Prepoznavanje govora ni rešitev, ki bi ustrezala vsem. Prepoznavanje govora je niansirano, njegove vrste pa se razlikujejo glede na številne funkcionalnosti. Funkcije vključujejo identifikacijo govora in sisteme za prepoznavanje govorcev. Raznolikost programske opreme za prepoznavanje govora, ki je na voljo, ustreza različnim potrebam in uporabam.
Spodaj je navedenih 12 vrst prepoznavanja govora.
- Prepoznavanje govora, odvisno od govorca: Sistemi za prepoznavanje govora, ki so odvisni od govorca, se učijo in prilagajajo edinstvenim glasovnim značilnostim posameznega uporabnika.
- Prepoznavanje govora, neodvisno od govorca: Sistemi za prepoznavanje govora, neodvisni od govorca, razumejo in obdelujejo govor katerega koli uporabnika, ne da bi potrebovali predhodno usposabljanje.
- Neprekinjeno prepoznavanje govora: Sistemi za neprekinjeno prepoznavanje govora natančno obdelujejo in prepisujejo naravni, tekoči govor.
- Diskretno prepoznavanje govora: Sistemi za prepoznavanje diskretnega govora zahtevajo, da uporabniki izgovarjajo besede ločeno s premori vmes za natančno prepoznavanje.
- Veliko besedišče Neprekinjeno prepoznavanje govora (LVCSR):Veliki sistemi za neprekinjeno prepoznavanje govora (LVCSR) obdelujejo in razumejo govor s širokim naborom besedišča v naravnem toku.
- Prepoznavanje govora za ukaze in nadzor: Sistemi za prepoznavanje govora za ukaze in nadzor prepoznajo določene glasovne ukaze in izvedejo ustrezna dejanja ali kontrole.
- Natural Language Processing (NLP)-Izboljšano prepoznavanje govora:Natural Language Processing (NLP)-Izboljšani sistemi za prepoznavanje govora interpretirajo in analizirajo govorjeni jezik z uporabo naprednih NLP tehnik.
- Prepoznavanje govora na daljavo: Sistemi za prepoznavanje govora na daljavo natančno zajemajo in obdelujejo govor na daljavo, premagujejo hrup v ozadju in akustiko prostora.
- Prepoznavanje govora v bližini: Sistemi za prepoznavanje govora v bližnjem polju so specializirani za natančno obdelavo govora iz bližnje razdalje, običajno nekaj metrov od mikrofona.
- Vgrajeno prepoznavanje govora in prepoznavanje govora v oblaku: Vgrajeni sistemi za prepoznavanje govora delujejo lokalno v napravi in obdelujejo glasovne ukaze, ne da bi potrebovali internetno povezavo.
- Prepoznavanje govora, ki temelji na globokem učenju: Sistemi za prepoznavanje govora, ki temeljijo na globokem učenju, uporabljajo napredne nevronske mreže za analizo in interpretacijo človeškega govora z visoko natančnostjo.
- Hibridni sistemi: Hibridni sistemi združujejo prednosti različnih tehnologij prepoznavanja govora za povečanje natančnosti in zmogljivosti.
1. Prepoznavanje govora, odvisno od govorca
Prepoznavanje govora, odvisno od govorca, se posebej prilagodi uporabnikovemu glasu, kar omogoča natančno transkripcijo v realnem času. Ključne značilnosti prepoznavanja govora, ki je odvisno od govorca, vključujejo visoke stopnje natančnosti in prilagojene glasovne profile. Potencialna slaba stran je začetna časovna naložba za sistemsko usposabljanje kljub impresivni natančnosti.
Tip, ki je odvisen od zvočnika, ponuja vrhunsko natančnost, vendar manj prilagodljivosti v primerjavi s prepoznavanjem govora, neodvisnim od govorca. Idealno za strokovnjake, ki zahtevajo natančne transkripcije, prepoznavanje govora, odvisno od govorca, ni primerno za splošno uporabo.
2. Prepoznavanje govora, neodvisno od govorca
Prepoznavanje govora, neodvisno od govorca, razume vsak glas, ne da bi potrebovalo prilagoditve za uporabnika. Glavne značilnosti prepoznavanja govora, neodvisnega od govorca, vključujejo široko uporabnost in prilagodljivost. Prepoznavanje govora, neodvisno od govorca, ogroža natančnost v primerjavi s sistemi, odvisnimi od govorcev.
Uporabniki priporočajo prepoznavanje govora, neodvisno od govorca, za aplikacije, ki zahtevajo obsežno prepoznavanje glasu, kot so boti za pomoč strankam ali gospodinjske naprave, ki se aktivirajo z glasom.
3. Neprekinjeno prepoznavanje govora
Neprekinjeno prepoznavanje govora, za razliko od drugih sistemov, omogoča uporabnikom, da govorijo naravno in tekoče, prepoznavajo stavke in ne posamezne besede. Pomembna značilnost je njegova sposobnost dešifriranja povezanega govora, kar spodbuja intuitivno in uporabniku prijazno izkušnjo. Natančnost neprekinjenega prepoznavanja govora se omahuje s prekrivajočim se govorom, čeprav je boljša pri zrcaljenju človeškega pogovora.
Neprekinjeno prepoznavanje govora ponuja bolj organsko interakcijo v nasprotju s prepoznavanjem govora, ki je neodvisno od govorca, vendar se lahko v hrupnih okoljih bori z natančnostjo. Neprekinjeno prepoznavanje govora je idealno za storitve prepisovanja in se odlikuje v scenarijih, kjer je naraven, tekoč pogovor ključnega pomena, kot je narekovanje ali prepis sestankov.
4. Diskretno prepoznavanje govora
Diskretno prepoznavanje govora zahteva, da se uporabniki ustavijo med besedami, s čimer se poveča natančnost prepoznavanja. Tehnologija, bogata s funkcijami, se odlikuje pri nalogah, kot so sistemi glasovnih ukazov, čeprav na račun naravnega toka pogovora. Diskretno prepoznavanje govora se zdi manj intuitivno za razliko od neprekinjenega prepoznavanja govora, vendar je njegova natančnost pri interpretaciji ukazov boljša. Uporabniki priporočajo vrsto prepoznavanja za opravila, ki dajejo prednost natančnosti pred pretočnostjo, kot so aplikacije za glasovne ukaze.
5. Večji besednjak Neprekinjeno prepoznavanje govora (LVCSR)
Neprekinjeno prepoznavanje govora z velikim besediščem (LVCSR) je zmogljiva tehnologija, ki izstopa po obsežnem obsegu besedišča. LVCSR se odlikuje pri tolmačenju zapletenega, naravnega jezika, zaradi česar je odlična izbira za aplikacije. LVCSR se bori z natančnostjo med hrupom v ozadju, kot je neprekinjeno prepoznavanje govora.
LVCSR se odlikuje nad diskretnim prepoznavanjem govora, saj omogoča brezhibno pogovorno izkušnjo, kar je idealno za storitve prepisovanja. Uporabniki pogosto priporočajo LVCSR za akademske raziskave, medije in pravne storitve zaradi svoje vrhunske sposobnosti interpretacije zapletenega jezika.
6. Prepoznavanje govora za ukaze in nadzor
Prepoznavanje govora ukazov in nadzora (C&C) se odlikuje pri izvajanju natančnih dejanj z glasovnimi ukazi, zaradi česar je ključnega pomena pri prostoročnih aplikacijah in dostopnosti. Ključna prednost C&CSR je njegova sposobnost upravljanja naprav brez ročnega posega, kar povečuje udobje in dostopnost. Lahko se omahuje pri razumevanju kompleksnega jezika v primerjavi z velikim besediščem neprekinjenega prepoznavanja govora (LVCSR). Prepoznavanje govora C & C je najbolj primerno za industrije, kot so avtomobilska industrija, SMART domači sistemi in podporna tehnologija.
7. Natural Language Processing (NLP)-Izboljšano prepoznavanje govora
Natural Language Processing (NLP)-izboljšano prepoznavanje govora dviguje uporabniško izkušnjo z razumevanjem in interpretacijo človeškega jezika na kontekstualni način. NLP-izboljšano prepoznavanje govora uspeva pri razumevanju odtenkov človeškega pogovora, za razliko od prepoznavanja govora ukazov in nadzora (C&C).
Natural Language Processing (NLP)-izboljšano prepoznavanje govora je glavna moč v njegovem vrhunskem kontekstualnem razumevanju, ki izboljšuje interakcijo z uporabnikom. Slaba stran je povečana potreba po visoki računalniški moči. Panoge, kjer je človeška interpretacija pogovora ključnega pomena, imajo koristi od izboljšanega prepoznavanja govora NLP.
8. Prepoznavanje govora na daljavo
Prepoznavanje govora na daljavo (FFSR) obdeluje govor na daljavo, zaradi česar je idealen za SMART domače sisteme in konferenčne sobe. Pomembna prednost prepoznavanja govora na daljavo je sposobnost zaznavanja govora med hrupom v ozadju, funkcija, ki ga ločuje od prepoznavanja govora Command and Control (C&C).
FFSR se bori z natančnostjo tolmačenja, ko je govornik daleč. FFSR ponuja širše aplikacije, kjer naprava ni blizu uporabnika, medtem ko se C&C odlikuje v neposrednem izvajanju ukazov. Uporabniki priporočajo to tehnologijo za situacije, ki zahtevajo glasovne ukaze na daljavo.
9. Prepoznavanje govora bližnjega polja
Prepoznavanje govora bližnjega polja (NFSR) se prilagaja interakcijam na bližnji razdalji in se odlikuje v aplikacijah, kjer je govornik nekaj metrov od naprave. Moč NFSR je v zagotavljanju visoke natančnosti transkripcije zaradi svoje bližine. Uspešnost NFSR se zmanjšuje v situacijah na daljavo, za razliko od prepoznavanja govora na daljavo. NFSR je še posebej učinkovit za uporabnike osebnih naprav, kjer je uporabnik običajno v neposredni bližini naprave.
10. Prepoznavanje vdelanega govora in govora v oblaku
Vgrajeni sistemi za prepoznavanje govora v oblaku ponujajo vsestranske aplikacije v različnih napravah in okoljih. Vgrajeni sistemi Excel v operacijah brez povezave, kar zagotavlja zasebnost in hitrost. Morda jim manjkajo obsežne jezikovne zmogljivosti, ki jih zagotavljajo sistemi v oblaku. Sistemi v oblaku, ki potrebujejo internetno povezavo, se ponašajo z vrhunsko natančnostjo obsežnih jezikovnih baz podatkov.
Sistemi za prepoznavanje govora v oblaku uspevajo v bližnjih in daljnih situacijah v nasprotju z NFSR. Obe tehnologiji sta primerni za uporabnike, ki dajejo prednost operacijam brez povezave ali širši jezikovni podpori.
11. Prepoznavanje govora na podlagi globokega učenja
Prepoznavanje govora, ki temelji na globokem učenju, uporablja moč umetne inteligence za izboljšanje natančnosti prepisovanja. Prepoznavanje govora, ki temelji na globokem učenju, izkorišča obsežne jezikovne baze podatkov, kar izboljšuje jezikovne zmogljivosti, primerljive s sistemi v oblaku. Ta tehnologija prepoznavanja govora uspeva v okoljih z različnimi narečji in naglasi, zaradi česar je idealna za organizacije, ki se ukvarjajo z večkulturnimi strankami.
12. Hibridni sistemi
Hibridni sistemi uporabljajo pristop nevronske mreže (NN) za zagotavljanje natančne in kakovostne transkripcije. Ti sistemi združujejo prednosti vgrajenega in globokega učenja prepoznavanja govora, kar ima za posledico brezhibno ravnovesje med operacijami brez povezave in jezikovnimi sposobnostmi. Kompleksnost hibridnih sistemov vodi do višjih računalniških zahtev v primerjavi z drugimi vrstami. Hibridni sistemi uspevajo v jezikovni raznolikosti, zaradi česar so idealni za panoge z večkulturno bazo uporabnikov.
Kaj je prepoznavanje govora?
Prepoznavanje govora je temeljni napredek, ki še naprej oblikuje pokrajino interakcije med človekom in računalnikom. Prepoznavanje govora deluje tako, da govorjeni jezik prevede v pisno besedilo. Tehnologija je ključnega pomena na več področjih, saj povečuje učinkovitost in učinkovitost. Na primer, prepoznavanje govora pomaga spletnim platformam za prepisovanje, kot je Transkriptor, tako da omogoča pretvorbo govora v besedilo v realnem času.
Prepoznavanje govora omogoča glasovno aktivirano klicanje in iskanje v domeni storitev za stranke. Prepoznavanje govora služi kot dragoceno orodje za dostopnost, ki ponuja alternativno komunikacijsko metodo za invalide. Uporabniki se lahko s tehnologijo vključijo prostoročno z uporabo sistema za prepoznavanje govora.
Katera vrsta prepoznavanja govora se pogosto uporablja vsak dan?
Vsak dan se običajno uporabljata dve vrsti prepoznavanja govora. Vrste vključujejo vdelane in v oblaku. Vgrajeno prepoznavanje govora se integrira v naprave, kot so pametni telefoni in prenosni računalniki, kar jim omogoča lokalno obdelavo zvočnega vnosa.
Prepoznavanje govora v oblaku temelji na internetni povezavi in oddaljenih strežnikih za obdelavo. Ljudje uporabljajo obe obliki prepoznavanja govora pri vsakodnevnih opravilih, kot je izdajanje glasovnih ukazov na napravah in interakcija s službo za stranke.
50% ljudi je v zadnjem mesecu uporabljalo glasovno iskanje prek osebne naprave, kar poudarja razširjenost in vpliv tehnologije prepoznavanja govora v vsakdanjem življenju. Tehnologija pogosto vključuje kombinacijo neprekinjenega prepoznavanja govora z velikim besediščem (LVCSR), Natural Language Processing (NLP) izboljšanega prepoznavanja govora in prepoznavanja govora, ki temelji na globokem učenju, da se olajša natančno glasovno iskanje.
Katera vrsta prepoznavanja govora se redko uporablja?
Ena vrsta prepoznavanja govora, ki se redko uporablja, je diskretno prepoznavanje govora, ki vključuje vnos izoliranih besed ali besednih zvez. Specializirane aplikacije, kot so programska oprema za medicinsko transkripcijo ali sistemi za nadzor ukazov, običajno uporabljajo to vrsto prepoznavanja govora.
Katera programska oprema za prepoznavanje govora je najboljša za pisatelje?
Najboljša programska oprema za prepoznavanje govora za pisce je Transkriptor. Transkriptor poenostavi postopek prepisovanja s svojo osupljivo natančnostjo, hitrimi časi obdelave in brezhibno integracijo AI .Transkriptor je brez konkurence, ne glede na to, ali uporabniki zapisujejo spontane misli ali prepisujejo dolge intervjuje. Napredni algoritem Transkriptorja zagotavlja visoko natančnost in zmanjšuje potrebo po dolgotrajnih revizijah.
Kakšne so aplikacije različnih vrst prepoznavanja govora?
V nadaljevanju je nekaj najpogostejših aplikacij prepoznavanja govora.
- Zdravstveno varstvo: Zdravstveni delavci uporabljajo tehnologijo prepoznavanja govora za medicinsko transkripcijo in zajemanje podatkov o bolnikih, kar povečuje učinkovitost in natančnost dokumentacije.
- Telekomunikacije: Prepoznavanje govora omogoča glasovno klicanje in avtomatizirano storitev za stranke, kar povečuje udobje in izboljšuje uporabniško izkušnjo.
- Avtomobilska industrija: Prepoznavanje govora poganja prostoročne nadzorne sisteme za navigacijo in zabavo, kar voznikom omogoča, da ostanejo osredotočeni med dostopom do različnih funkcij.
- Avtomatizacija doma: Prepoznavanje govora omogoča glasovno vodenje SMART domačih napravah, kar omogoča enostavno upravljanje luči, termostatov.
- Pisanje: Storitve prepoznavanja govora, kot Transkriptor pomagajo pisateljem z zagotavljanjem natančnega in učinkovitega prepisovanja, prihrankom časa in povečanjem produktivnosti.
- Pravo: Tehnologija prepoznavanja govora pomaga pri prepisovanju pričevanj, intervjujev in sodnih primerov, kar zagotavlja natančen zapis v celotnih pravnih postopkih.
- Izobraževanje: Prepoznavanje govora omogoča študentom, da pretvorijo predavanja v besedilo za boljše razumevanje in ponavljanje.
- Podnaslavljanje: Prepoznavanje govora pomaga pri podnaslavljanju in podnapisih v realnem času, izboljšuje dostopnost za gledalce in povečuje optimizacijo iskalnikov (SEO).
- Finance: Prepoznavanje govora pospešuje proces dokumentiranja transakcij in interakcij s strankami.
- Maloprodaja: Prepoznavanje govora poenostavlja upravljanje zalog z glasovno usmerjenim skladiščenjem.
Kakšna je razlika med prepoznavanjem govora in narekovanjem?
Razlika med prepoznavanjem govora in narekanjem je v tem, da prepoznavanje govora razume in deluje na govorjene ukaze, medtem ko se diktat osredotoča na pretvorbo govorjenega jezika v pisno besedilo. Tako prepoznavanje govora kot narekovanje sta učinkovita orodja pri prepisovanju izgovorjenih besed v besedilo, ki služita bistveno različnim namenom.
Interaktivne tehnologije, kot so glasovni pomočniki in avtomatizirane storitve za stranke, pogosto uporabljajo prepoznavanje govora za razumevanje govora in odzivanje nanj. Narekovanje je neprecenljivo za vsakogar, ki potrebuje storitve prepisovanja, saj v prvi vrsti pretvarja govorjeni jezik v pisno besedilo. Prepoznavanje govora razlaga govor in se odziva nanj, medtem ko ga diktat prepisuje.
