স্পিচ টু টেক্সট কিভাবে ব্যবহার করবেন?

আমরা AI (কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা) যুগে বাস করছি, এবং এটি আমাদের দৈনন্দিন জীবনের অংশ হয়ে উঠছে। আমাদের স্মার্টফোন থেকে শুরু করে গাড়ির ইঞ্জিন, এটি আমাদের জীবনের প্রায় প্রতিটি ক্ষেত্রেই অনুপ্রবেশ করেছে। এরকম একটি উদাহরণ হল স্পিচ-টু-টেক্সট প্রযুক্তি। আপনার কথোপকথনগুলির স্বয়ংক্রিয় রেকর্ডিংগুলি যখন অডিও ফর্ম্যাটে থাকে তখন বিশ্লেষণ করা অনেক দ্রুত এবং সহজ হয়৷

এটি কলম এবং কাগজের করণীয় তালিকা এবং অফিসের কাজগুলি সংরক্ষণ করে৷ এটি ডাক্তারদের 99% এর বেশি নির্ভুলতার হার সহ রোগীদের চার্টগুলিকে পরীক্ষা করতে এবং অ্যাক্সেস করতে সহায়তা করে।

স্পিচ অ্যানালিটিক্সের সাহায্যে লোকেদের কেমন লাগছে তা জিজ্ঞাসা করার জন্য আপনার আর জরিপ সংগ্রাহকের প্রয়োজন নেই। পরিবর্তে তাদের টেক্সট বার্তা কথোপকথন পড়ুন, এমনকি যদি এটি একটি অজানা ভাষায় হয়।

ভূমিকা: স্পিচ টু টেক্সট প্রযুক্তি কি?

টেক্সট থেকে বক্তৃতা আমাদের জীবনযাপন এবং কাজ করার পদ্ধতি পরিবর্তন করছে। এটির প্রধান সুবিধা রয়েছে এবং কিছু ক্ষেত্রে সম্পূর্ণরূপে একটি সমস্যা সমাধান করতে পারে। স্বাস্থ্যসেবা, গ্রাহক পরিষেবা, সাংবাদিকতা, গুণগত গবেষণা এবং আরও অনেক কিছুতে এই টুলের জন্য আবেদন প্রতি বছর বাড়তে থাকে।

এই নিবন্ধটি বিভিন্ন উপায় দেখায় যেখানে প্রযুক্তির এই আশ্চর্যজনক অংশটি আজ বিভিন্ন শিল্পে অংশ নেয়। স্বাস্থ্যসেবা পেশাদার থেকে সাংবাদিক, স্পিচ-টু-টেক্সট সফ্টওয়্যার উপকারী। এটি দ্রুত এবং বিশদ প্রতিবেদনের চাহিদা সরবরাহ করে। সময়-সংরক্ষণকারী, উন্নত গ্রাহক পরিষেবা এবং পরিষেবার মান উন্নত হওয়ার কারণে এর সুবিধাগুলি আসে।

প্রযুক্তি প্রাকৃতিক কথোপকথনের জন্য নিখুঁত নয়। কিন্তু যখন মহান যোগাযোগ দক্ষতার সাথে মানুষের সাথে যুক্ত করা হয়, তখন এআই সহকারী অসীমভাবে আরও ভালভাবে কাজগুলি সম্পূর্ণ করতে পারে।

স্পিচ টু টেক্সট সফটওয়্যার কিভাবে কাজ করে?

কণ্ঠস্বর স্বীকৃতি এবং অনুবাদ একটি পুরানো ধারণা যা কয়েক দশক ধরে চলে আসছে। এটা সবসময় মানুষের স্বাভাবিক ভাষার ক্ষমতার উপর নির্ভর করে।

এইভাবে, অন্য ভাষায় ট্রান্সমিশন এবং অনুবাদের পরে, মানুষ সম্ভাব্য ত্রুটিগুলি পরিষ্কার করবে এবং ডেটা থেকে অর্থ অনুমান করবে।

আজকাল, ভয়েস শনাক্তকরণ প্রজন্ম কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের উপর নির্ভর করে। এটি অডিও সংকেতের মাধ্যমে লিখিত মানুষের বক্তৃতা বোঝার ক্ষেত্রে এটিকে একটি দুর্দান্ত কার্যক্ষমতা বৃদ্ধি করে। কম্পিউটারগুলি উদ্দেশ্যমূলক অর্থ বা অনুভূতি বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে শব্দ চয়নকেও প্রভাবিত করতে পারে। যেমন মানুষ একটি প্ল্যাটফর্ম বা পণ্যের সাথে সন্তুষ্ট বা অসন্তুষ্ট কিনা তা নির্ধারণ করতে টুইটার ফিডের অনুভূতি বিশ্লেষণ।

A team that uses speech to text

স্পিচ টু টেক্সট রূপান্তরের 4টি ধাপ রয়েছে:

1. স্পিচ রিকগনিশন সফটওয়্যার এনালগ সংকেতকে ডিজিটাল ভাষায় রূপান্তর করে। যখন কম্পনগুলি স্পিকারের মাধ্যমে মাইক্রোফোনে যায়, তখন সফ্টওয়্যার এই কম্পনগুলিকে ডেটাতে অনুবাদ করে যা ডিজিটাল সংকেতকে প্রতিনিধিত্ব করে।

2. স্পিচ-টু-টেক্সট কনভার্টার প্রাসঙ্গিক শব্দগুলি রাখতে ডিজিটাল তরঙ্গ ফিল্টার করে। আপনার ভয়েস এবং টাইপরাইটার কীগুলির মতো শব্দগুলি আমরা আলাদা করতে চাই এমন শব্দগুলির জন্য পটভূমিতে শব্দ তৈরি করে; যেমন বাতাস এবং বৃষ্টি। কিন্তু পর্যাপ্ত প্রশিক্ষণের সাথে, সিস্টেমটি সমুদ্র বা পোকামাকড়ের মতো এই এক সময়ের মাটির তৈরি উচ্চারণগুলি ক্যাপচার করতে আরও ভাল হয়ে ওঠে। এটি আপনার ভয়েস (বা অন্যান্য শব্দ উত্স) এর নকশা ছাড়া কিছুই ছেড়ে যায় না।

3. সফ্টওয়্যারটি দীর্ঘ অডিও রেকর্ডিংকে খুব ছোট অংশে বিভক্ত করে, উদাহরণস্বরূপ, এক সেকেন্ডের এক হাজার ভাগ। এটি বিভিন্ন অজানা পাঠ্যের সাথে তাদের তুলনা করতে এবং একটি ভার্চুয়াল অনুবাদ নিয়ে আসে।

STT সিস্টেম ফোনেটিক ট্রান্সক্রিপশন প্রক্রিয়ার উপর ভিত্তি করে। এটি তার ধ্বনিগত গুণাবলী অনুযায়ী গুরুত্বপূর্ণ শব্দ একক বা সিলেবলে যেকোনো বক্তৃতা ঘটনাকে ভাগ করে। সাধারণভাবে, প্রতিটি শব্দাংশ বর্ণমালার একটি অক্ষর বা অন্য অক্ষরের সাথে মিলে যায়। মৌখিক বক্তৃতা এনকোড করার জন্য এটি একটি উপযুক্ত ইউনিট।

4. অবশেষে, সফ্টওয়্যারটি একটি পাঠ্য ফাইল আউটপুট করে যাতে পাঠ্য আকারে সমস্ত কথ্য উপাদান রয়েছে

স্পিচ টু টেক্সটে ব্যবহৃত বিভিন্ন স্পিকার মডেল

একটি স্পিকার-স্বাধীন ভয়েস রিকগনিশন সিস্টেম স্পিকারের ভয়েস সনাক্ত করে এবং এটিকে ভয়েসের একটি পূর্বনির্ধারিত ডাটাবেসের সাথে মেলে। তাহলে এটা যে কেউ ব্যবহার করতে পারবে। অন্যদিকে একটি স্পিকার-নির্ভর সিস্টেম নির্দিষ্ট শব্দ দিয়ে একজন ব্যক্তির কণ্ঠকে প্রশিক্ষণ দেয়। তাই মডেল তাদের বক্তৃতা প্যাটার্ন শিখে. যখন তারা উচ্চারণ, উপভাষা, শব্দ বা বাধার মত ভেরিয়েবল বিবেচনা করে কথা বলে তখন এটি সিস্টেমটিকে আরও সঠিক ফলাফল প্রদান করতে দেয়।

এই মুহূর্তে, নেকড়ে বাঁশি এবং ব্যাকগ্রাউন্ডের শব্দ শনাক্ত করার ক্ষেত্রে এই সিস্টেমগুলির জন্য মানুষের শ্রোতাদের চেয়ে ভাল হওয়া কঠিন। কিন্তু সময়ের সাথে সাথে আমরা আশা করি তারা ক্লিনার অডিও ফাইল তৈরি করতে সক্ষম হবে। যা টেলিযোগাযোগে নতুন সুযোগ সৃষ্টি করবে।

অন্যান্য স্পিচ রিকগনিশন মডেল

স্পিচ রিকগনিশন মডেলগুলি একটি পুনরাবৃত্তিমূলক কাজকে উপশম করতে পারে যা লোকেরা পছন্দ করে না বা করতে অক্ষম। তারা কতটা উন্নত বনাম বিভিন্ন কাজের জন্য তাদের প্রয়োজনীয় ইনপুটের পরিমাণের মধ্যে পার্থক্য রয়েছে। কিছু লোক আরও কঠিন, উচ্চ-স্তরের কাজগুলিতে সাহায্য করার জন্য একটি উপস্থিত সহকারী ব্যবহার করে।

A meeting that is being turned to text

আপনি স্পিচ রিকগনিশন মডেল ব্যবহার করে পুনরাবৃত্তিমূলক কাজগুলি আরও দক্ষতার সাথে করতে পারেন। এই সহকারীর সাধারণত কম ইনপুট প্রয়োজন হয় যদি আপনি সেগুলি নিজে করতে পারেন। তাই তারা পাঠ্যের উত্তর দেওয়া, অ্যালার্ম সেট আপ করা, সঙ্গীত বাজানো ইত্যাদি সহ দৈনন্দিন কাজের জন্য আরও সুবিধাজনক। বিভিন্ন উদ্দেশ্যে বক্তৃতা স্বীকৃতির বিভিন্ন স্তর বিদ্যমান। কিছুতে ফলাফলের নির্ভুলতা এবং আরও উন্নত কাজের মধ্যে ব্যবহারের সহজতা অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে এমনকি কোনো ইনপুট ছাড়াই। অন্যগুলি কম অস্পষ্ট পছন্দ কিন্তু সাধারণত ব্যবহারকারীর দ্বারা কিছু ধরণের তত্ত্বাবধান বা যত্ন প্রয়োজন।

প্যাটার্ন ম্যাচিং

প্যাটার্ন ম্যাচিং এআই ডিপ লার্নিং এআই এর চেয়ে কম কার্যকর, তবে তারা উভয়ই কাজ করে। এটি স্বয়ংক্রিয় সফ্টওয়্যারকে ফোন নম্বর বা ইমেল ঠিকানা রেকর্ড করতে এবং রাখতে সক্ষম করে কারণ এটি লোকেদের কথা শুনতে পায়৷ এই প্রযুক্তিটি খুব সীমিত পরিসরের বাক্য এবং শব্দ চিনতে প্রযুক্তির ক্ষমতার উপর নির্ভর করে। কম্পিউটারগুলি মানুষের দ্বারা কল সেন্টারে কলগুলি পরিচালনা করার জন্য বা ঠিকানায় অঙ্কগুলি বোঝার জন্য প্রম্পটের মাধ্যমে নির্দেশিত হতে পারে, তবে বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, সেগুলি নিজেরাই চালানো হয়।

পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ এবং মডেলিং

আরও উন্নত সরঞ্জাম, পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ এবং মডেলিং গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি ব্যবহারকারীদের তারা ঠিক কী চায় তা সনাক্ত করতে সহায়তা করে। এটি প্রায়শই ভুল বোঝাবুঝির দ্বারা ফলাফলগুলিকে বিভ্রান্ত করার দিক থেকে দূরে সরে যায়।

পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ এবং মডেলিং হল একটি গাণিতিক সরঞ্জাম যা ডেটা সেটগুলিতে প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করতে, বর্ণনা করতে এবং সংক্ষিপ্ত করতে পারে। এই শক্তিশালী টুলটি সহজভাবে এবং দক্ষতার সাথে বিপুল পরিমাণ ডেটা প্রক্রিয়া এবং বিশ্লেষণ করা সম্ভব করে তোলে।

পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ এবং মডেলিং শুধুমাত্র উন্নত চ্যাটবটগুলির জন্য সংরক্ষিত নয় যা AI NLP প্রযুক্তির উপর নির্ভর করে। এটি স্পিচ রিকগনিশনেও ব্যবহার করা যেতে পারে। এবং এই উন্নত বক্তৃতা শনাক্তকরণ টুল উচ্চারণ চিনতে এবং যারা উচ্চারণে কথা বলে তাদের জন্য সমজাতীয় শব্দগুলি আরও ভালভাবে বুঝতে সক্ষম, কিন্তু কদাচিৎ এমন লোকেদের সম্বোধন করে যারা ক্রমাগত বিভিন্ন সমজাতীয় শব্দের বিকৃতির সাথে নিজেকে প্রকাশ করে।

এটি সবচেয়ে উন্নত বক্তৃতা শনাক্তকরণ সরঞ্জামগুলির মধ্যে একটি। পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ জটিলতাকে সম্পূর্ণ নতুন স্তরে নিয়ে যায়, অন্যান্য পদ্ধতির চেয়ে বেশি তথ্য সংগ্রহ করে। এটি অস্বাভাবিক ভাষার নিদর্শন এবং সব ধরণের তোতলামি, উহস, ওমস ইত্যাদির সাথে খাপ খায়।

অ্যালগরিদম চালানোর আগে শুরুর অসুবিধা বিশ্লেষণ করার জন্য অনেক পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা প্রয়োগ করা হয় যা ভাল ফলাফলের জন্য অ্যাকাউন্ট ফিল্টারগুলিকে বিবেচনা করবে। পরে, এমন পরীক্ষা রয়েছে যা মেশিনের আউটপুট নির্ভুলতার সাথে মানুষের কর্মক্ষমতা তুলনা করে। এবং তারপরে অতিরিক্ত নয়েজ প্রুফিং রয়েছে যা উচ্চারণের একটি নির্দিষ্ট সময়ের পরে ফিল্টার প্রয়োগ করে যা সমজাতীয় শব্দগুলির জন্য খুব উচ্চ স্বীকৃতির দিকে পরিচালিত করে।

A woman who uses speech to text

কিছু উপভাষা এবং উচ্চারণ স্বীকৃতি

একটি ডেটা-চালিত মডেল হিসাবে, পরিসংখ্যানগত মডেলিং সফ্টওয়্যার বিকাশকারীদের স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিভিন্ন উপায়ে উপভাষা এবং ভাষাগুলিকে বের করার এবং স্বীকৃতি দেওয়ার ক্ষেত্রে আরও বেশি নিয়ন্ত্রণ দিতে পারে। সফ্টওয়্যার বিকাশকারীদের সমস্ত ভাষা এবং উপভাষাগুলি সনাক্ত করার জন্য আরও ডেটা অর্জন করতে হবে।

হোয়াটসমোর, পরিসংখ্যানগত মডেলিংয়ের উন্নয়নের ফলে লোকেরা কথা বলে এমন কিছু উপভাষা এবং উচ্চারণ সনাক্ত করা সম্ভব করে। এই সিস্টেমটি আরও নির্ভুল ভাষার মডেল তৈরি করতে অতীতের ডেটার উপর ভিত্তি করে তৈরি করে, যা প্রসেসরকে ঘোড়া বা গাগার মতো শব্দ সহজে শনাক্ত করতে সাহায্য করে।

সমজাতীয় শব্দ বোঝা

একটি শব্দের বানান একই হতে পারে, কিন্তু বাক্যে এটি কীভাবে ব্যবহৃত হয় তার উপর ভিত্তি করে ভিন্ন অর্থ। তারা হোমোনিম হিসাবে পরিচিত। স্পিচ-টু-টেক্সট সফ্টওয়্যারটিতে এই শব্দগুলিকে এর প্রতিফলন নিয়মগুলির সাথে প্রক্রিয়াকরণের সমস্যাগুলির একটি অ্যারে রয়েছে, যার ফলে তথ্যের ভুল ডিকোডিং হতে পারে।

ডেভেলপারদের জন্য এমন সফ্টওয়্যার তৈরি করা সহজ নয় যা হোমোনিমগুলির মধ্যে পার্থক্য করতে পারে। যে শব্দটি ব্যবহার করা হচ্ছে তা সঠিকভাবে সনাক্ত করার জন্য তাদের প্রেক্ষাপট বিবেচনা করতে হবে।

আজ, এমন কিছু সংস্থা রয়েছে যারা বিশ্বাস করে যে তারা নতুন প্রযুক্তি প্রয়োগ করে এই সমস্যাটি মোকাবেলা করতে পারে। তারা শুধুমাত্র তাদের শব্দের সাথে শব্দের মধ্যে পার্থক্য করার আশা করে – প্রসঙ্গ ক্লুগুলি ছেড়ে দেয় যে সফ্টওয়্যারটিকে সুনির্দিষ্ট ব্যাখ্যার জন্য ব্যবহার করতে হবে।

প্রাকৃতিক ভাষা বোঝা এবং প্রক্রিয়াকরণ: টেক্সট প্রতিলিপি থেকে বক্তৃতা মস্তিষ্ক

স্পিচ টু টেক্সট কোথায় ব্যবহার করা হয়?

যেহেতু মেশিনগুলি মানুষের ভাষা বোঝার ক্ষেত্রে আরও উন্নত হচ্ছে, আমরা সেগুলিকে এমন জায়গায় ব্যবহার করি যা কয়েক বছর আগে অকল্পনীয় ছিল। এটি হওয়ার জন্য আমাদের প্রযুক্তির সীমাবদ্ধতাগুলি জানতে হবে।

ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ আন্ডারস্ট্যান্ডিং ভাষার অন্তর্নিহিত অর্থের জন্য পরীক্ষা করে এবং কথোপকথন বক্তৃতায় ঘটে যাওয়া নিদর্শনগুলি খুঁজে পেতে পাঠ্যের সাথে তাদের সম্পর্কযুক্ত করে।

প্রাকৃতিক ভাষা বোঝার ক্ষেত্রে, সামাজিক মিডিয়া বিশ্লেষণ হল সবচেয়ে জনপ্রিয় ব্যবহারের ক্ষেত্রে একটি। একটি Facebook পোস্টে বিষয়, অনুভূতি বা এমনকি বিভিন্ন ধরনের রাজনৈতিক মতামত বোঝার জন্য আপনার একটি প্রোগ্রামের প্রয়োজন যাতে তারা কোম্পানিগুলিকে তাদের দর্শকদের আরও ভালোভাবে বিশ্লেষণ করতে সাহায্য করতে পারে।

এই প্রোগ্রামগুলি এখনও বিষয়বস্তু সম্পর্কে সিদ্ধান্তে পৌঁছাতে সক্ষম নয় কারণ লোকেরা সাধারণ করা কঠিন তবে তারা স্প্যাম ইমেল সনাক্তকরণ এবং ডিজিটাল পদচিহ্ন থেকে মানুষের মূল্যবোধ বিশ্লেষণ করে সফল প্রমাণিত হয়েছে

যন্ত্রানুবাদ

বিভিন্ন সংস্কৃতিতে, ব্যক্তিদের চিন্তাভাবনা এবং অভিপ্রায়ের সাথে যোগাযোগের বিভিন্ন উপায় রয়েছে। তার মধ্যে একটি হল স্পিচ-টু-টেক্সট টুল। স্পিচ টু টেক্সট হল ভয়েস ওভার ইন্টারনেট প্রোটোকল অ্যাপ্লিকেশনের একটি ক্রমবর্ধমান জনপ্রিয় বৈশিষ্ট্য যা দুই বা ততোধিক ব্যক্তিকে সক্ষম করে যারা দুটি ভিন্ন ভাষায় কথা বলে তারা একে অপরের সাথে বাস্তব সময়ের ভিত্তিতে কার্যকরভাবে যোগাযোগ করতে পারে।

A workspace

এই স্পিচ-টু-টেক্সট টুল ভয়েস মেসেজকে শব্দে অনুবাদ করে। যখন এটি আসে, কেউ সহজেই তাদের ভয়েস বার্তা অন্য ভাষায় অনুবাদ করতে পারে। আপনার কাছে ক্যামেরা থাকলে এমন লোকেদের সাথে যোগাযোগ করার একটি সহজ উপায় যারা আপনার ভাষায় কথা বলেন না।

এটি বিশেষভাবে সহায়ক যখন সাংবাদিকদের স্থানীয় ভাষায় সাবলীল না হয়ে অন্যান্য সংস্কৃতির জন্য নির্দিষ্ট বিষয়গুলি কভার করে বা যারা টাইপ করার পরিবর্তে কথা বলা পছন্দ করে।

নথির সারসংক্ষেপ

স্বয়ংক্রিয় সারাংশ সরঞ্জামগুলি এই যুগে খুব প্রতিশ্রুতিশীল যেখানে প্রতি সেকেন্ডে বিভিন্ন ধরণের সামগ্রী আপলোড করা হয়। পুরো নিবন্ধটি আবার পড়তে ভয় পাওয়া যাবে না। এটি সম্ভবত অনেক সময় এবং প্রচেষ্টা নিতে হবে। আপনি যদি শুধুমাত্র এক বা দুই লাইনে মূল ধারণা/সারাংশ তথ্য পেতে পারেন, তাহলে এটি আপনাকে সেখানে অনেক সময় এবং প্রচেষ্টা বাঁচাতে সাহায্য করবে।

একাডেমিক বিষয়বস্তুর সারাংশ, বা নথির সংক্ষিপ্তকরণ, ইন্টারনেটে ডকুমেন্টেশন পড়ার সময় শিক্ষার্থীদের তাত্ক্ষণিক সারাংশ প্রদান করার জন্য কম্পিউটারের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ ক্ষমতা। যেহেতু অধ্যয়নের দৃষ্টিভঙ্গির প্রবণতা এবং অধ্যয়নের উত্পাদনশীল উপায় সহ অনেকগুলি দিকগুলিতে এই দিনগুলিতে প্রচুর পরিবর্তন ঘটে চলেছে।

বিষয়বস্তু শ্রেণীকরণ

বিষয়বস্তু শ্রেণীকরণ হল উদ্দেশ্যমূলকভাবে নির্দিষ্ট বিষয়বস্তুকে বিভিন্ন বিভাগে বিভক্ত করা। এটি প্রাকৃতিক ভাষা বোঝার কৌশল দ্বারা অর্জন করা যেতে পারে।

মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করেও কন্টেন্ট Google সার্চের জন্য অপ্টিমাইজ করা যেতে পারে যা পাঠ্যগুলিতে পাওয়া শব্দগুলিকে প্রক্রিয়া করবে এবং তাদের প্রাসঙ্গিকতা কী তা গণনা করবে, একটি র‌্যাঙ্কিং ফ্যাক্টর হিসাবে সেই প্রাসঙ্গিকতা রয়েছে৷ এইভাবে কীওয়ার্ড প্রাসঙ্গিকতা দ্বারা বিষয়বস্তুকে শ্রেণীবদ্ধ করা সম্ভব, তাই অন্যান্য ব্যক্তিরা এটি খুঁজে পেতে পারেন যারা নির্দিষ্ট বিষয় বা বিষয় সম্পর্কে তথ্য খুঁজতে চান।

অনুভূতির বিশ্লেষণ

বিষয়বস্তু বিশ্লেষণ সফ্টওয়্যার উত্থানের সাথে, মানুষকে আর মতামতযুক্ত পাঠ্য বোঝার জন্য ম্যানুয়ালি হস্তক্ষেপ করতে হবে না।

প্রাকৃতিক ভাষা বোঝার সরঞ্জামগুলি আমাদের পাঠকদের মতামতের অন্তর্দৃষ্টি দেয় যা অন্যথায় এখানে “জ্ঞানগতভাবে নীচে” থাকে, কখনও কখনও শুধুমাত্র ডেটা সম্পর্কে অনুমান করে। তাদের সাথে, মেশিনগুলি ব্লগ, পর্যালোচনা, টুইট ইত্যাদির একটি পদ্ধতিগত বিশ্লেষণ অফার করতে পারে, যা বিজ্ঞাপনদাতা এবং বিপণনকারীদের জন্য এই বিষয়গততার অংশ বা প্রভাবিত না হয়ে গ্রাহক কী চায় বা প্রয়োজন তা সনাক্ত করা সহজ করে তোলে।

চৌর্যবৃত্তি সনাক্তকরণ

উন্নত NLP সরঞ্জামগুলি সাধারণ চুরির সরঞ্জামগুলির মতো নয়৷

অন্য লোকেরা চুরির শনাক্তকরণ প্রক্রিয়াটি করতে পারে। তবে উন্নত প্রাকৃতিক ভাষা বোঝার সরঞ্জামগুলিও চুরির ঘটনা সনাক্ত করে। এটি কম্পিউটিং অ্যালগরিদমের মাধ্যমে তা করে যদি সেখানে চুরি করা হয় তবে প্যারাফ্রেজিংও হয়। এই অ্যালগরিদমগুলি বাক্যের জটিলতার বিভিন্ন ডিগ্রি সহ বাক্য পরিচালনা করে এবং সাদৃশ্য পরীক্ষা করার জন্য তুলনা হিসাবে দ্বিতীয় প্রদত্ত অনুচ্ছেদ থেকে বাক্যাংশ ব্যবহার করে।

টেক্সট টুলস থেকে বক্তৃতার অপূর্ণতা

অন্যান্য প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ প্রতিযোগীদের তুলনায়, স্পিচ-টু-টেক্সট টুলগুলির সাফল্যের হার তুলনামূলকভাবে কম। এটি বিশেষ করে সত্য যখন একটি রেকর্ডিংয়ের অডিও গুণমান খারাপ হয়।

খারাপ রেকর্ডের অবস্থা পেশাদার রেকর্ডিংকে নষ্ট করতে পারে। এটি একটি কোম্পানির প্রচারমূলক ভিডিওর জন্য একটি ভয়েস-ওভার সেশনও নষ্ট করতে পারে এবং এমন কিছুকে পরিণত করতে পারে যা আকর্ষণীয় বলে মনে হয়।

আপনার স্ক্রিপ্টগুলি সাউন্ড বুথে যাওয়া এবং শব্দগুচ্ছ পড়ার বিষয়ে আপনাকে নির্দিষ্ট হতে হবে। যদিও অভিনেতারা সহজেই সাউন্ড এফেক্ট এবং অন্যান্য ব্যাকগ্রাউন্ড নয়েজ ব্যবহার করতে পারে যাতে তারা তাদের সেশনের সময় এটিকে আরও প্রাণবন্ত করে তোলে।

A company that converts to text

সফ্টওয়্যারটি একটি রেকর্ডিং প্রতিলিপি করার পরে, একজন ব্যক্তি বা সফ্টওয়্যারকে পরীক্ষা করতে হবে প্রতিলিপিটি সঠিক কিনা। কোন বাধা ছিল কিনা, তারা খুব দ্রুত বা খুব ধীরে কথা বলছিলেন। এছাড়াও, যদি কিছু বলা হচ্ছে বলে মনে করা হয়, কিন্তু বাস্তবে তা না হয়, তাহলে তাদের সব কিছুর মধ্য দিয়ে যেতে হবে এবং সম্পাদনা করতে হবে।

অন্যথায়, স্পিচ-টু-টেক্সট ট্রান্সক্রিপশন ভুল হবে এবং তাদের আবার স্ক্র্যাচ থেকে শুরু করতে হবে।

সচরাচর জিজ্ঞাস্য:

পাঠ্য প্রোগ্রামগুলিতে আপনার কি বিনামূল্যে বা প্রদত্ত বক্তৃতা ব্যবহার করা উচিত?

অর্থপ্রদত্ত অ্যাপগুলি নির্ভুলতা এবং গতির দিক থেকে বিনামূল্যেরগুলিকে ছাড়িয়ে যায়, এটি নিবন্ধ সম্পাদনা করার বাকিটুকুও আপনার উপর ছেড়ে দেয়৷ কিন্তু অর্থপ্রদত্ত অ্যাপগুলির জন্য আপনার অর্থ খরচ হবে তাই কিছু লোকের জন্য ট্রেড-অফের অর্থের মূল্য নয়।
কেউ সাবস্ক্রিপশনের অর্থ প্রদান এবং পরিচালনা করা পছন্দ করে না এবং তাই এই পরিষেবাগুলিকে সময়ের পরীক্ষায় দাঁড়ানোর জন্য কেবলমাত্র বিনামূল্যের চেয়ে বেশি হওয়া দরকার। তারা সবসময় মানসম্পন্ন প্রযুক্তিগত সহায়তা প্রদান করে না, তারা গতি এবং নির্ভুলতার দিক থেকে দুর্বল এবং আপনার জন্য প্রচুর সম্পাদনা রেখে যায়।blank

কিভাবে সঠিক স্পিচ-টু-টেক্সট প্রোগ্রাম নির্বাচন করবেন?

বাজারে অনেক স্পিচ-টু-টেক্সট সফ্টওয়্যার সরঞ্জামের সাথে, একটি বাছাই করা একটি চ্যালেঞ্জ।
“স্পিচ টু টেক্সট” এর জন্য গুগলে একটি সাধারণ অনুসন্ধান বাজারে দরকারী সফ্টওয়্যারগুলির একটি তালিকা নিয়ে আসবে। যাইহোক, একজনকে তাদের বিষয়বস্তু যত্ন সহকারে দেখতে হবে এবং নির্ভরযোগ্য প্রযুক্তিগত সহায়তা এবং সহায়ক গ্রাহক পরিষেবা সহ একটি সম্পূর্ণ বৈশিষ্ট্যযুক্ত প্যাকেজ বেছে নিতে হবে – একটি সর্ব-সমেত নীতি নয় যেখানে আপনি কেন্দ্রীভূত অফিসে কল করেন এবং কেউ সাড়া দেয় না!
কিছু ভাল উদাহরণ ট্রান্সক্রিপ্টর এবং অটার অন্তর্ভুক্তblank

ভাগ করুন:

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin

আরও পোস্ট

mp4 কে কিভাবে টেক্সটে কনভার্ট করবেন

কিভাবে mp4 কে টেক্সটে রূপান্তর করা যায় তা জানা বিশেষভাবে কঠিন নয়, তবে এটি অনেক সময় নিতে পারে। টেক্সট ফাইলের নির্ভুলতা এবং পঠনযোগ্যতা শেষ পর্যন্ত

কেন আপনার অডিও ফাইলটিকে টেক্সট ফরম্যাটে পরিণত করা উচিত?

আপনি কোন শিল্পে কাজ করছেন বা বিশ্ববিদ্যালয়ে আপনি যে বিষয়ে অধ্যয়ন করছেন তা বিবেচনা না করেই, আপনার অডিও ফাইলটিকে পাঠ্যে পরিণত করার বিষয়টি বিবেচনা করার

কিভাবে সেরা ইন্টারভিউ ট্রান্সক্রিপশন সফ্টওয়্যার চয়ন করুন

ট্রান্সক্রিপশন হ’ল একটি ম্যানুয়াল বা স্বয়ংক্রিয় প্রক্রিয়ার মাধ্যমে বক্তৃতাকে পাঠ্যে রূপান্তর করা। এই বক্তৃতাটি একটি রেকর্ড করা অডিও ফাইল, রেকর্ড করা ভিডিও ফাইল বা একটি

আপনার পডকাস্টের একটি প্রতিলিপি বিস্ময়কর কাজ করতে পারে

একটি পডকাস্ট ট্রান্সক্রিপ্ট আপনার অগ্রাধিকারের তালিকার শীর্ষে নাও হতে পারে, তবে এটি করা একটি সুন্দর দরকারী জিনিস। কারণগুলি আপনার লক্ষ্য এবং বিষয়বস্তুর উপর নির্ভর করে