Avainsanan havaitseminen on puheentunnistusohjelmistojen ja -työkalujen keskeinen piirre. Puheentunnistusohjelmisto käyttää monimutkaisia tekniikoita ymmärtääkseen, mitä joku sanoo, ja muuntaa sen sitten tekstiksi. Tätä varten puheentunnistusohjelmiston on luotettava erilaisiin tekniikoihin ja analyysimenetelmiin. Yksi näistä on avainsanan havaitseminen.
Kaksi erityyppistä avainsanan havaitsemista toimii eri tavalla. Ensimmäinen on avainsanan havaitseminen rajoittamattomassa puheessa tai lineaarisen foneettisen virran analyysi ilman määritettyjä sanataukoja. Toinen muoto tunnetaan avainsanan havaitsemisena yksittäisessä sanan tunnistuksessa, jossa ohjelmistolla voi olla “vihjeitä” hiljaisuuden tai sanojen välissä.
Rajoittamattoman puheen avainsanan havaitseminen perustuu tiettyihin ohjelmiin, joita kutsutaan algoritmeiksi. Nämä ohjelmat toimivat pohjimmiltaan “bittien” tai yksittäisten foneemien kanssa ennustaakseen mitä ne todennäköisimmin “tarkoittavat” tai mihin kontekstiin ne todennäköisimmin sijoitetaan. Yksi suosittu algoritmi tätä tehtävää varten on iteratiivinen Viterbi -koodaus, jota joskus selitetään yhden sekvenssin “pienimmän normalisoidun etäisyyden” löytäminen toisesta, toisin sanoen vertaamalla databittejä “sovittamiseen”, joka auttaa puheentunnistusta. Jotkut näistä algoritmeista ovat erittäin tehokkaita tulkitsemaan ihmisen puhetta ymmärtämättä sitä tunteellisesti.
Toinen tyyppi, avainsanan havaitseminen eristetyssä sanan tunnistuksessa, käyttää joskus asiantuntijoiden kutsumaa “dynaamista ajan vääristymistä”. Tämä prosessi analysoi nopeutta tai vauhtia puheentunnistuksen helpottamiseksi. On olemassa monia analyyttisiä vertailuja, jotka auttavat muokkaamaan lopputuloksen, joka tulkitsee sanat ainutlaatuisesti.
Molemmat avainsanapistostrategiat selitetään joskus ammattilaisten kutsumilla “piilotetuilla Markov -malleilla”. Markov -malli on nimetty sen keksineen tiedemiehen mukaan ja käyttää monimutkaisia tilastollisia menetelmiä löytääkseen vaikeita tuloksia. Avainsanan tarkkailu ja muut puheentunnistusohjelmistot perustuvat suurelta osin todennäköisyyksiin sekä sekvenssien ja vertailujen tallentamiseen, jotta kone voi tuottaa tekstiä, joka heijastaa tarkemmin ihmiskäyttäjän sanomaa.
Puhe tekstiksi -tekniikka on osoittautunut erittäin hyödylliseksi verbaalisen viestinnän muuntamisessa sivulle ilman, että tarvitaan suuria määriä manuaalista kirjoittamista. On todennäköistä, että avainsanatyökalut ja muut tekniikat ohjaavat edelleen entistä tehokkaampia puheentunnistusohjelmia, jotka tehostavat viestintää eri medioissa. Tällaiset tekniikat kulkevat käsi kädessä digitaalisen tiedonsiirron kanssa, mikä tuo monipuolisempia kykyjä nykymaailmaan ja sen kansalaisiin.