كيفية الاستفادة من الكلام إلى نص؟

نحن نعيش في عصر الذكاء الاصطناعي ، وأصبح جزءًا من حياتنا اليومية. من هواتفنا الذكية إلى محركات السيارات ، فقد تغلغل في كل جانب من جوانب حياتنا تقريبًا. أحد الأمثلة على ذلك هو تقنية تحويل الكلام إلى نص. تكون التسجيلات التلقائية لمحادثاتك أسرع وأسهل في التحليل عندما تكون بتنسيق صوتي.

يحفظ القلم والورق قوائم المهام والمهمات المكتبية. كما أنه يساعد الأطباء في طلب الاختبارات والوصول إلى مخططات المرضى بمعدل دقة يزيد عن 99٪.

مع Speech Analytics ، لم تعد بحاجة إلى جامع الاستبيانات لتسأل الناس عن شعورهم. ما عليك سوى قراءة محادثات الرسائل النصية الخاصة بهم بدلاً من ذلك ، حتى لو كانت بلغة غير معروفة.

مقدمة: ما هو الكلام لتقنية النص؟

الكلام إلى نص يغير الطريقة التي نعيش ونعمل بها. له فوائد كبيرة وفي بعض الحالات يمكنه حل مشكلة تمامًا. تستمر تطبيقات هذه الأداة في الرعاية الصحية وخدمة العملاء والصحافة والبحث النوعي وما إلى ذلك في النمو كل عام.

توضح هذه المقالة الطرق المختلفة التي تشارك بها هذه القطعة الرائعة من التكنولوجيا في العديد من الصناعات اليوم. من المتخصصين في الرعاية الصحية إلى الصحفيين ، تعد برامج تحويل الكلام إلى نص مفيدة. يوفر للطلب على تقارير سريعة ومفصلة. تأتي الفوائد من كونه يوفر الوقت ، وتحسين خدمة العملاء ، وتحسين جودة الخدمات.

التكنولوجيا ليست مثالية للمحادثات الطبيعية. ولكن عند الاقتران بأشخاص يتمتعون بمهارات اتصال رائعة ، يمكن لمساعد الذكاء الاصطناعي إكمال المهام بشكل أفضل بلا حدود.

كيف يعمل الكلام إلى البرامج النصية؟

التعرف على الصوت والترجمة مفهوم قديم كان موجودًا منذ عقود. لقد اعتمدت دائمًا على القدرات اللغوية الطبيعية للإنسان.

وهكذا ، بعد النقل والترجمة إلى لغة أخرى ، يقوم البشر بتنظيف الأخطاء المحتملة واستنتاج المعنى من البيانات.

في الوقت الحاضر ، يعتمد إنشاء التعرف على الصوت على الشبكات العصبية الاصطناعية. إنه يمنحها دفعة كبيرة في الأداء في فهم الكلام البشري المكتوب من خلال الإشارات الصوتية. يمكن لأجهزة الكمبيوتر أيضًا التأثير في اختيار الكلمات بناءً على المعنى المقصود أو تحليل المشاعر. مثل تحليل المشاعر لخلاصات Twitter لتحديد ما إذا كان الناس سعداء أو غير راضين عن منصة أو منتج.

A team that uses speech to text

هناك 4 خطوات لتحويل الكلام إلى نص:

1. برنامج التعرف على الكلام يحول الإشارات التناظرية إلى لغة رقمية. عندما تمر الاهتزازات عبر مكبر الصوت إلى الميكروفون ، يقوم البرنامج بترجمة هذه الاهتزازات إلى بيانات تمثل إشارات رقمية.

2. يقوم محول الكلام إلى نص بتصفية الموجات الرقمية للحفاظ على الأصوات ذات الصلة. الأصوات مثل صوتك ومفاتيح الآلة الكاتبة تشكل ضوضاء خلفية للأصوات التي نريد تمييزها ؛ الرياح والأمطار على سبيل المثال. ولكن مع التدريب الكافي ، يصبح النظام أفضل في التقاط هذه اللكنات الأرضية المصنوعة لمرة واحدة مثل المحيطات أو الحشرات. لا يترك سوى تصميم صوتك (أو مصادر الصوت الأخرى).

3. يقوم البرنامج بتقسيم التسجيلات الصوتية الأطول إلى مقاطع قصيرة جدًا ، على سبيل المثال ، جزء من الألف من الثانية. يفعل ذلك لمقارنتها بنصوص غير معروفة مختلفة والتوصل إلى ترجمة افتراضية.

يعتمد نظام STT على عملية النسخ الصوتي. يقسم أي حدث كلام إلى وحدات أو مقاطع صوتية مهمة وفقًا لصفاته الصوتية. بشكل عام ، يتوافق كل مقطع لفظي إما مع حرف من الحروف الأبجدية أو حرف آخر. إنها وحدة مناسبة لتشفير الكلام الشفوي.

4. أخيرًا ، يُخرج البرنامج ملفًا نصيًا يحتوي على جميع المواد المنطوقة في شكل نصي

نماذج السماعات المختلفة المستخدمة في الكلام إلى نص

يكتشف نظام التعرف على الصوت المستقل عن المتحدث صوت السماعة ويطابقها مع قاعدة بيانات الأصوات المحددة مسبقًا. ثم يمكن استخدامه من قبل أي شخص. من ناحية أخرى ، يقوم النظام المعتمد على المتحدث بتدريب صوت الفرد بكلمات محددة. لذا يتعلم النموذج أنماط حديثهم. يتيح ذلك للنظام توفير نتائج أكثر دقة عندما يتحدثون من خلال مراعاة المتغيرات مثل اللهجة أو اللهجة أو الضوضاء أو العرقلة.

اعتبارًا من الآن ، من الصعب على هذه الأنظمة أن تصبح أفضل من المستمعين من البشر في اكتشاف صفارات الذئاب وضوضاء الخلفية. ولكن مع مرور الوقت نأمل أن يتمكنوا من إنتاج ملفات صوتية أنظف. مما سيمكن من فرص جديدة في مجال الاتصالات.

نماذج التعرف على الكلام الأخرى

يمكن لنماذج التعرف على الكلام أن تخفف من مهمة واحدة متكررة لا يحبها الناس أو لا يستطيعون القيام بها. تختلف في مقدار المدخلات التي يحتاجونها لمهام مختلفة مقابل مدى تقدمهم. يستخدم بعض الأشخاص مساعد الحضور للمساعدة في المهام الأكثر صعوبة وعالية المستوى.

A meeting that is being turned to text

يمكنك القيام بالمهام المتكررة بشكل أكثر كفاءة باستخدام نماذج التعرف على الكلام. عادةً ما يتطلب هؤلاء المساعدون مدخلات أقل مما لو كان عليك القيام بها بنفسك. لذلك فهي أكثر ملاءمة للمهام اليومية بما في ذلك الرد على النصوص وإعداد التنبيهات وتشغيل الموسيقى وما إلى ذلك. توجد مستويات مختلفة من التعرف على الكلام لأغراض مختلفة. قد يتضمن بعضها دقة النتائج وسهولة الاستخدام بين المهام الأكثر تقدمًا دون الحاجة إلى أي إدخال. البعض الآخر خيارات أقل غموضًا ولكنها تتطلب عادةً نوعًا من الإشراف أو الرعاية من قبل المستخدم.

نمط مطابقة

مطابقة الأنماط للذكاء الاصطناعي أقل فعالية من التعلم العميق للذكاء الاصطناعي ، لكن كلاهما يقوم بالمهمة. إنه يمكّن البرنامج التلقائي من تسجيل أرقام الهواتف أو عناوين البريد الإلكتروني والاحتفاظ بها أثناء سماع الناس يتحدثون. تعتمد هذه التقنية على قدرة التكنولوجيا على التعرف على مجموعة محدودة جدًا من الجمل والكلمات. يمكن أن يوجه البشر أجهزة الكمبيوتر عبر مطالبات للتعامل مع المكالمات في مراكز الاتصال أو فهم الأرقام في العنوان ، ولكن في الغالب ، يتم تشغيلها بمفردها.

التحليل الإحصائي والنمذجة

تعتبر الأدوات الأكثر تقدمًا والتحليل الإحصائي والنمذجة مهمة لأنها تساعد المستخدمين على تحديد ما يريدون بالضبط. كما أنه يبتعد عن اتجاه الخلط بين النتائج في كثير من الأحيان بسبب سوء الفهم.

يعد التحليل الإحصائي والنمذجة أداة رياضية يمكنها تحديد ووصف وتلخيص الأنماط في مجموعات البيانات. تتيح هذه الأداة القوية معالجة وتحليل كميات ضخمة من البيانات ببساطة وكفاءة.

لا يقتصر التحليل الإحصائي والنمذجة على روبوتات المحادثة المتقدمة التي تعتمد على تقنية AI NLP فقط. يمكن استخدامه أيضًا في التعرف على الكلام. وأداة التعرف على الكلام المتقدمة هذه قادرة على التعرف على اللهجات وفهم المرادفات المتجانسة بشكل أفضل لأولئك الذين يتحدثون بلكنة ، ولكن نادرًا ما يخاطبون الأشخاص الذين يعبرون عن أنفسهم باستمرار مع انحراف متماثل مختلف.

إنها واحدة من أكثر أدوات التعرف على الكلام تقدمًا. يأخذ التحليل الإحصائي التعقيد إلى مستوى جديد تمامًا ، حيث يجمع بيانات أكثر من الطرق الأخرى. إنه يتكيف مع أنماط اللغة الشاذة ، وجميع أنواع التعتعة ، أه ، أمهات ، إلخ.

يتم تطبيق العديد من الاختبارات الإحصائية لتحليل صعوبات البدء قبل تشغيل الخوارزمية التي ستأخذ في الاعتبار عوامل التصفية للحصول على نتائج أفضل. بعد ذلك ، هناك اختبارات تقارن أداء الإنسان بدقة إخراج الآلة. ثم هناك مزيد من عزل الضوضاء الذي يطبق المرشحات بعد وقت معين من الكلام مما يؤدي إلى قدرة عالية جدًا على التعرف على المتجانسات.

A woman who uses speech to text

التعرف على لهجات ولهجات معينة

كنموذج يعتمد على البيانات ، يمكن أن تمنح النمذجة الإحصائية مطوري البرامج تحكمًا أكبر من حيث الاستخراج التلقائي والتعرف على اللهجات واللغات بطرق مختلفة. يحتاج مطورو البرمجيات أيضًا إلى الحصول على مزيد من البيانات لتحديد جميع اللغات واللهجات.

Whatsmore ، التطورات في النمذجة الإحصائية تجعل من الممكن تحديد لهجات ولهجات معينة يتحدث بها الناس. يعتمد هذا النظام على البيانات السابقة لإنشاء نماذج لغة أكثر دقة ، مما يساعد المعالجات بعد ذلك على تحديد كلمات مثل حصان أو غاغا بشكل أسهل.

فهم المترادفات

قد يكون للكلمة نفس التهجئة ، لكن معاني مختلفة بناءً على كيفية استخدامها في الجملة. وهي معروفة باسم المتجانسات. تحتوي برامج تحويل الكلام إلى نص على مجموعة من المشكلات التي تعالج هذه الكلمات بقواعد انعطافها ، والتي يمكن أن تؤدي إلى فك تشفير غير دقيق للمعلومات.

ليس من السهل على المطورين إنشاء برنامج يمكنه التفريق بين المتجانسات. عليهم النظر في السياق من أجل تحديد الكلمة التي يتم استخدامها بشكل صحيح.

اليوم ، هناك شركات ناشئة تعتقد أنها تستطيع معالجة هذه المشكلة من خلال تطبيق تقنيات جديدة. إنهم يأملون في التفريق بين الكلمات فقط بأصواتها فقط – تاركين أدلة السياق التي يحتاج البرنامج إلى استخدامها للتفسير الدقيق.

فهم اللغة الطبيعية ومعالجتها: دماغ الكلام إلى نسخ النص

أين يستخدم الكلام إلى نص؟

نظرًا لأن الآلات تتحسن في فهم لغة البشر ، فإننا نستخدمها في أماكن لم يكن من الممكن تصورها قبل بضع سنوات فقط. نحن بحاجة إلى معرفة حدود التكنولوجيا من أجل أن يحدث هذا.

يتحقق Natural Language Understanding من المعنى الضمني في اللغة ويربطها بالنص للعثور على الأنماط التي تحدث في الكلام العامي.

عندما يتعلق الأمر بفهم اللغة الطبيعية ، فإن تحليل الوسائط الاجتماعية هو أحد أكثر حالات الاستخدام شيوعًا. أنت بحاجة إلى برنامج لفهم الموضوعات أو المشاعر أو حتى أنواع مختلفة من الآراء السياسية في منشور على Facebook حتى يتمكنوا من مساعدة الشركات على تحليل جماهيرهم بشكل أفضل.

لا تزال هذه البرامج غير مؤهلة في التوصل إلى استنتاجات حول المحتوى لأنه يصعب تعميم الناس ، لكنها أثبتت نجاحها في اكتشاف البريد الإلكتروني العشوائي وتحليل قيم الأشخاص من البصمات الرقمية

الترجمة الآلية

في الثقافات المختلفة ، توجد طرق مختلفة لتوصيل أفكار الأفراد ونواياهم. واحدة منهم هي أدوات تحويل الكلام إلى نص. يعد الكلام إلى نص ميزة شائعة بشكل متزايد لتطبيقات بروتوكول الصوت عبر الإنترنت والتي تمكن شخصين أو أكثر يتحدثون لغتين مختلفتين من التواصل بشكل فعال مع بعضهم البعض على أساس الوقت الفعلي.

A workspace

تقوم أداة تحويل الكلام إلى نص بترجمة الرسالة الصوتية إلى كلمات. عندما يتعلق الأمر بهذا ، يمكن للمرء بسهولة ترجمة رسالتهم الصوتية إلى لغة أخرى. إنها طريقة سهلة للتواصل مع الأشخاص الذين لا يتحدثون لغتك بشرط أن يكون لديك كاميرا.

هذا مفيد بشكل خاص عندما يتعلق الأمر بالصحفيين الذين يغطون موضوعات خاصة بالثقافات الأخرى دون أن يجيدوا اللغة المحلية بطلاقة أو فقط أي شخص يفضل التحدث بدلاً من الكتابة.

تلخيص الوثيقة

تعد أدوات الملخص التلقائي واعدة جدًا في هذا العصر حيث توجد أنواع مختلفة من المحتوى يتم تحميله كل ثانية. لن يكون من المخيف قراءة المقال بالكامل مرة أخرى. من المحتمل أن يستغرق ذلك الكثير من الوقت والجهد. إذا تمكنت من الحصول على الفكرة الرئيسية / المعلومات الموجزة في سطر واحد أو سطرين فقط ، فسيساعدك ذلك على توفير الكثير من الوقت والجهد هناك.

يعد تلخيص المحتوى الأكاديمي ، أو تلخيص المستندات ، قدرة مهمة لأجهزة الكمبيوتر لتقديم ملخصات فورية للطلاب أثناء قراءة الوثائق على الإنترنت. نظرًا لحدوث الكثير من التغييرات هذه الأيام بشكل مطرد في الكثير من الجوانب بما في ذلك الاتجاهات في اتجاهات الدراسة والطرق الإنتاجية للدراسة.

تصنيف المحتوى

تصنيف المحتوى هو الفصل الهادف لمحتوى معين إلى فئات مختلفة. يمكن تحقيق ذلك من خلال تقنيات فهم اللغة الطبيعية.

يمكن أيضًا تحسين المحتوى لبحث Google باستخدام خوارزميات التعلم الآلي التي تعالج الكلمات الموجودة في النصوص وتحسب مدى ملاءمتها ، مع وجود تلك الصلة كعامل تصنيف. وبهذه الطريقة يمكن تصنيف المحتوى حسب مدى ملاءمة الكلمات الرئيسية ، بحيث يمكن للأشخاص الآخرين العثور عليه ممن يرغبون في العثور على معلومات حول موضوعات أو موضوعات معينة.

تحليل المشاعر

مع ظهور برامج تحليل المحتوى ، لم يعد يتعين على البشر التدخل يدويًا لفهم النص المعتد بآرائه.

تعطينا أدوات فهم اللغة الطبيعية نظرة ثاقبة لآراء القراء التي تكون هنا جميعًا “تحت الإدراك المعرفي” ، مما يؤدي أحيانًا فقط إلى افتراضات حول البيانات. باستخدامهم ، يمكن للأجهزة تقديم تحليل منهجي للمدونات والمراجعات والتغريدات وما إلى ذلك ، مما يسهل على المعلنين والمسوقين التعرف على ما يريده العميل أو يحتاجه دون أن يكون جزءًا من هذه الذاتية أو يتأثر بها.

كشف السرقة الأدبية

أدوات البرمجة اللغوية العصبية المتقدمة ليست مثل أدوات الانتحال البسيطة

يمكن للأشخاص الآخرين القيام بعملية الكشف عن السرقة الأدبية. لكن أدوات فهم اللغة الطبيعية المتقدمة تكتشف أيضًا الانتحال. يقوم بذلك من خلال خوارزميات الحوسبة إذا كان هناك سرقة أدبية ولكن أيضًا إعادة صياغة. تتعامل هذه الخوارزميات مع الجمل بدرجات مختلفة من تعقيد الجملة وتستخدم الصياغة من الفقرة الثانية كمقارنة للتحقق من التشابه.

عيوب الكلام إلى أدوات النص

بالمقارنة مع المنافسين الآخرين في معالجة اللغة الطبيعية ، فإن أدوات تحويل الكلام إلى نص لها معدل نجاح منخفض نسبيًا. هذا صحيح بشكل خاص عندما تكون جودة الصوت في التسجيل رديئة.

يمكن لظروف التسجيل السيئة أن تدمر التسجيل الاحترافي. يمكن أن يفسد أيضًا جلسة التعليق الصوتي لفيديو ترويجي للشركة وتحويل شيء يبدو مثيرًا للاهتمام إلى رطانة.

يجب أن تكون محددًا بشأن دخول النصوص الخاصة بك إلى حجرة الصوت وقراءتها حرفيًا. بينما يمكن للممثلين بسهولة استخدام المؤثرات الصوتية وضوضاء الخلفية الأخرى لجعلها تبدو أكثر حيوية أثناء جلساتهم.

A company that converts to text

بعد أن يقوم البرنامج بنسخ التسجيل ، يتعين على الشخص أو البرنامج التحقق مما إذا كان النص دقيقًا. سواء كانت هناك مقاطعة ، كانوا يتحدثون بسرعة كبيرة أو ببطء شديد. أيضًا ، إذا كان هناك شيء يُنظر إليه على أنه يقال ، ولكن في الواقع لم يكن كذلك ، فعليهم المرور به جميعًا وإجراء التعديلات.

خلاف ذلك ، سيكون النسخ من الكلام إلى نص غير دقيق وسيتعين عليهم البدء من نقطة الصفر مرة أخرى.

أسئلة مكررة:

هل يجب عليك استخدام الكلام المجاني أو المدفوع في البرامج النصية؟

تميل التطبيقات المدفوعة إلى التفوق في الأداء على التطبيقات المجانية من حيث الدقة والسرعة ، كما أنها تترك ما تبقى من تحرير المقالة متروكًا لك. لكن التطبيقات المدفوعة ستكلفك أموالًا ، لذلك بالنسبة لبعض الأشخاص ، لا تستحق المقايضة الأموال التي تكلفها.
لا أحد يحب التعامل مع دفع الاشتراكات وإدارتها ، ولذلك يجب أن تكون هذه الخدمات أكثر من مجرد خدمات مجانية حتى تصمد أمام اختبار الزمن. لا يقدمون دائمًا دعمًا فنيًا عالي الجودة ، فهم فقراء من حيث السرعة والدقة ، ويتركون لك الكثير من التحرير.blank

كيف تختار برنامج تحويل الكلام إلى نص الصحيح؟

مع وجود العديد من أدوات برامج تحويل الكلام إلى نص في السوق ، يعد اختيار واحدة منها تحديًا.
سيؤدي البحث العام في Google عن “تحويل الكلام إلى نص” إلى ظهور قائمة بالبرامج المفيدة في السوق. ومع ذلك ، يتعين على المرء أن يطلع بعناية على المحتوى الخاص به ويختار حزمة كاملة الميزات مع دعم فني موثوق وخدمة عملاء مفيدة – ليست سياسة شاملة حيث تتصل بالمكاتب المركزية ولا يستجيب أحد!
تتضمن بعض الأمثلة الجيدة Transkriptor و Otterblank

يشارك:

المزيد من المشاركات

نسخ الفيديو: ما الذي تبحث عنه؟

وبحسب البحث ، فإن الفيديوهات هي الطريقة الأكثر شيوعًا للتواصل بين الناس من جميع الفئات العمرية. حوالي عام 2017 ، يمتلك حوالي ثلثي البالغين في

ما هو تطبيق النسخ؟

جعلت تطبيقات الهاتف المحمول العديد من الخدمات المفيدة في متناولنا كثيرًا. يمكنك الحصول على منتج أو خدمة بالنقر فوق بضعة أزرار. لم يكن الحصول على