Как да използваме говор към текст?

Живеем в ерата на AI (изкуствен интелект) и той става част от нашето ежедневие. От нашите смартфони до автомобилни двигатели, той е проникнал в почти всеки аспект от живота ни. Един такъв пример е технологията говор към текст. Автоматичните записи на вашите разговори са много по-бързи и по-лесни за анализ, когато са в аудио формат.

Спестява списъци със задачи и офис задачи. Той също така помага на лекарите да поръчат тестове и да имат достъп до диаграмите на пациентите с точност над 99%.

С Speech Analytics вече нямате нужда от колекционер на анкети, който да пита хората как се чувстват. Вместо това просто прочетете техните текстови съобщения, дори ако са на непознат език.

Въведение: Какво е технологията говор към текст?

Реч към текст променя начина, по който живеем и работим. Той има големи предимства и в някои случаи може напълно да реши проблем. Приложенията за този инструмент в здравеопазването, обслужването на клиенти, журналистиката, качествените изследвания и така нататък продължават да нарастват всяка година.

Тази статия показва различните начини, по които тази невероятна част от технологията участва в различни индустрии днес. От здравни специалисти до журналисти, софтуерът за преобразуване на реч в текст е полезен. Той осигурява търсенето на бързи и подробни отчети. Предимствата идват от това, че спестява време, подобрено обслужване на клиентите и подобрено качество на услугите.

Технологията не е идеална за естествен разговор. Но когато е сдвоен с хора с отлични комуникационни умения, AI асистентът може да изпълнява задачи безкрайно по-добре.

Как работи софтуерът за говор към текст?

Гласово разпознаване и превод е стара концепция, която съществува от десетилетия. Винаги е разчитал на естествените езикови способности на хората.

По този начин, след предаване и превод на друг език, хората ще изчистят възможни грешки и ще изведат смисъл от данните.

В днешно време генерирането на гласово разпознаване разчита на изкуствени невронни мрежи. Това му дава голям тласък на производителността при разбирането на писмена човешка реч чрез аудио сигнали. Компютрите също могат да повлияят на избора на думи въз основа на предвиденото значение или анализ на настроенията. Като например анализ на настроенията в емисиите на Twitter, за да се определи дали хората са доволни или недоволни от платформа или продукт.

Екип, който използва реч за текст

Има 4 стъпки за преобразуване на говор в текст:

1. Софтуерът за разпознаване на говор преобразува аналоговите сигнали в цифров език. Когато вибрациите преминават през високоговорителя към микрофона, софтуерът превежда тези вибрации в данни, които представляват цифрови сигнали.

2. Преобразувателят на говор в текст филтрира цифрови вълни, за да запази звуците, които са подходящи. Звучи като гласът и клавишите на пишещата машина създават фонов шум за звуците, които искаме да различим; вятър и дъжд например. Но с достатъчно обучение, системата става по-добра в улавянето на тези еднократни земни акценти като океани или насекоми. Не оставя нищо друго освен дизайна на вашия глас (или други източници на звук).

3. Софтуерът разбива по-дългите аудиозаписи на много кратки сегменти, например хилядна от секундата. Прави това, за да ги сравни с различни непознати текстове и да измисли виртуален превод.

Системата STT се основава на процеса на фонетична транскрипция. Той разделя всяко речево събитие на важни звукови единици или срички според неговите фонетични качества. По принцип всяка сричка съответства или на буква от азбуката, или на друг знак. Това е подходяща единица за кодиране на устната реч.

4. Накрая софтуерът извежда текстов файл , който съдържа целия изговорен материал в текстова форма

Различни модели високоговорители, използвани в говор към текст

Независима от говорителя система за гласово разпознаване открива гласа на говорещия и го съпоставя с предварително определена база данни от гласове. Тогава може да се използва от всеки. От друга страна, зависима от говорителя система, тренира гласа на индивида с конкретни думи. Така моделът научава техните речеви модели. Това позволява на системата да предоставя по-точни резултати, когато говорят, като отчита променливи като акцент, диалект, шум или препятствие.

Към момента за тези системи е трудно да бъдат по-добри от човешките слушатели при откриване на свирки на вълци и фонов шум. Но след време се надяваме, че ще могат да дадат по-чисти аудио файлове. Което ще даде нови възможности в телекомуникациите.

Други модели за разпознаване на реч

Моделите за разпознаване на говор могат да облекчат една повтаряща се задача, която хората не харесват или не са в състояние да изпълнят. Те се различават по количеството на входа, което им е необходимо за различните задачи, спрямо това колко напреднали са. Някои хора използват асистент, за да помогнат с по-трудни задачи на високо ниво.

Среща, която се превръща в текст

Можете да изпълнявате повтарящи се задачи по-ефективно, като използвате модели за разпознаване на реч. Тези асистенти обикновено изискват по-малко принос, отколкото ако трябва да ги направите сами. Следователно те са по-удобни за ежедневни задачи, включително отговаряне на текстове, настройка на аларми, възпроизвеждане на музика и др. Съществуват различни нива на разпознаване на реч за различни цели. Някои може да включват точност на резултатите и лекота на използване между по-напреднали задачи, без дори да се нуждаете от въвеждане. Други са по-малко двусмислени избори, но обикновено изискват някакъв вид надзор или грижа от страна на потребителя.

Съвпадащ модел

AI за съвпадение на шаблони е по-малко ефективен от AI за дълбоко обучение, но и двамата вършат работата. Той позволява на автоматичния софтуер да записва и съхранява телефонни номера или имейл адреси, докато чува хората да говорят. Тази технология разчита на способността на технологията да разпознава много ограничен набор от изречения и думи. Компютрите могат да бъдат ръководени от хора чрез подкани за обработка на повиквания в центрове за обаждания или за разбиране на цифри в адрес, но в по-голямата си част те се управляват сами.

Статистически анализ и моделиране

По-модерните инструменти, статистическият анализ и моделирането са важни, защото помагат на потребителите да идентифицират точно какво искат. Освен това се отдалечава от посоката на често объркване на резултатите от недоразумения.

Статистическият анализ и моделиране е математически инструмент, който може да идентифицира, описва и обобщава модели в набори от данни. Този мощен инструмент прави възможно обработването и анализирането на огромни количества данни просто и ефективно.

Статистическият анализ и моделиране не са запазени само за напреднали чатботове, които разчитат на AI NLP технология. Може да се използва и при разпознаване на реч. И този усъвършенстван инструмент за разпознаване на говор е в състояние да разпознава акцентите и да разбира по-добре омоними за тези, които говорят с акцент, но рядко се обръщат към хора, които постоянно се изразяват с различни омоними извратено.

Това е един от най-модерните инструменти за разпознаване на говор. Статистическият анализ извежда сложността на изцяло ново ниво, събирайки повече данни от други методи. Той се адаптира към аномални езикови модели и към всякакви заеквания, ъ-ъ, омс и т.н.

Много статистически тестове се прилагат за анализиране на трудностите при стартиране преди стартиране на алгоритъма, който ще вземе предвид филтрите за по-добри резултати. След това има тестове, които сравняват човешката производителност с точността на изхода на машината. Освен това има допълнителна шумоизолация, която прилага филтри след определено време на изказване, което води до много висока разпознаваемост за омоними.

Жена, която използва реч за текст

Разпознаване на определени диалекти и акценти

Като модел, управляван от данни, статистическото моделиране може да даде на разработчиците на софтуер по-голям контрол по отношение на автоматично извличане и разпознаване на диалекти и езици по различни начини. Разработчиците на софтуер също трябва да придобият повече данни, за да идентифицират всички езици и диалекти.

Нещо повече, развитието на статистическото моделиране прави възможно идентифицирането на определени диалекти и акценти, на които хората говорят. Тази система се основава на минали данни, за да създаде по-точни езикови модели, които след това помагат на процесорите да идентифицират по-лесно думи като кон или гага.

Разбиране на омоними

Една дума може да има същия правопис, но различни значения в зависимост от това как се използва в изречение. Те са известни като омоними. Софтуерът за преобразуване на говор в текст има редица проблеми при обработката на тези думи с неговите правила за флексия, което може да доведе до неточно декодиране на информацията.

Не е лесно за разработчиците да създават софтуер, който може да прави разлика между омоними. Те трябва да вземат предвид контекста, за да идентифицират правилно думата, която се използва.

Днес се появяват компании, които вярват, че могат да се справят с този проблем чрез внедряване на по-нови технологии. Те се надяват да разграничат думите само с техните звуци – оставяйки контекстните улики, които софтуерът трябва да използва за прецизна интерпретация.

Разбиране и обработка на естествен език: Мозъкът на речта в транскрипция на текст

Къде се използва говор към текст?

Тъй като машините стават все по-добри в разбирането на човешкия език, ние ги използваме на места, които биха били невъобразими само преди няколко години. Трябва да знаем ограниченията на технологията, за да се случи това.

Разбирането на естествен език проверява за имплицитно значение в езика и ги съпоставя с текст, за да открие модели, които се срещат в разговорната реч.

Когато става въпрос за разбиране на естествения език, анализът на социалните медии е един от най-популярните случаи на употреба. Имате нужда от програма за разбиране на теми, настроения или дори различни видове политически мнения в публикация във Facebook, за да могат да помогнат на компаниите да анализират по-добре аудиторията си.

Тези програми все още не са толкова компетентни да правят заключения относно съдържанието, защото хората са трудни за обобщаване, но те се оказаха успешни при откриването на спам имейли и анализирането на ценностите на хората от дигиталните отпечатъци

Машинен превод

В различните култури има различни начини за съобщаване на мислите и намеренията на хората. Един от тях са инструменти за преобразуване на говор в текст. Реч към текст е все по-популярна функция на приложенията за глас през интернет протокол, която позволява на двама или повече хора, които говорят два различни езика, да комуникират ефективно помежду си в реално време.

Работно пространство

Този инструмент за преобразуване на говор в текст превежда гласовото съобщение в думи. Когато става въпрос за това, човек може лесно да преведе гласовото им съобщение на друг език. Това е лесен начин да общувате с хора, които не говорят вашия език, при условие че имате камера.

Това е особено полезно, когато става въпрос за журналисти, отразяващи теми, които са специфични за други култури, без да владеят свободно местния език или просто за всеки, който би предпочел да говори, а не да пише.

Обобщение на документа

Инструментите за автоматично обобщение са много обещаващи в тази ера, когато има много различни типове съдържание, качено всяка секунда. Няма да е смущаващо да прочетете отново цялата статия. Това вероятно ще отнеме много време и усилия. Ако можете да получите основната идея/обобщена информация само в един или два реда, това ще ви помогне да спестите толкова много време и усилия точно там.

Обобщаването на академичното съдържание или обобщаването на документи е важна способност за компютрите да предоставят незабавни обобщения на студентите, докато четат документацията в интернет. Тъй като много промени се случват в наши дни постоянно в много аспекти, включително тенденции в нагласите за учене и продуктивни начини на учене.

Категоризиране на съдържанието

Категоризирането на съдържанието е целенасочено разделяне на конкретно съдържание в различни категории. Това може да се постигне чрез техники за разбиране на естествения език.

Съдържанието може също да бъде оптимизирано за Google Търсене чрез използване на алгоритми за машинно обучение, които ще обработват думите, които се намират в текстове, и ще изчислят каква е тяхната уместност, като тази релевантност ще бъде фактор за класиране. По този начин е възможно да се категоризира съдържанието по уместност на ключовите думи, така че други хора да могат да го намерят, които искат да намерят информация за определени теми или теми.

Анализ на настроенията

С появата на софтуер за анализ на съдържание, хората вече не трябва да се намесват ръчно, за да осмислят мнимия текст.

Инструментите за разбиране на естествения език ни дават представа за мненията на читателите, които иначе са тук „отдолу когнитивно“, което понякога води само до предположения за данните. С тях машините могат да предложат систематичен анализ на блогове, ревюта, туитове и т.н., което улеснява рекламодателите и търговците да разпознаят какво иска или има нужда клиентът, без да бъде част или засегнат от тази субективност.

Откриване на плагиатство

Разширените инструменти за НЛП не са като обикновените инструменти за плагиатство

Други хора могат да направят процеса на откриване на плагиатство. Но усъвършенстваните инструменти за разбиране на естествен език също откриват плагиатство. Той прави това чрез изчислителни алгоритми, ако има плагиатство, но също така и парафразиране. Тези алгоритми обработват изречения с различни степени на сложност на изреченията и използват израза от втория даден параграф като сравнение, за да проверят за сходство.

Недостатъци на инструментите за преобразуване на говор към текст

В сравнение с други конкуренти за обработка на естествен език, инструментите за преобразуване на говор в текст имат сравнително нисък процент на успех. Това е особено вярно, когато качеството на звука на записа е лошо.

Лошите условия на запис могат да развалят професионалния запис. Освен това може да развали сесията на глас зад фирмено промоционално видео и да превърне нещо, което звучи интересно, в глупост.

Трябва да сте конкретни относно вашите скриптове, които влизат в звуковата кабина и се четат дословно. Докато актьорите могат лесно да използват звукови ефекти и други фонови шумове, за да го направят много по-живо по време на своите сесии.

Компания, която преобразува в текст

След като софтуерът транскрибира запис, човек или софтуер трябва да провери дали преписът е точен. Независимо дали имаше някакви прекъсвания, те говореха твърде бързо или твърде бавно. Освен това, ако нещо е било възприето като казано, но всъщност не е било, те трябва да преминат през всичко това и да направят редакции.

В противен случай транскрипцията от реч в текст ще бъде неточна и те ще трябва да започнат отначало.

Често задавани въпроси:

Трябва ли да използвате безплатни или платени програми за текстови съобщения?

Платените приложения са склонни да превъзхождат безплатните по отношение на точност и скорост, а това, което е останало от редактирането на статии, остава на вас. Но платените приложения ще ви струват пари, така че за някои хора компромисът не си струва парите, които струва.
Никой не обича да се занимава с плащане и управление на абонаменти и затова тези услуги трябва да бъдат повече от безплатни, за да издържат изпитанието на времето. Те не винаги предлагат качествена техническа поддръжка, лоши са по отношение на скоростта и точността и оставят много редактиране за вас.blank

Как да изберем правилната програма за преобразуване на реч в текст?

С толкова много софтуерни инструменти за преобразуване на реч в текст на пазара е предизвикателство да изберете един.
Общо търсене в Google за „реч в текст“ ще изведе списък с полезен софтуер на пазара. Все пак човек трябва внимателно да прегледа съдържанието им и да избере пълнофункционален пакет с надеждна техническа поддръжка и полезно обслужване на клиентите – не е всеобхватна политика, при която се обаждате в централизирани офиси и никой не отговаря!
Някои добри примери включват Transkriptor и Otterblank

Share:

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin

More Posts