Wie kann man Speech to Text nutzen?

Wir leben im Zeitalter der KI (Künstliche Intelligenz) und sie wird Teil unseres täglichen Lebens. Von unseren Smartphones bis zu Automotoren hat es fast jeden Aspekt unseres Lebens infiltriert. Ein solches Beispiel ist die Sprache-zu-Text-Technologie. Automatische Aufzeichnungen Ihrer Gespräche sind viel schneller und einfacher zu analysieren, wenn sie in einem Audioformat vorliegen.

Es spart Stift und Papier To-do-Listen und Bürogänge. Es hilft Ärzten auch bei der Bestellung von Tests und dem Zugriff auf Patientenakten mit einer Genauigkeitsrate von mehr als 99 %.

Mit Speech Analytics brauchen Sie keinen Umfragesammler mehr, um die Leute zu fragen, wie sie sich fühlen. Lesen Sie stattdessen einfach ihre SMS-Unterhaltungen, auch wenn sie in einer unbekannten Sprache sind.

Einführung: Was ist die Speech-to-Text-Technologie?

Speech-to-Text verändert die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten. Es hat große Vorteile und kann in einigen Fällen ein Problem vollständig lösen. Die Anwendungen für dieses Tool in den Bereichen Gesundheitswesen, Kundendienst, Journalismus, qualitative Forschung usw. nehmen jedes Jahr weiter zu.

Dieser Artikel zeigt die verschiedenen Möglichkeiten, wie dieses erstaunliche Stück Technologie heute in verschiedenen Branchen eingesetzt wird. Von medizinischem Fachpersonal bis hin zu Journalisten ist Sprache-zu-Text-Software von Vorteil. Es kommt der Forderung nach schnellem und detailliertem Reporting nach. Die Vorteile ergeben sich aus Zeitersparnis, verbessertem Kundenservice und verbesserter Servicequalität.

Die Technologie ist nicht perfekt für natürliche Gespräche. Aber wenn er mit Menschen mit großartigen Kommunikationsfähigkeiten gepaart ist, kann der KI-Assistent Aufgaben unendlich besser erledigen.

Wie funktioniert Speech-to-Text-Software?

Spracherkennung und Übersetzung ein altes Konzept, das es seit Jahrzehnten gibt. Es stützte sich immer auf die natürlichen Sprachfähigkeiten des Menschen.

So würden Menschen nach der Übertragung und Übersetzung in eine andere Sprache mögliche Fehler bereinigen und aus den Daten eine Bedeutung ableiten.

Heutzutage stützt sich die Generierung von Spracherkennung auf künstliche neuronale Netze. Es gibt ihm einen großen Leistungsschub beim Verstehen geschriebener menschlicher Sprache durch Audiosignale. Computer können die Wortwahl auch auf der Grundlage beabsichtigter Bedeutungs- oder Stimmungsanalysen beeinflussen. Beispielsweise die Stimmungsanalyse von Twitter-Feeds, um festzustellen, ob Menschen mit einer Plattform oder einem Produkt zufrieden oder unzufrieden sind.

A team that uses speech to text

Es gibt 4 Schritte der Sprache-zu-Text-Konvertierung:

1. Spracherkennungssoftware wandelt analoge Signale in digitale Sprache um. Wenn Vibrationen durch den Lautsprecher zum Mikrofon gelangen, übersetzt die Software diese Vibrationen in Daten, die digitale Signale darstellen.

2. Sprache-zu-Text-Konverter filtert digitale Wellen, um die relevanten Töne beizubehalten. Geräusche wie Ihre Stimme und Schreibmaschinentasten bilden Hintergrundgeräusche für die Geräusche, die wir unterscheiden möchten; Wind und Regen zum Beispiel. Aber mit genügend Training wird das System besser darin, diese einmaligen, von der Erde geschaffenen Akzente wie Ozeane oder Insekten einzufangen. Es bleibt nichts als das Design Ihrer Stimme (oder anderer Klangquellen).

3. Die Software zerlegt längere Audioaufnahmen in sehr kurze Segmente, beispielsweise eine Tausendstelsekunde. Dies geschieht, um sie mit verschiedenen unbekannten Texten zu vergleichen und eine virtuelle Übersetzung zu erstellen.

Das STT-System basiert auf dem phonetischen Transkriptionsprozess. Es unterteilt jedes Sprachereignis entsprechend seiner phonetischen Eigenschaften in wichtige Lauteinheiten oder Silben. Im Allgemeinen entspricht jede Silbe entweder einem Buchstaben des Alphabets oder einem anderen Zeichen. Es ist eine geeignete Einheit zur Kodierung mündlicher Sprache.

4. Abschließend gibt die Software eine Textdatei aus, die das gesamte gesprochene Material in Textform enthält

Verschiedene Lautsprechermodelle, die bei Speech to Text verwendet werden

Ein sprecherunabhängiges Spracherkennungssystem erkennt die Stimme des Sprechers und gleicht sie mit einer vorbestimmten Datenbank von Stimmen ab. Dann kann es von jedem genutzt werden. Ein sprecherabhängiges System hingegen trainiert die Stimme einer Person mit bestimmten Wörtern. So lernt das Modell ihre Sprachmuster. Dadurch kann das System genauere Ergebnisse liefern, wenn sie sprechen, indem es Variablen wie Akzent, Dialekt, Geräusche oder Hindernisse berücksichtigt.

Derzeit ist es für diese Systeme schwierig, besser als menschliche Zuhörer zu werden, wenn es darum geht, Wolfspfeifen und Hintergrundgeräusche zu erkennen. Wir hoffen jedoch, dass sie mit der Zeit sauberere Audiodateien liefern können. Das eröffnet neue Möglichkeiten in der Telekommunikation.

Andere Spracherkennungsmodelle

Spracherkennungsmodelle können eine sich wiederholende Aufgabe erleichtern, die Menschen nicht mögen oder nicht ausführen können. Sie unterscheiden sich in der Menge an Input, die sie für verschiedene Aufgaben benötigen, im Vergleich dazu, wie fortgeschritten sie sind. Einige Leute verwenden einen Anwesenheitsassistenten, um bei schwierigeren Aufgaben auf hoher Ebene zu helfen.

A meeting that is being turned to text

Sie können sich wiederholende Aufgaben effizienter erledigen, indem Sie Spracherkennungsmodelle verwenden. Diese Assistenten erfordern normalerweise weniger Eingaben, als wenn Sie sie selbst ausführen müssten. Daher sind sie bequemer für tägliche Aufgaben wie das Beantworten von Texten, das Einrichten von Alarmen, das Abspielen von Musik usw. Für unterschiedliche Zwecke gibt es unterschiedliche Niveaus der Spracherkennung. Einige können die Genauigkeit der Ergebnisse und die Benutzerfreundlichkeit zwischen fortgeschritteneren Aufgaben beinhalten, ohne dass überhaupt eine Eingabe erforderlich ist. Andere sind weniger zweideutige Wahlmöglichkeiten, erfordern aber typischerweise eine Art Überwachung oder Pflege durch den Benutzer.

Musterabgleich

Pattern-Matching-KI ist weniger effektiv als Deep-Learning-KI, aber beide erfüllen ihre Aufgabe. Es ermöglicht automatischer Software, Telefonnummern oder E-Mail-Adressen aufzuzeichnen und zu speichern, während sie Leute sprechen hört. Diese Technologie beruht auf der Fähigkeit der Technologie, einen sehr begrenzten Bereich von Sätzen und Wörtern zu erkennen. Computer können von Menschen über Eingabeaufforderungen angeleitet werden, um Anrufe in Callcentern zu bearbeiten oder Ziffern in einer Adresse zu verstehen, aber zum größten Teil werden sie alleine betrieben.

Statistische Analyse und Modellierung

Fortgeschrittenere Tools, statistische Analysen und Modellierung sind wichtig, da sie den Benutzern helfen, genau das zu identifizieren, was sie wollen. Es bewegt sich auch weg von der Richtung, die Ergebnisse oft durch Missverständnisse zu verwirren.

Die statistische Analyse und Modellierung ist ein mathematisches Werkzeug, das Muster in Datensätzen identifizieren, beschreiben und zusammenfassen kann. Dieses leistungsstarke Tool ermöglicht es, riesige Datenmengen einfach und effizient zu verarbeiten und zu analysieren.

Statistische Analyse und Modellierung sind nicht nur fortgeschrittenen Chatbots vorbehalten, die auf KI-NLP-Technologie setzen. Es kann auch in der Spracherkennung verwendet werden. Und dieses fortschrittliche Spracherkennungstool ist in der Lage, Akzente zu erkennen und Homonyme für diejenigen besser zu verstehen, die mit einem Akzent sprechen, spricht aber selten Menschen an, die sich ständig mit unterschiedlichen Homonymen pervers ausdrücken.

Es ist eines der fortschrittlichsten Spracherkennungstools. Die statistische Analyse bringt die Komplexität auf ein völlig neues Niveau und sammelt mehr Daten als andere Methoden. Es passt sich an anomale Sprachmuster an und an alle Arten von Stottern, uhs, oms usw.

Viele statistische Tests werden angewendet, um Startschwierigkeiten zu analysieren, bevor der Algorithmus ausgeführt wird, der Filter für bessere Ergebnisse berücksichtigt. Danach gibt es Tests, die die menschliche Leistung mit der Genauigkeit der maschinellen Ausgabe vergleichen. Und dann gibt es noch eine zusätzliche Rauschunterdrückung, die Filter nach einer bestimmten Zeit der Äußerung anwendet, was zu einer sehr hohen Erkennbarkeit für Homonyme führt.

A woman who uses speech to text

Erkennen bestimmter Dialekte und Akzente

Als datengesteuertes Modell kann die statistische Modellierung Softwareentwicklern eine bessere Kontrolle in Bezug auf das automatische Extrahieren und Erkennen von Dialekten und Sprachen auf unterschiedliche Weise geben. Auch Softwareentwickler müssen mehr Daten sammeln, um alle Sprachen und Dialekte zu identifizieren.

Darüber hinaus ermöglichen Entwicklungen in der statistischen Modellierung die Identifizierung bestimmter Dialekte und Akzente, in denen Menschen sprechen. Dieses System baut auf früheren Daten auf, um genauere Sprachmodelle zu erstellen, die dann den Prozessoren helfen, Wörter wie ein Pferd oder Gaga leichter zu identifizieren.

Homonyme verstehen

Ein Wort kann die gleiche Schreibweise haben, aber unterschiedliche Bedeutungen, je nachdem, wie es in einem Satz verwendet wird. Sie sind als Homonyme bekannt. Speech-to-Text-Software hat eine Reihe von Problemen bei der Verarbeitung dieser Wörter mit ihren Beugungsregeln, was zu einer ungenauen Dekodierung der Informationen führen kann.

Für Entwickler ist es nicht einfach, Software zu erstellen, die zwischen Homonymen unterscheiden kann. Sie müssen den Kontext berücksichtigen, um das verwendete Wort richtig zu identifizieren.

Heute gibt es Unternehmen, die glauben, dass sie dieses Problem durch die Implementierung neuerer Technologien angehen können. Sie hoffen, Wörter allein anhand ihrer Laute unterscheiden zu können – ohne Kontexthinweise, die Software für eine präzise Interpretation verwenden muss.

Verstehen und Verarbeiten natürlicher Sprache: Das Gehirn der Sprache-zu-Text-Transkription

Wo wird Speech-to-Text verwendet?

Da Maschinen die menschliche Sprache immer besser verstehen, verwenden wir sie an Orten, die noch vor wenigen Jahren undenkbar gewesen wären. Dazu müssen wir die Grenzen der Technologie kennen.

Natural Language Understanding prüft auf implizite Bedeutung in der Sprache und korreliert sie mit Text, um Muster zu finden, die in der Umgangssprache vorkommen.

Wenn es um das Verstehen natürlicher Sprache geht, ist die Social-Media-Analyse einer der beliebtesten Anwendungsfälle. Sie brauchen ein Programm, um Themen, Stimmungen oder sogar verschiedene Arten von politischen Meinungen in einem Facebook-Post zu verstehen, damit sie Unternehmen helfen können, ihre Zielgruppen besser zu analysieren.

Diese Programme sind immer noch nicht so kompetent darin, Rückschlüsse auf Inhalte zu ziehen, weil Menschen schwer zu verallgemeinern sind, aber sie haben sich als erfolgreich erwiesen, wenn es darum geht, Spam-E-Mails zu erkennen und die Werte von Menschen anhand digitaler Fußabdrücke zu analysieren

Maschinenübersetzung

In verschiedenen Kulturen gibt es unterschiedliche Wege, die Gedanken und Absichten von Individuen zu kommunizieren. Eines davon sind Speech-to-Text-Tools. Speech-to-Text ist eine zunehmend beliebte Funktion von Voice-over-Internet-Protocol-Anwendungen, die es zwei oder mehr Personen, die zwei verschiedene Sprachen sprechen, ermöglicht, in Echtzeit effektiv miteinander zu kommunizieren.

A workspace

Dieses Speech-to-Text-Tool übersetzt die Sprachnachricht in Wörter. Wenn es darum geht, kann man seine Sprachnachricht leicht in eine andere Sprache übersetzen. Es ist eine einfache Möglichkeit, mit Menschen zu kommunizieren, die Ihre Sprache nicht sprechen, vorausgesetzt, Sie haben eine Kamera.

Dies ist besonders hilfreich, wenn es um Journalisten geht, die über Themen berichten, die spezifisch für andere Kulturen sind, ohne die Landessprache fließend zu beherrschen, oder wenn es um alle geht, die lieber sprechen als tippen.

Dokumentenzusammenfassung

Automatische Zusammenfassungstools sind in dieser Zeit, in der jede Sekunde viele verschiedene Arten von Inhalten hochgeladen werden, sehr vielversprechend. Es wird Sie nicht einschüchtern, den gesamten Artikel noch einmal durchzulesen. Das wird wahrscheinlich viel Zeit und Mühe kosten. Wenn Sie die Hauptidee/zusammenfassende Information in nur einer oder zwei Zeilen erhalten können, würde Ihnen das helfen, direkt an Ort und Stelle so viel Zeit und Mühe zu sparen.

Die Zusammenfassung von akademischen Inhalten oder Dokumentenzusammenfassungen ist eine wichtige Fähigkeit für Computer, um Studenten sofortige Zusammenfassungen bereitzustellen, während sie die Dokumentation im Internet lesen. Heutzutage gibt es viele Veränderungen in vielen Aspekten, einschließlich Trends in der Lerneinstellung und produktiven Lernmethoden.

Kategorisierung von Inhalten

Inhaltskategorisierung ist die gezielte Einteilung bestimmter Inhalte in verschiedene Kategorien. Dies kann durch Techniken zum Verstehen natürlicher Sprache erreicht werden.

Inhalte können auch für die Google-Suche optimiert werden, indem maschinelle Lernalgorithmen verwendet werden, die die in Texten gefundenen Wörter verarbeiten und ihre Relevanz berechnen, wobei diese Relevanz als Rankingfaktor verwendet wird. Auf diese Weise ist es möglich, Inhalte nach Schlagwortrelevanz zu kategorisieren, sodass andere Personen, die sich über bestimmte Themen oder Themen informieren möchten, diese finden können.

Stimmungsanalyse

Mit dem Aufkommen von Inhaltsanalysesoftware müssen Menschen nicht mehr manuell eingreifen, um den Text mit Meinungsäußerungen zu verstehen.

Tools zum Verständnis natürlicher Sprache geben uns Einblick in Lesermeinungen, die sonst hier alle „kognitiv unterlegen“ sind, was manchmal nur zu Annahmen über die Daten führt. Damit können Maschinen eine systematische Analyse von Blogs, Rezensionen, Tweets etc. anbieten, was es Werbetreibenden und Vermarktern erleichtert, zu erkennen, was der Kunde will oder braucht, ohne von dieser Subjektivität betroffen oder betroffen zu sein.

Plagiatserkennung

Fortgeschrittene NLP-Tools sind keine einfachen Plagiatstools

Andere Personen können den Plagiatserkennungsprozess durchführen. Aber fortschrittliche Tools zum Verstehen natürlicher Sprache erkennen auch Plagiate. Dies geschieht durch Rechenalgorithmen bei Plagiaten, aber auch Paraphrasen. Diese Algorithmen verarbeiten Sätze mit unterschiedlichen Graden an Satzkomplexität und verwenden die Formulierung aus dem zweiten gegebenen Absatz als Vergleich, um auf Ähnlichkeit zu prüfen.

Nachteile von Speech-to-Text-Tools

Im Vergleich zu anderen Konkurrenten zur Verarbeitung natürlicher Sprache haben Speech-to-Text-Tools eine relativ geringe Erfolgsquote. Dies gilt insbesondere dann, wenn die Audioqualität einer Aufnahme schlecht ist.

Schlechte Aufnahmebedingungen können eine professionelle Aufnahme ruinieren. Es kann auch eine Voice-Over-Sitzung für ein Werbevideo eines Unternehmens ruinieren und etwas, das interessant klingt, in Kauderwelsch verwandeln.

Sie müssen genaue Angaben darüber machen, ob Ihre Skripte in die Tonkabine gehen und wortwörtlich gelesen werden. Während Schauspieler während ihrer Sitzungen leicht Soundeffekte und andere Hintergrundgeräusche verwenden könnten, um es viel lebendiger klingen zu lassen.

A company that converts to text

Nachdem die Software eine Aufnahme transkribiert hat, muss eine Person oder Software überprüfen, ob die Transkription korrekt ist. Ob es Unterbrechungen gab, sie sprachen zu schnell oder zu langsam. Auch wenn etwas als gesagt wahrgenommen wurde, aber tatsächlich nicht gesagt wurde, müssen sie alles durchgehen und Änderungen vornehmen.

Andernfalls wird die Sprache-zu-Text-Transkription ungenau und sie müssen wieder von vorne beginnen.

Häufig gestellte Fragen:

Sollten Sie kostenlose oder kostenpflichtige Speech-to-Text-Programme verwenden?

Bezahlte Apps übertreffen in der Regel kostenlose Apps in Bezug auf Genauigkeit und Geschwindigkeit. Außerdem bleibt es Ihnen überlassen, was von der Artikelbearbeitung übrig bleibt. Bezahlte Apps kosten Sie jedoch Geld, sodass der Kompromiss für einige Leute das Geld nicht wert ist, das er kostet.
Niemand beschäftigt sich gerne mit dem Bezahlen und Verwalten von Abonnements, und daher müssen diese Dienste mehr als nur kostenlos sein, damit sie den Test der Zeit bestehen. Sie bieten nicht immer qualitativ hochwertigen technischen Support, sie sind schlecht in Bezug auf Geschwindigkeit und Genauigkeit und überlassen Ihnen viel Bearbeitung.blank

Wie wählt man das richtige Speech-to-Text-Programm aus?

Bei so vielen Speech-to-Text-Softwaretools auf dem Markt ist es eine Herausforderung, eines auszuwählen.
Eine allgemeine Suche in Google nach „Speech to Text“ bringt eine Liste nützlicher Software auf dem Markt hervor. Allerdings muss man ihren Inhalt sorgfältig durchlesen und ein voll ausgestattetes Paket mit zuverlässigem technischen Support und hilfreichem Kundenservice auswählen – keine All-Inclusive-Richtlinie, bei der Sie zentrale Büros anrufen und niemand antwortet!
Einige gute Beispiele sind Transkriptor und Otterblank

Teilen:

Weitere Beiträge

Video transkribieren: Worauf achten?

Laut der Studie sind Videos das beliebteste Kommunikationsmittel bei Menschen aller Altersgruppen. Etwa 2017 besitzen rund zwei Drittel der Erwachsenen in Amerika ein Smartphone. Aus

Was ist eine Transkriptions-App?

Mobile Apps haben uns verschiedene nützliche Dienste sehr zugänglich gemacht. Sie können ein Produkt oder eine Dienstleistung erhalten, indem Sie auf einige Schaltflächen klicken. Eine