Jak využít převod řeči na text?

Žijeme v éře umělé inteligence (AI) a stává se součástí našeho každodenního života. Od našich chytrých telefonů po motory automobilů, pronikl téměř do všech aspektů našeho života. Jedním takovým příkladem je technologie převodu řeči na text. Automatické nahrávky vašich konverzací jsou mnohem rychlejší a snáze se analyzují, když jsou ve zvukovém formátu.

Šetří tužku a papír seznamy úkolů a kancelářské pochůzky. Pomáhá také lékařům objednávat testy a přistupovat k tabulkám pacientů s přesností více než 99 %.

S Speech Analytics již nepotřebujete sběratele průzkumů, abyste se zeptali lidí, jak se cítí. Stačí si místo toho přečíst jejich textové zprávy, i když jsou v neznámém jazyce.

Úvod: Co je technologie řeči na text?

Řeč na text mění způsob, jakým žijeme a pracujeme. Má velké výhody a v některých případech může zcela vyřešit problém. Aplikace tohoto nástroje ve zdravotnictví, zákaznickém servisu, žurnalistice, kvalitativním výzkumu a tak dále každým rokem rostou.

Tento článek ukazuje různé způsoby, jakými se tento úžasný kus technologie dnes podílí na různých průmyslových odvětvích. Software pro převod řeči na text je prospěšný od zdravotníků po novináře. Zajišťuje poptávku po rychlém a podrobném reportingu. Výhody plynou z toho, že šetří čas, zlepšuje služby zákazníkům a zlepšuje kvalitu služeb.

Tato technologie není ideální pro přirozenou konverzaci. Ale ve spojení s lidmi se skvělými komunikačními schopnostmi může asistent AI plnit úkoly nekonečně lépe.

Jak funguje software pro převod řeči na text?

Rozpoznávání hlasu a překlad je starý koncept, který existuje již desítky let. Vždy se spoléhalo na přirozené jazykové schopnosti lidí.

Po přenosu a překladu do jiného jazyka by tedy lidé vyčistili možné chyby a odvodili význam z dat.

V dnešní době se generace rozpoznávání hlasu spoléhá na umělé neuronové sítě. Poskytuje mu skvělý výkon při porozumění psané lidské řeči prostřednictvím zvukových signálů. Počítače mohou také ovlivnit výběr slov na základě zamýšleného významu nebo analýzy sentimentu. Jako je analýza sentimentu kanálů Twitter, aby se zjistilo, zda jsou lidé spokojeni nebo nespokojeni s platformou nebo produktem.

Tým, který používá řeč na text

Převod řeči na text má 4 kroky:

1. Software pro rozpoznávání řeči převádí analogové signály do digitálního jazyka. Když vibrace procházejí reproduktorem do mikrofonu, software převádí tyto vibrace na data, která představují digitální signály.

2. Převodník řeči na text filtruje digitální vlny, aby zachoval relevantní zvuky. Zní to tak, že váš hlas a klávesy psacího stroje tvoří hluk na pozadí zvuků, které chceme rozlišit; například vítr a déšť. Ale s dostatečným tréninkem se systém stane lepším v zachycení těchto kdysi na Zemi vytvořených akcentů, jako jsou oceány nebo hmyz. Nezbývá nic jiného než design vašeho hlasu (nebo jiných zdrojů zvuku).

3. Software rozděluje delší zvukové nahrávky na velmi krátké úseky, například na tisícinu sekundy. Dělá to proto, aby je porovnal s různými neznámými texty a přišel s virtuálním překladem.

Systém STT je založen na procesu fonetického přepisu. Rozdělí jakoukoli řečovou událost na důležité zvukové jednotky nebo slabiky podle jejích fonetických kvalit. Obecně platí, že každá slabika odpovídá buď písmenu abecedy nebo jinému znaku. Je to vhodná jednotka pro kódování ústní řeči.

4. Nakonec software vygeneruje textový soubor , který obsahuje veškerý mluvený materiál v textové podobě

Různé modely reproduktorů používané v převodu řeči na text

Systém rozpoznávání hlasu nezávislý na mluvčím detekuje hlas mluvčího a přiřazuje jej k předem určené databázi hlasů. Pak to může používat kdokoli. Na druhé straně systém závislý na mluvčím trénuje hlas jednotlivce pomocí konkrétních slov. Model se tak učí jejich řečové vzorce. To umožňuje systému poskytovat přesnější výsledky, když mluví, s ohledem na proměnné, jako je přízvuk, dialekt, hluk nebo překážky.

V tuto chvíli je pro tyto systémy těžké být lepší než lidští posluchači v detekci vlčích píšťalek a hluku na pozadí. Ale doufáme, že časem budou schopni poskytovat čistší zvukové soubory. Což umožní nové příležitosti v telekomunikacích.

Další modely rozpoznávání řeči

Modely rozpoznávání řeči mohou zmírnit jeden opakující se úkol, který lidé nemají rádi nebo nejsou schopni dělat. Liší se množstvím vstupu, které vyžadují pro různé úkoly, a tím, jak jsou pokročilé. Někteří lidé používají asistenta pro pomoc s obtížnějšími úkoly na vysoké úrovni.

Schůzka, která se mění na text

Pomocí modelů rozpoznávání řeči můžete provádět opakující se úkoly efektivněji. Tito asistenti obvykle vyžadují méně vstupu, než kdybyste je museli dělat sami. Proto jsou pohodlnější pro každodenní úkoly včetně odpovídání na texty, nastavování budíků, přehrávání hudby atd. Pro různé účely existují různé úrovně rozpoznávání řeči. Některé mohou zahrnovat přesnost výsledků a snadné použití mezi pokročilejšími úkoly, aniž byste potřebovali jakýkoli vstup. Jiné jsou méně nejednoznačné volby, ale obvykle vyžadují určitý druh dohledu nebo péče ze strany uživatele.

Shoda vzorů

Umělá inteligence pro porovnávání vzorů je méně účinná než umělá inteligence s hlubokým učením, ale obě plní svou práci. Umožňuje automatickému softwaru zaznamenávat a uchovávat telefonní čísla nebo e-mailové adresy, když slyší lidi mluvit. Tato technologie spoléhá na schopnost technologie rozpoznat velmi omezený rozsah vět a slov. Počítače mohou být řízeny lidmi prostřednictvím výzev, aby vyřizovaly hovory v call centrech nebo porozuměly číslicím v adrese, ale většinou jsou provozovány samy.

Statistická analýza a modelování

Pokročilejší nástroje, statistická analýza a modelování jsou důležité, protože pomáhají uživatelům přesně určit, co chtějí. Také se to vzdaluje od směru často matoucích výsledků nedorozuměním.

Statistická analýza a modelování je matematický nástroj, který dokáže identifikovat, popsat a shrnout vzory v souborech dat. Tento výkonný nástroj umožňuje jednoduše a efektivně zpracovávat a analyzovat obrovské množství dat.

Statistická analýza a modelování nejsou vyhrazeny pouze pro pokročilé chatboty, které spoléhají na technologii AI NLP. Lze jej použít i při rozpoznávání řeči. A tento pokročilý nástroj pro rozpoznávání řeči je schopen rozpoznat akcenty a lépe porozumět homonymům pro ty, kdo mluví s přízvukem, ale málokdy osloví lidi, kteří se neustále vyjadřují zvráceností různých homonym.

Je to jeden z nejpokročilejších nástrojů pro rozpoznávání řeči. Statistická analýza posouvá složitost na zcela novou úroveň a shromažďuje více dat než jiné metody. Přizpůsobuje se anomálním jazykovým vzorcům a všem druhům koktání, uhs, oms atd.

K analýze obtíží při startu před spuštěním algoritmu se používá mnoho statistických testů, které budou brát v úvahu filtry pro lepší výsledky. Poté následují testy, které porovnávají lidský výkon s přesností výstupu stroje. A pak je tu zvláštní ochrana proti šumu, která aplikuje filtry po určité době promluvy, což vede k velmi vysoké rozpoznatelnosti homonym.

Žena, která používá řeč k textu

Rozpoznávání určitých dialektů a přízvuků

Jako model založený na datech může statistické modelování poskytnout vývojářům softwaru větší kontrolu, pokud jde o automatické extrahování a rozpoznávání dialektů a jazyků různými způsoby. Vývojáři softwaru také potřebují získat více dat, aby mohli identifikovat všechny jazyky a dialekty.

Vývoj ve statistickém modelování navíc umožňuje identifikovat určité dialekty a přízvuky, kterými lidé mluví. Tento systém staví na minulých datech a vytváří přesnější jazykové modely, které pak pomáhají procesorům snáze identifikovat slova jako kůň nebo gaga.

Porozumění homonymům

Slovo může mít stejný pravopis, ale různé významy podle toho, jak je použito ve větě. Jsou známá jako homonyma. Software pro převod řeči na text má řadu problémů se zpracováním těchto slov se svými pravidly skloňování, což může vést k nepřesnému dekódování informací.

Pro vývojáře není snadné vytvořit software, který dokáže rozlišovat mezi homonymy. Musí zvážit kontext, aby správně identifikovali slovo, které se používá.

Dnes se objevují společnosti, které věří, že mohou tento problém vyřešit implementací novějších technologií. Doufají, že rozliší slova pouze pomocí jejich zvuků – vynechávají kontextová vodítka, která software potřebuje použít pro přesnou interpretaci.

Porozumění a zpracování přirozeného jazyka: přepis mozku z řeči na text

Kde se používá řeč na text?

Jak se stroje zdokonalují v porozumění lidské řeči, používáme je na místech, která by byla ještě před pár lety nepředstavitelná. Aby k tomu došlo, potřebujeme znát omezení technologie.

Porozumění přirozenému jazyku kontroluje implicitní význam v jazyce a koreluje je s textem, aby našel vzorce, které se vyskytují v hovorové řeči.

Pokud jde o porozumění přirozenému jazyku, analýza sociálních médií je jedním z nejoblíbenějších případů použití. Potřebujete program, abyste porozuměli tématům, náladám nebo dokonce různým typům politických názorů v příspěvku na Facebooku, aby mohli společnostem pomoci lépe analyzovat jejich publikum.

Tyto programy stále nejsou tak kompetentní při vytváření závěrů o obsahu, protože je těžké zobecnit, ale osvědčily se při odhalování spamových e-mailů a analýze hodnot lidí z digitálních stop.

Strojový překlad

V různých kulturách existují různé způsoby komunikace myšlenek a záměrů jednotlivců. Jedním z nich jsou nástroje pro převod řeči na text. Řeč na text je stále populárnější funkcí aplikací využívajících hlas přes internetový protokol, která umožňuje dvěma nebo více lidem, kteří mluví dvěma různými jazyky, spolu efektivně komunikovat v reálném čase.

Pracovní prostor

Tento nástroj pro převod řeči na text překládá hlasovou zprávu do slov. Když na to dojde, lze snadno přeložit jejich hlasovou zprávu do jiného jazyka. Je to snadný způsob, jak komunikovat s lidmi, kteří nemluví vaším jazykem, pokud máte fotoaparát.

To je zvláště užitečné, pokud jde o novináře, kteří se zabývají tématy, která jsou specifická pro jiné kultury, aniž by plynule ovládali místní jazyk, nebo prostě pro kohokoli, kdo dává přednost mluvení před psaním.

Sumarizace dokumentů

Nástroje pro automatické shrnutí jsou velmi slibné v této době, kdy je každou sekundu nahráno mnoho různých typů obsahu. Přečíst si celý článek znovu nebude odstrašující. To bude pravděpodobně vyžadovat hodně času a úsilí. Pokud dokážete získat hlavní myšlenku/souhrnné informace pouze v jednom nebo dvou řádcích, pomůže vám to ušetřit tolik času a úsilí právě tam.

Sumarizace akademického obsahu neboli sumarizace dokumentů je důležitou schopností počítačů poskytovat studentům okamžité shrnutí při čtení dokumentace na internetu. Protože v dnešní době dochází neustále k mnoha změnám v mnoha aspektech, včetně trendů ve studijních postojích a produktivních způsobech studia.

Kategorizace obsahu

Kategorizace obsahu je účelové rozdělení konkrétního obsahu do různých kategorií. Toho lze dosáhnout pomocí technik porozumění přirozenému jazyku.

Obsah lze také optimalizovat pro Vyhledávání Google pomocí algoritmů strojového učení, které zpracují slova, která se nacházejí v textech, a vypočítají, jaká je jejich relevance, přičemž tuto relevanci mají jako hodnotící faktor. Tímto způsobem je možné kategorizovat obsah podle relevance klíčových slov, takže jej mohou najít další lidé, kteří chtějí najít informace o určitých předmětech nebo tématech.

Analýza sentimentu

S příchodem softwaru pro analýzu obsahu již lidé nemusí ručně zasahovat, aby dávali smysl zaujatému textu.

Nástroje pro porozumění přirozenému jazyku nám umožňují nahlédnout do názorů čtenářů, které jsou zde jinak „kognitivně pod úrovní“, což někdy vede pouze k domněnkám o datech. Stroje s nimi mohou nabídnout systematickou analýzu blogů, recenzí, tweetů atd., což inzerentům a obchodníkům usnadňuje rozpoznat, co zákazník chce nebo potřebuje, aniž by byl touto subjektivitou součástí nebo ovlivněn.

Odhalování plagiátů

Pokročilé nástroje NLP nejsou jako jednoduché nástroje pro plagiátorství

Proces odhalování plagiátů mohou provést jiní lidé. Pokročilé nástroje pro porozumění přirozenému jazyku však také odhalí plagiát. Dělá to pomocí výpočetních algoritmů, pokud dochází k plagiátorství, ale také k parafrázování. Tyto algoritmy zpracovávají věty s různým stupněm složitosti vět a používají frázování z druhého daného odstavce jako srovnání pro kontrolu podobnosti.

Nevýhody nástrojů pro převod řeči na text

Ve srovnání s jinými konkurenty v oblasti zpracování přirozeného jazyka mají nástroje pro převod řeči na text relativně nízkou úspěšnost. To platí zejména tehdy, když je kvalita zvuku nahrávky špatná.

Špatné nahrávací podmínky mohou zničit profesionální nahrávku. Může to také zkazit hlasovou relaci pro firemní propagační video a změnit něco, co zní zajímavě, na blábol.

Musíte být konkrétní, pokud jde o vaše skripty, které vstupují do zvukové kabiny a jsou doslovně přečteny. Zatímco herci mohli snadno používat zvukové efekty a další zvuky na pozadí, aby to znělo mnohem živěji během jejich sezení.

Společnost, která převádí na text

Poté, co software přepíše nahrávku, musí osoba nebo software zkontrolovat, zda je přepis přesný. Ať už došlo k nějakému přerušení, mluvili příliš rychle nebo příliš pomalu. Také, pokud bylo něco vnímáno jako řečené, ale ve skutečnosti tomu tak nebylo, musí to všechno projít a provést úpravy.

V opačném případě bude přepis řeči na text nepřesný a budou muset začít znovu od začátku.

Často kladené otázky:

Měli byste používat bezplatné nebo placené programy pro převod řeči na text?

Placené aplikace mají tendenci překonávat ty bezplatné, pokud jde o přesnost a rychlost, také to, co zbylo z úprav článků, nechává na vás. Ale placené aplikace vás budou stát peníze, takže pro některé lidi tento kompromis nestojí za peníze, které stojí.
Nikdo nemá rád placení a správu předplatného, a proto tyto služby musí být více než jen bezplatné, aby obstály ve zkoušce času. Ne vždy nabízejí kvalitní technickou podporu, jsou špatné z hlediska rychlosti a přesnosti a nechají na vás spoustu úprav.blank

Jak vybrat správný program pro převod řeči na text?

S tolika softwarovými nástroji pro převod řeči na text na trhu je těžké vybrat jeden.
Obecné vyhledávání v Google pro „řeč na text“ vyvolá seznam užitečného softwaru na trhu. Člověk však musí pečlivě prozkoumat jejich obsah a vybrat si plnohodnotný balíček se spolehlivou technickou podporou a užitečným zákaznickým servisem – nejde o all-inclusive politiku, kdy voláte do centralizovaných kanceláří a nikdo nereaguje!
Některé dobré příklady zahrnují Transkriptor a Otterblank

Share:

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin

More Posts

Jak převést Mp3 na text? (Tutorial)

Převeďte MP3 na text v roce 2022 Transkriptor je online webová aplikace, která převádí MP3 na text. Můžete nahrát jakýkoli mediální soubor a během několika