Hvordan gør man brug af tale til tekst?

Vi lever i AI’s æra (kunstig intelligens), og det er ved at blive en del af vores daglige liv. Fra vores smartphones til bilmotorer har den infiltreret næsten alle aspekter af vores liv. Et sådant eksempel er tale-til-tekst-teknologi. Automatiske optagelser af dine samtaler er meget hurtigere og nemmere at analysere, når de er i et lydformat.

Det gemmer to-do-lister med pen og papir og kontoropgaver. Det hjælper også læger med at bestille test og få adgang til patienternes diagrammer med en nøjagtighedsgrad på mere end 99 %.

Med Speech Analytics behøver du ikke længere en undersøgelsesindsamler til at spørge folk, hvordan de har det. Bare læs deres sms-samtaler i stedet, selvom det er på et ukendt sprog.

Introduktion: Hvad er tale til tekstteknologi?

Tale til tekst ændrer den måde, vi lever og arbejder på. Det har store fordele og kan i nogle tilfælde helt løse et problem. Ansøgningerne til dette værktøj inden for sundhedspleje, kundeservice, journalistik, kvalitativ forskning og så videre fortsætter med at vokse hvert år.

Denne artikel viser de forskellige måder, hvorpå dette fantastiske stykke teknologi deltager i forskellige industrier i dag. Fra sundhedspersonale til journalister er tale-til-tekst-software gavnlig. Det sørger for kravet om hurtig og detaljeret rapportering. Fordelene kommer fra, at det er en tidsbesparelse, forbedret kundeservice og forbedret servicekvalitet.

Teknologien er ikke perfekt til naturlig samtale. Men når den er parret med mennesker med gode kommunikationsevner, kan AI-assistenten udføre opgaver uendeligt meget bedre.

Hvordan fungerer tale til tekst-software?

Stemmegenkendelse og oversættelse er et gammelt koncept, der har eksisteret i årtier. Den var altid afhængig af menneskers naturlige sproglige evner.

Efter transmission og oversættelse til et andet sprog ville mennesker således rydde op i mulige fejl og udlede mening fra data.

I dag er stemmegenkendelsesgenerering afhængig af kunstige neurale netværk. Det giver den et fantastisk ydelsesboost i forståelsen af skrevet menneskelig tale gennem lydsignaler. Computere kan også påvirke ordvalg baseret på tilsigtet betydning eller følelsesanalyse. Såsom følelsesanalyse af Twitter-feeds for at afgøre, om folk er tilfredse eller utilfredse med en platform eller et produkt.

Et team, der bruger tale til tekst

Der er 4 trin til konvertering af tale til tekst:

1. Talegenkendelsessoftware konverterer analoge signaler til digitalt sprog. Når vibrationer går gennem højttaleren til mikrofonen, oversætter softwaren disse vibrationer til data, der repræsenterer digitale signaler.

2. Tale-til-tekst-konverter filtrerer digitale bølger for at holde de lyde, der er relevante. Det lyder som om din stemme og tasterne på skrivemaskinen udgør baggrundsstøj til de lyde, vi ønsker at skelne; vind og regn for eksempel. Men med nok træning bliver systemet bedre til at fange disse engangs-jordfremstillede accenter som oceaner eller insekter. Det efterlader intet andet end designet af din stemme (eller andre lydkilder).

3. Softwaren opdeler længere lydoptagelser i meget korte segmenter, for eksempel en tusindedel af et sekund. Det gør den for at sammenligne dem med forskellige ukendte tekster og komme med en virtuel oversættelse.

STT-systemet er baseret på den fonetiske transskriptionsproces. Den opdeler enhver talebegivenhed i vigtige lydenheder eller stavelser i henhold til dens fonetiske kvaliteter. Generelt svarer hver stavelse enten til et bogstav i alfabetet eller et andet tegn. Det er en passende enhed til indkodning af mundtlig tale.

4. Til sidst udsender softwaren en tekstfil, der indeholder alt det talte materiale i tekstform

Forskellige højttalermodeller brugt i tale til tekst

Et højttaleruafhængigt stemmegenkendelsessystem registrerer højttalerens stemme og matcher den med en forudbestemt database af stemmer. Så kan den bruges af alle. Et højttalerafhængigt system træner på den anden side en persons stemme med specifikke ord. Så modellen lærer deres talemønstre. Dette gør det muligt for systemet at give mere nøjagtige resultater, når de taler ved at overveje variabler som accent, dialekt, støj eller obstruktion.

Lige nu er det svært for disse systemer at blive bedre end menneskelige lyttere til at registrere ulvefløjter og baggrundsstøj. Men med tiden håber vi, at de vil være i stand til at give renere lydfiler. Hvilket vil muliggøre nye muligheder inden for telekommunikation.

Andre talegenkendelsesmodeller

Talegenkendelsesmodeller kan afhjælpe en gentagne opgave, som folk ikke kan lide eller ikke er i stand til at udføre. De adskiller sig i mængden af input, de kræver til forskellige opgaver i forhold til, hvor avancerede de er. Nogle mennesker bruger en assistent til at hjælpe med vanskeligere opgaver på højt niveau.

Et møde, der bliver omsat til tekst

Du kan udføre gentagne opgaver mere effektivt ved at bruge talegenkendelsesmodeller. Disse assistenter kræver typisk mindre input, end hvis du skulle lave dem selv. Derfor er de mere bekvemme til daglige opgaver, herunder besvarelse af tekster, opsætning af alarmer, afspilning af musik osv. Der findes forskellige niveauer af talegenkendelse til forskellige formål. Nogle kan inkludere nøjagtighed af resultater og brugervenlighed mellem mere avancerede opgaver uden selv at have brug for input. Andre er mindre tvetydige valg, men kræver typisk en form for overvågning eller pleje af brugeren.

Mønstertilpasning

Mønstermatchende AI er mindre effektiv end deep learning AI, men de klarer begge jobbet. Det gør det muligt for automatisk software at registrere og opbevare telefonnumre eller e-mailadresser, mens den hører folk tale. Denne teknologi er afhængig af teknologiens evne til at genkende et meget begrænset udvalg af sætninger og ord. Computere kan blive guidet af mennesker via prompter til at håndtere opkald i callcentre eller forstå cifre i en adresse, men for det meste køres de på egen hånd.

Statistisk analyse og modellering

Mere avancerede værktøjer, statistisk analyse og modellering er vigtige, fordi det hjælper brugerne med at identificere præcis, hvad de ønsker. Det bevæger sig også væk fra retningen af ofte at forvirre resultaterne af misforståelser.

Statistisk analyse og modellering er et matematisk værktøj, der kan identificere, beskrive og opsummere mønstre i datasæt. Dette kraftfulde værktøj gør det muligt at behandle og analysere enorme mængder data enkelt og effektivt.

Statistisk analyse og modellering er ikke kun forbeholdt avancerede chatbots, der er afhængige af AI NLP-teknologi. Det kan også bruges til talegenkendelse. Og dette avancerede værktøj til talegenkendelse er i stand til at genkende accenter og bedre forstå homonymer for dem, der taler med en accent, men sjældent henvender sig til mennesker, der konstant udtrykker sig med forskellige homonymer perversitet.

Det er et af de mest avancerede talegenkendelsesværktøjer. Den statistiske analyse tager kompleksiteten til et helt nyt niveau og samler flere data end andre metoder. Den tilpasser sig unormale sprogmønstre og til alle mulige slags stammer, uhs, oms osv.

Mange statistiske test anvendes til at analysere startvanskeligheder, før du kører algoritmen, der tager hensyn til filtre for bedre resultater. Bagefter er der test, der sammenligner menneskelig ydeevne med maskinoutputnøjagtighed. Og så er der ekstra støjdæmpning, der anvender filtre efter et vist udsagnstidspunkt, hvilket fører til meget høj genkendelighed for homonymer.

En kvinde, der bruger tale til tekst

At genkende visse dialekter og accenter

Som en datadrevet model kan statistisk modellering give softwareudviklere større kontrol i forhold til automatisk at udtrække og genkende dialekter og sprog på forskellige måder. Softwareudviklere skal også anskaffe flere data for at kunne identificere alle sprog og dialekter.

Desuden gør udviklingen i statistisk modellering det muligt at identificere bestemte dialekter og accenter, som folk taler i. Dette system bygger på tidligere data for at skabe mere nøjagtige sprogmodeller, som så hjælper processorer med at identificere ord som en hest eller gaga lettere.

Forståelse af homonymer

Et ord kan have den samme stavemåde, men forskellige betydninger baseret på, hvordan det bruges i en sætning. De er kendt som homonymer. Tale-til-tekst-software har en række problemer med at behandle disse ord med dets bøjningsregler, hvilket kan resultere i unøjagtig afkodning af informationen.

Det er ikke nemt for udviklere at skabe software, der kan skelne mellem homonymer. De skal overveje konteksten for korrekt at identificere det ord, der bliver brugt.

I dag er der virksomheder, der dukker op, som mener, at de kan tackle dette problem ved at implementere nyere teknologier. De håber at kunne skelne mellem ord med kun deres lyde alene – og udelade kontekstspor, som software skal bruge til præcis fortolkning.

Naturlig sprogforståelse og -behandling: hjernen fra tale til teksttransskription

Hvor bruges tale til tekst?

I takt med at maskiner bliver bedre til at forstå det menneskelige sprog, bruger vi dem på steder, som ville have været utænkelige for blot et par år siden. Vi er nødt til at kende teknologiens begrænsninger, for at dette kan ske.

Naturlig sprogforståelse kontrollerer for implicit betydning i sproget og korrelerer dem med tekst for at finde mønstre, der forekommer i daglig tale.

Når det kommer til naturlig sprogforståelse, er analyse af sociale medier en af de mest populære use cases. Du har brug for et program til at forstå emner, følelser eller endda forskellige typer politiske meninger i et Facebook-opslag, så de kan hjælpe virksomheder med at analysere deres publikum bedre.

Disse programmer er stadig ikke så kompetente til at drage konklusioner om indhold, fordi folk er svære at generalisere, men de har vist sig vellykkede med at opdage spam-e-mail og analysere folks værdier fra digitale fodspor

Maskinoversættelse

I forskellige kulturer er der forskellige måder at kommunikere enkeltpersoners tanker og hensigter på. Et af dem er tale-til-tekst-værktøjer. Tale til tekst er en stadig mere populær funktion i voice over internet-protokolapplikationer, der gør det muligt for to eller flere personer, der taler to forskellige sprog, at kommunikere effektivt med hinanden i realtid.

Et arbejdsrum

Dette tale-til-tekst-værktøj oversætter talebeskeden til ord. Når det kommer til dette, kan man nemt oversætte deres talebesked til et andet sprog. Det er en nem måde at kommunikere med folk, der ikke taler dit sprog, forudsat at du har et kamera.

Dette er især nyttigt, når det kommer til journalister, der dækker emner, der er specifikke for andre kulturer uden at være flydende i det lokale sprog, eller bare nogen, der foretrækker at tale frem for at skrive.

Dokumentopsummering

Automatiske oversigtsværktøjer er meget lovende i denne æra, hvor der uploades mange forskellige typer indhold hvert sekund. Det vil ikke være skræmmende at læse hele artiklen igennem igen. Det vil sandsynligvis tage en masse tid og kræfter. Hvis du kan få hovedideen/opsummeringsoplysningerne på bare en linje eller to, ville det hjælpe dig med at spare så meget tid og kræfter lige der.

Sammenfatning af akademisk indhold, eller dokumentopsummering, er en vigtig mulighed for computere til at give øjeblikkelige opsummeringer til eleverne, mens de læser dokumentationen på internettet. Da der sker en masse ændringer i disse dage støt på mange aspekter, herunder tendenser i studieattituder og produktive måder at studere på.

Indholdskategorisering

Indholdskategorisering er den målrettede opdeling af bestemt indhold i forskellige kategorier. Dette kan opnås gennem naturlige sprogforståelsesteknikker.

Indhold kan også optimeres til Google Søgning ved at bruge maskinlæringsalgoritmer, som vil behandle de ord, der findes i tekster, og beregne, hvad der er deres relevans, med denne relevans som en rangeringsfaktor. På denne måde er det muligt at kategorisere indhold efter søgeordsrelevans, så andre kan finde det, som ønsker at finde information om bestemte emner eller emner.

Følelsesanalyse

Med fremkomsten af indholdsanalysesoftware behøver mennesker ikke længere manuelt at gribe ind for at give mening i den meningsfulde tekst.

Natural Language Understanding-værktøjer giver os indsigt i læsernes meninger, der ellers er her “under kognitivt”, hvilket nogle gange kun resulterer i antagelser om dataene. Med dem kan maskiner tilbyde en systematisk analyse af blogs, anmeldelser, tweets osv., som gør det nemmere for annoncører og marketingfolk at genkende, hvad kunden ønsker eller har behov for uden at være en del af eller påvirket af denne subjektivitet.

Opdagelse af plagiat

Avancerede NLP-værktøjer er ikke som simple plagieringsværktøjer

Andre mennesker kan udføre plagiatdetektionsprocessen. Men avancerede værktøjer til naturlig sprogforståelse opdager også plagiat. Det gør den gennem computeralgoritmer, hvis der er plagiering, men også parafrasering. Disse algoritmer håndterer sætninger med forskellige grader af sætningskompleksitet og bruger formuleringen fra det andet givne afsnit som en sammenligning for at kontrollere for lighed.

Ulemper ved tale-til-tekst-værktøjer

Sammenlignet med andre konkurrenter til behandling af naturligt sprog har tale-til-tekst-værktøjer en relativt lav succesrate. Dette gælder især, når lydkvaliteten af en optagelse er dårlig.

Dårlige optagelsesforhold kan ødelægge en professionel optagelse. Det kan også ødelægge en voice-over-session for en virksomheds reklamevideo og forvandle noget, der lyder interessant, til vrøvl.

Du skal være specifik omkring dine scripts, der går ind i lydboden og bliver læst ordret. Skuespillere kunne sagtens bruge lydeffekter og andre baggrundsstøj til at få det til at lyde meget mere livligt under deres sessioner.

En virksomhed, der konverterer til tekst

Når softwaren har transskriberet en optagelse, skal en person eller software kontrollere, om transskriptionen er nøjagtig. Uanset om der var nogen afbrydelser, talte de for hurtigt eller for langsomt. Også, hvis noget blev opfattet som sagt, men faktisk ikke var det, skal de gennemgå det hele og lave redigeringer.

Ellers vil tale-til-tekst-transskription være unøjagtig, og de bliver nødt til at starte fra bunden forfra.

Ofte stillede spørgsmål:

Skal du bruge gratis eller betalt tale til tekst-programmer?

Betalte apps har en tendens til at overgå de gratis apps med hensyn til nøjagtighed og hastighed, det overlader også, hvad der er tilbage af artikelredigering, op til dig. Men betalte apps vil koste dig penge, så for nogle mennesker er afvejningen ikke pengene værd.
Ingen kan lide at beskæftige sig med at betale og administrere abonnementer, og derfor skal disse tjenester være mere end blot gratis, for at de kan klare tidens tand. De tilbyder ikke altid teknisk support af høj kvalitet, de er dårlige med hensyn til hastighed og nøjagtighed, og efterlader en masse redigering til dig.blank

Hvordan vælger man det rigtige tale-til-tekst-program?

Med så mange tale-til-tekst-softwareværktøjer på markedet, er det en udfordring at vælge et.
En generel søgning i Google efter “tale til tekst” vil frembringe en liste over nyttig software på markedet. Men man skal omhyggeligt gennemse deres indhold og vælge en pakke med alle funktioner med pålidelig teknisk support og hjælpsom kundeservice – ikke en altomfattende politik, hvor du ringer til centraliserede kontorer, og ingen svarer!
Nogle gode eksempler omfatter Transkriptor og Otterblank

Share:

Del på facebook
Del på twitter
Del på linkedin

More Posts