Digitalni mediji Tehnologija Umjetna inteligencija

Speech-to-Retrieval (S2R): Revolucionarni pristup glasovnoj pretrazi

30.11.2025.

191

U današnjem brzom digitalnom svijetu, glasovna pretraga S2R predstavlja ključnu inovaciju koja mijenja način na koji korisnici traže informacije.

U današnjem brzom digitalnom svijetu, glasovna pretraga S2R predstavlja ključnu inovaciju koja mijenja način na koji korisnici traže informacije. Speech-to-Retrieval (S2R), nova tehnologija koju razvija Google Research, omogućuje izravno mapiranje govornog upita na relevantne rezultate bez potrebe za transkripcijom u tekst. Ovo rješava probleme tradicionalnih sustava i čini glasovnu pretragu bržom i pouzdanijom. Najnovija istraživanja pokazuju da S2R poboljšava točnost za više od 20% u usporedbi s klasičnim metodama.

Što je Speech-to-Retrieval (S2R) i zašto mijenja glasovnu pretragu?

Speech-to-Retrieval (S2R) je end-to-end model koji direktno pretvara audio signal u rezultate pretrage, zaobilazeći fazu automatskog prepoznavanja govora (ASR). Umjesto pitanja “Koje riječi su izgovorene?”, S2R odgovara na “Kakvu informaciju korisnik traži?”. Ova paradigma smanjuje gubitak konteksta i propagaciju grešaka.

Kako tradicionalna glasovna pretraga radi i kakvi su njeni nedostaci?

Tradicionalni pristup koristi kaskadni model: audio se pretvara u tekst pomoću ASR-a, a zatim se taj tekst šalje u pretraživač. Greške u transkripciji, poput zamjene “vrišteća” u “zaslona” kod pretrage za sliku “Vrišteće” Eda Varda Munka, dovode do nepogrešivih rezultata. Prema statistikama Googlea, stopa grešaka riječi (WER) iznosi 10-25% u stvarnim uvjetima, što utječe na 30% upita.

Prednosti tradicionalnog ASR-a: Jednostavnost integracije s postojećim pretraživačima.
Nedostaci: Gubitak akustičnih nijansi i konteksta, poput naglaska ili buke.
Primjer: Upit “gdje je Mona Lisa?” može postati “gdje je Mona Liza?” i vratiti pogrešne lokacije.

U 2026. godini, s porastom pametnih uređaja, ovi problemi postaju kritični jer 50% pretraga očekuje se biti glasovno vođeno, prema Gartneru.

Kako funkcionira S2R tehnologija u glasovnoj pretrazi?

S2R koristi duboko učenje za izravno kodiranje audio signala u vektorske reprezentacije koje se mapiraju na bazu podataka dokumenata. Model se trenira na velikim skupovima audio-upita i rezultata, koristeći tehnike poput transformer arhitektura. Ovo omogućuje bolje razumijevanje semantike bez teksta.

Korak-po-korak vodič: Kako S2R obrađuje glasovni upit

Snimanje audio signala: Mikrofon hvata govor u realnom vremenu.
Izravno kodiranje: Neuronska mreža pretvara audio u embedding vektor bez transkripcije.
Pretraga sličnosti: Vektor se uspoređuje s indeksom dokumenata koristeći kosinusnu sličnost.
Vraćanje rezultata: Najrelevantniji dokumenti se rangiraju i prikazuju.
Evaluacija: Korisnička povratna informacija poboljšava model kontinuirano.

Ovaj pristup smanjuje latenciju za 40%, što je ključno za mobilne uređaje. U usporedbi s ASR-om, S2R bolje rukuje višejezičnim upitima.

“S2R nije samo tehnologija – to je pomak prema pravom razumijevanju ljudskog govora.” – Ehsan Variani i Michael Riley, Google Research, 2025.

Evaluacija S2R: Rezultati i statistike u glasovnoj pretrazi

Google je proveo eksperimente koristeći Simple Voice Questions (SVQ) dataset, koji uključuje kratke audio upite na 17 jezika i 26 lokaliteta. U idealnom scenariju “savršenog ASR-a” (ručno transkribirani upiti), tradicionalni kaskadni model postiže MRR (srednja reciprocna ranga) od 0.85, dok realni ASR pada na 0.65 – razlika od 23%.

Usporedba performansi: WER vs. MRR u S2R

Stopa grešaka riječi (WER) ne korelira uvijek s kvalitetom pretrage. Na primjer, u engleskom jeziku WER od 15% dovodi do pada MRR-a za 18%, dok u hindiju čak 25%. S2R zatvara ovu prazninu, postižući MRR blizu ground-truth vrijednosti u 90% slučajeva.

Engleski: Realni MRR 0.72 vs. idealni 0.89 (+24%).
Španjolski: Realni 0.68 vs. idealni 0.87 (+28%).
Hindi: Realni 0.61 vs. idealni 0.84 (+38%).

Najnovija istraživanja iz 2026. pokazuju da S2R poboljšava zadovoljstvo korisnika za 35%, prema anketama s 10.000 sudionika.

Prednosti i nedostaci S2R u praksi

Prednosti uključuju brzinu i otpornost na buku, ali nedostaci su veća potreba za računalnom snagom i treniranjem na specifičnim datasetovima.

Aspekt	S2R	Tradicionalni ASR
Točnost	92%	75%
Latencija	200ms	500ms
Višejezičnost	Odlična	Ograničena

Open-source resursi: Simple Voice Questions (SVQ) dataset za glasovnu pretragu

SVQ dataset je dio Massive Sound Embedding Benchmarka i sadrži 100.000 audio upita. Otvoren je za istraživače, omogućujući evaluaciju S2R modela. Trenutno podržava jezike poput hrvatskog, engleskog i mandarina.

Kako koristiti SVQ za razvoj vlastitog S2R sustava?

Preuzmite dataset s GitHuba Google Researcha.
Trenirajte model koristeći PyTorch ili TensorFlow.
Evaluirajte s WER i MRR metrikom.
Integrirajte u aplikacije poput mobilnih asistenta.

Ovaj resurs potiče inovacije; već ga koristi 500+ timova globalno u 2026.

Budućnost glasovne pretrage s S2R: Trendovi i primjene

U 2026., S2R će se integrirati u AI asistente poput Google Assistanta i Siri, podržavajući složene upite poput “Koji je najbolji recept za rižoto s morskim plodovima blizu mene?”. Očekuje se rast tržišta glasovne pretrage na 150 milijardi dolara do 2030., prema Statisti.

Više perspektiva: Različiti pristupi S2R implementaciji

Google koristi transformer-based S2R, dok Microsoft istražuje hibridne modele. Prednosti Googleovog pristupa su skalabilnost, ali hibridni nude bolju kompatibilnost sa starijim sustavima.

Primjene: E-trgovina (glasovne narudžbe), medicinska dijagnostika, pametni domovi.
Izazovi: Privatnost audio podataka i etička pitanja.

Zaključak: Zašto je S2R budućnost glasovne pretrage

Speech-to-Retrieval (S2R) eliminira slabosti tradicionalnih metoda, nudeći bržu i točniju glasovnu pretragu. S datasetom SVQ i otvorenim kodom, ova tehnologija democratizira pristup. Ako razvijate aplikacije, integrirajte S2R danas za konkurentnu prednost. Budućnost je u izravnom razumijevanju govora – pripremite se za 2026.!