态 AI 还解决了口语中的歧义。像 "there" 和 "their" 这样的同音词在音频中无法区分，但可以使用视觉或情境上下文来解决。 例如，医疗保健应用程序转录医生的笔记时，可能会使用患者记录来正确识别医学术语。 同样，将说话人识别（通过语音指纹或面部识别）与音频相结合，可以使系统将语音归因于群体环境中的特定个人，从而改进会议记录。 开发人员可以利用预训练的模型进行说话人区分，并将它们与幻灯片或手写笔记的光学字符识别 (OCR) 集成，以添加更多上下文。 这些技术减少了对后期处理更正的依赖，并为实时字幕或语音助手等应用程序实现了实时、上下文感知的转录。 通过融合多个数据流，多模态 AI 可以创建更可靠和适应性更强的语音转文本解决方案。
