Πώς να κάνετε χρήση της ομιλίας σε κείμενο;

Ζούμε στην εποχή του AI (Τεχνητή Νοημοσύνη) και γίνεται μέρος της καθημερινότητάς μας. Από τα smartphone μας μέχρι τους κινητήρες των αυτοκινήτων, έχει διεισδύσει σχεδόν σε κάθε πτυχή της ζωής μας. Ένα τέτοιο παράδειγμα είναι η τεχνολογία ομιλίας σε κείμενο. Οι αυτόματες εγγραφές των συνομιλιών σας αναλύονται πολύ πιο γρήγορα και πιο εύκολα όταν είναι σε μορφή ήχου.

Εξοικονομεί λίστες υποχρεώσεων με στυλό και χαρτί και δουλειές γραφείου. Βοηθά επίσης τους γιατρούς να παραγγέλνουν εξετάσεις και να έχουν πρόσβαση στα διαγράμματα ασθενών με ποσοστό ακρίβειας άνω του 99%.

Με το Speech Analytics δεν χρειάζεστε πλέον έναν συλλέκτη ερευνών για να ρωτάτε τους ανθρώπους πώς αισθάνονται. Απλώς διαβάστε τις συνομιλίες των μηνυμάτων κειμένου τους, ακόμα κι αν είναι σε άγνωστη γλώσσα.

Εισαγωγή: Τι είναι η τεχνολογία ομιλίας σε κείμενο;

Η ομιλία σε κείμενο αλλάζει τον τρόπο που ζούμε και εργαζόμαστε. Έχει μεγάλα οφέλη και σε ορισμένες περιπτώσεις μπορεί να λύσει πλήρως ένα πρόβλημα. Οι εφαρμογές για αυτό το εργαλείο στην υγειονομική περίθαλψη, την εξυπηρέτηση πελατών, τη δημοσιογραφία, την ποιοτική έρευνα και ούτω καθεξής συνεχίζουν να αυξάνονται κάθε χρόνο.

Αυτό το άρθρο δείχνει τους διαφορετικούς τρόπους με τους οποίους αυτό το καταπληκτικό κομμάτι τεχνολογίας συμμετέχει σε διάφορες βιομηχανίες σήμερα. Από επαγγελματίες υγείας έως δημοσιογράφους, το λογισμικό ομιλίας σε κείμενο είναι ωφέλιμο. Προβλέπει τη ζήτηση για γρήγορη και λεπτομερή αναφορά. Τα οφέλη προέρχονται από την εξοικονόμηση χρόνου, τη βελτιωμένη εξυπηρέτηση πελατών και τη βελτιωμένη ποιότητα των υπηρεσιών.

Η τεχνολογία δεν είναι τέλεια για φυσική συνομιλία. Αλλά όταν συνδυάζεται με ανθρώπους με εξαιρετικές επικοινωνιακές δεξιότητες, ο βοηθός AI μπορεί να ολοκληρώσει τις εργασίες απείρως καλύτερα.

Πώς λειτουργεί το λογισμικό ομιλίας σε κείμενο;

Η αναγνώριση και μετάφραση φωνής είναι μια παλιά ιδέα που υπάρχει εδώ και δεκαετίες. Πάντα στηριζόταν στις φυσικές γλωσσικές ικανότητες των ανθρώπων.

Έτσι, μετά τη μετάδοση και τη μετάφραση σε άλλη γλώσσα, οι άνθρωποι θα καθαρίζουν πιθανά λάθη και θα συνάγουν νόημα από τα δεδομένα.

Σήμερα, η παραγωγή αναγνώρισης φωνής βασίζεται σε τεχνητά νευρωνικά δίκτυα. Του δίνει μεγάλη ώθηση στην απόδοση στην κατανόηση της γραπτής ανθρώπινης ομιλίας μέσω ηχητικών σημάτων. Οι υπολογιστές μπορούν επίσης να επηρεάσουν την επιλογή λέξης με βάση την επιδιωκόμενη σημασία ή την ανάλυση συναισθήματος. Όπως η ανάλυση συναισθημάτων των ροών Twitter για να προσδιορίσει εάν οι άνθρωποι είναι ευχαριστημένοι ή δυσαρεστημένοι με μια πλατφόρμα ή ένα προϊόν.

Μια ομάδα που χρησιμοποιεί την ομιλία σε κείμενο

Υπάρχουν 4 βήματα μετατροπής ομιλίας σε κείμενο:

1. Το λογισμικό αναγνώρισης ομιλίας μετατρέπει τα αναλογικά σήματα σε ψηφιακή γλώσσα. Όταν οι δονήσεις περνούν από το ηχείο στο μικρόφωνο, το λογισμικό μεταφράζει αυτές τις δονήσεις σε δεδομένα που αντιπροσωπεύουν ψηφιακά σήματα.

2. Ο μετατροπέας ομιλίας σε κείμενο φιλτράρει τα ψηφιακά κύματα για να διατηρήσει τους σχετικούς ήχους. Ήχοι όπως η φωνή σας και τα πλήκτρα της γραφομηχανής δημιουργούν θόρυβο φόντου στους ήχους που θέλουμε να διακρίνουμε. άνεμος και βροχή για παράδειγμα. Αλλά με αρκετή εκπαίδευση, το σύστημα γίνεται καλύτερο στο να συλλαμβάνει αυτές τις μοναδικές προφορές που δημιουργούνται από τη γη, όπως ωκεανοί ή έντομα. Δεν αφήνει τίποτα άλλο εκτός από το σχέδιο της φωνής σας (ή άλλων πηγών ήχου).

3. Το λογισμικό χωρίζει μεγαλύτερες εγγραφές ήχου σε πολύ σύντομα τμήματα, για παράδειγμα, ένα χιλιοστό του δευτερολέπτου. Αυτό το κάνει για να τα συγκρίνει με διαφορετικά άγνωστα κείμενα και να καταλήξει σε μια εικονική μετάφραση.

Το σύστημα STT βασίζεται στη διαδικασία φωνητικής μεταγραφής. Χωρίζει κάθε ομιλητικό γεγονός σε σημαντικές ηχητικές μονάδες ή συλλαβές ανάλογα με τις φωνητικές του ιδιότητες. Γενικά, κάθε συλλαβή αντιστοιχεί είτε σε ένα γράμμα του αλφαβήτου είτε σε άλλο χαρακτήρα. Είναι μια κατάλληλη μονάδα για την κωδικοποίηση του προφορικού λόγου.

4. Τέλος, το λογισμικό βγάζει ένα αρχείο κειμένου που περιέχει όλο το προφορικό υλικό σε μορφή κειμένου

Διαφορετικά μοντέλα ηχείων που χρησιμοποιούνται στην ομιλία σε κείμενο

Ένα σύστημα αναγνώρισης φωνής ανεξάρτητο από ομιλητή ανιχνεύει τη φωνή του ομιλητή και την αντιστοιχίζει σε μια προκαθορισμένη βάση δεδομένων φωνών. Τότε μπορεί να χρησιμοποιηθεί από οποιονδήποτε. Ένα σύστημα που εξαρτάται από τον ομιλητή, από την άλλη πλευρά, εκπαιδεύει τη φωνή ενός ατόμου με συγκεκριμένες λέξεις. Έτσι το μοντέλο μαθαίνει τα μοτίβα ομιλίας τους. Αυτό επιτρέπει στο σύστημα να παρέχει πιο ακριβή αποτελέσματα όταν μιλούν λαμβάνοντας υπόψη μεταβλητές όπως προφορά, διάλεκτος, θόρυβος ή παρεμπόδιση.

Προς το παρόν, είναι δύσκολο για αυτά τα συστήματα να γίνουν καλύτερα από τους ανθρώπους ακροατές στην ανίχνευση των σφυριγμάτων λύκων και του θορύβου του περιβάλλοντος. Αλλά με τον καιρό ελπίζουμε ότι θα είναι σε θέση να παράγουν καθαρότερα αρχεία ήχου. Κάτι που θα δώσει νέες ευκαιρίες στις τηλεπικοινωνίες.

Άλλα μοντέλα αναγνώρισης ομιλίας

Τα μοντέλα αναγνώρισης ομιλίας μπορούν να ανακουφίσουν μια επαναλαμβανόμενη εργασία που δεν αρέσει στους ανθρώπους ή δεν μπορούν να κάνουν. Διαφέρουν ως προς την ποσότητα εισόδου που απαιτούν για διαφορετικές εργασίες σε σχέση με το πόσο προχωρημένοι είναι. Μερικοί άνθρωποι χρησιμοποιούν έναν βοηθό παρακολούθησης για να βοηθήσουν σε πιο δύσκολες εργασίες υψηλού επιπέδου.

Μια συνάντηση που μετατρέπεται σε κείμενο

Μπορείτε να κάνετε επαναλαμβανόμενες εργασίες πιο αποτελεσματικά χρησιμοποιώντας μοντέλα αναγνώρισης ομιλίας. Αυτοί οι βοηθοί απαιτούν συνήθως λιγότερα στοιχεία από ό,τι αν έπρεπε να τους κάνετε μόνοι σας. Ως εκ τούτου, είναι πιο βολικά για καθημερινές εργασίες, όπως η απάντηση σε κείμενα, η ρύθμιση ξυπνητηριών, η αναπαραγωγή μουσικής κ.λπ. Υπάρχουν διαφορετικά επίπεδα αναγνώρισης ομιλίας για διαφορετικούς σκοπούς. Ορισμένες μπορεί να περιλαμβάνουν ακρίβεια των αποτελεσμάτων και ευκολία στη χρήση μεταξύ πιο προηγμένων εργασιών χωρίς καν να χρειάζονται στοιχεία. Άλλες είναι λιγότερο διφορούμενες επιλογές, αλλά συνήθως απαιτούν κάποιου είδους επίβλεψη ή φροντίδα από τον χρήστη.

Αντιστοίχιση προτύπων

Η τεχνητή νοημοσύνη αντιστοίχισης προτύπων είναι λιγότερο αποτελεσματική από την τεχνητή νοημοσύνη σε βάθος εκμάθησης, αλλά και οι δύο κάνουν τη δουλειά τους. Επιτρέπει στο αυτόματο λογισμικό να καταγράφει και να διατηρεί αριθμούς τηλεφώνου ή διευθύνσεις email καθώς ακούει τους ανθρώπους να μιλούν. Αυτή η τεχνολογία βασίζεται στην ικανότητα της τεχνολογίας να αναγνωρίζει ένα πολύ περιορισμένο εύρος προτάσεων και λέξεων. Οι υπολογιστές μπορούν να καθοδηγούνται από ανθρώπους μέσω μηνυμάτων για να χειρίζονται κλήσεις σε τηλεφωνικά κέντρα ή να κατανοούν ψηφία σε μια διεύθυνση, αλλά ως επί το πλείστον εκτελούνται μόνοι τους.

Στατιστική Ανάλυση και Μοντελοποίηση

Τα πιο προηγμένα εργαλεία, η στατιστική ανάλυση και η μοντελοποίηση είναι σημαντικά γιατί βοηθούν τους χρήστες να προσδιορίσουν ακριβώς αυτό που θέλουν. Επίσης απομακρύνεται από την κατεύθυνση της συχνά σύγχυσης των αποτελεσμάτων από παρεξηγήσεις.

Η στατιστική ανάλυση και μοντελοποίηση είναι ένα μαθηματικό εργαλείο που μπορεί να αναγνωρίσει, να περιγράψει και να συνοψίσει μοτίβα σε σύνολα δεδομένων. Αυτό το ισχυρό εργαλείο καθιστά δυνατή την επεξεργασία και ανάλυση τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων απλά και αποτελεσματικά.

Η στατιστική ανάλυση και η μοντελοποίηση δεν προορίζονται μόνο για προηγμένα chatbot που βασίζονται στην τεχνολογία AI NLP. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί και στην αναγνώριση ομιλίας. Και αυτό το προηγμένο εργαλείο αναγνώρισης ομιλίας είναι σε θέση να αναγνωρίζει τόνους και να κατανοεί καλύτερα τα ομώνυμα για όσους μιλούν με προφορά, αλλά σπάνια απευθύνεται σε άτομα που εκφράζονται διαρκώς με διαφορετικά ομώνυμα διαστρέβλωση.

Είναι ένα από τα πιο προηγμένα εργαλεία αναγνώρισης ομιλίας. Η στατιστική ανάλυση οδηγεί την πολυπλοκότητα σε ένα εντελώς νέο επίπεδο, συγκεντρώνοντας περισσότερα δεδομένα από άλλες μεθόδους. Προσαρμόζεται σε ανώμαλα γλωσσικά μοτίβα και σε κάθε είδους τραυλισμό, ωχ, ωμ, κ.λπ.

Πολλά στατιστικά τεστ εφαρμόζονται για την ανάλυση των δυσκολιών εκκίνησης πριν από την εκτέλεση του αλγόριθμου που θα λαμβάνει υπόψη τα φίλτρα για καλύτερα αποτελέσματα. Στη συνέχεια, υπάρχουν δοκιμές που συγκρίνουν την ανθρώπινη απόδοση με την ακρίβεια εξόδου της μηχανής. Και στη συνέχεια, υπάρχει επιπλέον θόρυβος που εφαρμόζει φίλτρα μετά από ορισμένο χρόνο εκφοράς που οδηγεί σε πολύ υψηλή αναγνωρισιμότητα για τα ομώνυμα.

Μια γυναίκα που χρησιμοποιεί τον λόγο στο κείμενο

Αναγνώριση ορισμένων διαλέκτων και προφορών

Ως μοντέλο που βασίζεται σε δεδομένα, η στατιστική μοντελοποίηση μπορεί να δώσει στους προγραμματιστές λογισμικού μεγαλύτερο έλεγχο όσον αφορά την αυτόματη εξαγωγή και αναγνώριση διαλέκτων και γλωσσών με διαφορετικούς τρόπους. Οι προγραμματιστές λογισμικού πρέπει επίσης να αποκτήσουν περισσότερα δεδομένα για να αναγνωρίσουν όλες τις γλώσσες και τις διαλέκτους.

Επιπλέον, οι εξελίξεις στη στατιστική μοντελοποίηση καθιστούν δυνατό τον εντοπισμό ορισμένων διαλέκτων και προφορών με τις οποίες μιλούν οι άνθρωποι. Αυτό το σύστημα βασίζεται σε δεδομένα του παρελθόντος για να δημιουργήσει πιο ακριβή μοντέλα γλώσσας, τα οποία στη συνέχεια βοηθούν τους επεξεργαστές να εντοπίζουν ευκολότερα λέξεις όπως ένα άλογο ή το gaga.

Κατανόηση Ομωνύμων

Μια λέξη μπορεί να έχει την ίδια ορθογραφία, αλλά διαφορετικές σημασίες ανάλογα με το πώς χρησιμοποιείται σε μια πρόταση. Είναι γνωστά ως ομώνυμα. Το λογισμικό ομιλίας σε κείμενο έχει μια σειρά ζητημάτων που επεξεργάζονται αυτές τις λέξεις με τους κανόνες κλίσης, γεγονός που μπορεί να οδηγήσει σε ανακριβή αποκωδικοποίηση των πληροφοριών.

Δεν είναι εύκολο για τους προγραμματιστές να δημιουργήσουν λογισμικό που μπορεί να διαφοροποιήσει μεταξύ των ομώνυμων. Πρέπει να εξετάσουν το πλαίσιο για να προσδιορίσουν σωστά τη λέξη που χρησιμοποιείται.

Σήμερα, εμφανίζονται εταιρείες που πιστεύουν ότι μπορούν να αντιμετωπίσουν αυτό το πρόβλημα εφαρμόζοντας νεότερες τεχνολογίες. Ελπίζουν να κάνουν διαφοροποίηση μεταξύ των λέξεων μόνο με τους ήχους τους – αφήνοντας ενδείξεις περιβάλλοντος που πρέπει να χρησιμοποιήσει το λογισμικό για ακριβή ερμηνεία.

Κατανόηση και επεξεργασία φυσικής γλώσσας: ο εγκέφαλος του λόγου σε μεταγραφή κειμένου

Πού χρησιμοποιείται ο λόγος σε κείμενο;

Καθώς οι μηχανές γίνονται καλύτερες στην κατανόηση της ανθρώπινης γλώσσας, τις χρησιμοποιούμε σε μέρη που θα ήταν αδιανόητα μόλις πριν από λίγα χρόνια. Πρέπει να γνωρίζουμε τους περιορισμούς της τεχνολογίας για να συμβεί αυτό.

Το Natural Language Understanding ελέγχει για άρρητο νόημα στη γλώσσα και το συσχετίζει με το κείμενο για να βρει μοτίβα που εμφανίζονται στην καθομιλουμένη.

Όσον αφορά την κατανόηση της φυσικής γλώσσας, η ανάλυση των μέσων κοινωνικής δικτύωσης είναι μια από τις πιο δημοφιλείς περιπτώσεις χρήσης. Χρειάζεστε ένα πρόγραμμα για να κατανοήσετε θέματα, συναισθήματα ή ακόμα και διαφορετικούς τύπους πολιτικών απόψεων σε μια ανάρτηση στο Facebook, ώστε να μπορούν να βοηθήσουν τις εταιρείες να αναλύσουν καλύτερα το κοινό τους.

Αυτά τα προγράμματα εξακολουθούν να μην είναι τόσο ικανά να βγάλουν συμπεράσματα σχετικά με το περιεχόμενο, επειδή οι άνθρωποι είναι δύσκολο να γενικευτούν, αλλά έχουν αποδειχθεί επιτυχημένα με τον εντοπισμό ανεπιθύμητων μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου και την ανάλυση των αξιών των ανθρώπων από τα ψηφιακά αποτυπώματα

Μηχανική Μετάφραση

Σε διαφορετικούς πολιτισμούς, υπάρχουν διαφορετικοί τρόποι επικοινωνίας των σκέψεων και των προθέσεων των ατόμων. Ένα από αυτά είναι τα εργαλεία ομιλίας σε κείμενο. Η ομιλία σε κείμενο είναι ένα όλο και πιο δημοφιλές χαρακτηριστικό των εφαρμογών πρωτοκόλλου φωνής μέσω Διαδικτύου που επιτρέπει σε δύο ή περισσότερα άτομα που μιλούν δύο διαφορετικές γλώσσες να μπορούν να επικοινωνούν αποτελεσματικά μεταξύ τους σε πραγματικό χρόνο.

Ένας χώρος εργασίας

Αυτό το εργαλείο ομιλίας σε κείμενο μεταφράζει το φωνητικό μήνυμα σε λέξεις. Όταν πρόκειται για αυτό, μπορεί κανείς εύκολα να μεταφράσει το φωνητικό του μήνυμα σε άλλη γλώσσα. Είναι ένας εύκολος τρόπος επικοινωνίας με άτομα που δεν μιλούν τη γλώσσα σας, υπό την προϋπόθεση ότι έχετε κάμερα.

Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο όταν πρόκειται για δημοσιογράφους που καλύπτουν θέματα που είναι ειδικά για άλλους πολιτισμούς χωρίς να μιλούν άπταιστα την τοπική γλώσσα ή απλώς για οποιονδήποτε προτιμά να μιλάει αντί να πληκτρολογεί.

Σύνοψη εγγράφου

Τα εργαλεία αυτόματης σύνοψης είναι πολλά υποσχόμενα σε αυτήν την εποχή όπου υπάρχουν πολλοί διαφορετικοί τύποι περιεχομένου που ανεβαίνουν κάθε δευτερόλεπτο. Δεν θα είναι τρομακτικό να διαβάσετε ξανά ολόκληρο το άρθρο. Αυτό πιθανότατα θα απαιτήσει πολύ χρόνο και προσπάθεια. Εάν μπορείτε να λάβετε την κύρια ιδέα/συνοπτικές πληροφορίες σε μία ή δύο μόνο γραμμές, θα σας βοηθούσε να εξοικονομήσετε τόσο πολύ χρόνο και προσπάθεια ακριβώς εκεί.

Η σύνοψη ακαδημαϊκού περιεχομένου ή η σύνοψη εγγράφων είναι μια σημαντική δυνατότητα για τους υπολογιστές να παρέχουν άμεσες περιλήψεις στους μαθητές κατά την ανάγνωση της τεκμηρίωσης στο Διαδίκτυο. Καθώς πολλές αλλαγές συμβαίνουν αυτές τις μέρες σταθερά σε πολλές πτυχές, συμπεριλαμβανομένων των τάσεων στις στάσεις μελέτης και των παραγωγικών τρόπων μελέτης.

Κατηγοριοποίηση περιεχομένου

Η κατηγοριοποίηση περιεχομένου είναι ο σκόπιμος διαχωρισμός συγκεκριμένου περιεχομένου σε διαφορετικές κατηγορίες. Αυτό μπορεί να επιτευχθεί μέσω τεχνικών κατανόησης φυσικής γλώσσας.

Το περιεχόμενο μπορεί επίσης να βελτιστοποιηθεί για την Αναζήτηση Google χρησιμοποιώντας αλγόριθμους μηχανικής εκμάθησης που θα επεξεργάζονται τις λέξεις που βρίσκονται σε κείμενα και θα υπολογίζουν τη συνάφειά τους, έχοντας αυτή τη συνάφεια ως παράγοντα κατάταξης. Με αυτόν τον τρόπο είναι δυνατή η κατηγοριοποίηση του περιεχομένου με βάση τη συνάφεια λέξης-κλειδιού, ώστε να μπορούν να το βρουν άλλα άτομα που θέλουν να βρουν πληροφορίες για συγκεκριμένα θέματα ή θέματα.

Ανάλυση Συναισθήματος

Με την εμφάνιση του λογισμικού ανάλυσης περιεχομένου, οι άνθρωποι δεν χρειάζεται πλέον να παρεμβαίνουν χειροκίνητα για να κατανοήσουν το κείμενο με γνώμη.

Τα εργαλεία Κατανόησης Φυσικής Γλώσσας μάς δίνουν μια εικόνα για τις απόψεις των αναγνωστών που κατά τα άλλα βρίσκονται εδώ «κάτω από γνωστικά», μερικές φορές καταλήγοντας μόνο σε υποθέσεις σχετικά με τα δεδομένα. Με αυτά, τα μηχανήματα μπορούν να προσφέρουν μια συστηματική ανάλυση ιστολογίων, κριτικών, tweets κ.λπ., γεγονός που διευκολύνει τους διαφημιστές και τους εμπόρους να αναγνωρίζουν τι θέλει ή χρειάζεται ο πελάτης χωρίς να συμμετέχουν ή να επηρεάζονται από αυτήν την υποκειμενικότητα.

Ανίχνευση Λογοκλοπής

Τα προηγμένα εργαλεία NLP δεν είναι σαν τα απλά εργαλεία λογοκλοπής

Άλλα άτομα μπορούν να κάνουν τη διαδικασία ανίχνευσης λογοκλοπής. Αλλά προηγμένα εργαλεία κατανόησης φυσικής γλώσσας εντοπίζουν επίσης λογοκλοπή. Αυτό το κάνει μέσω υπολογιστικών αλγορίθμων εάν υπάρχει λογοκλοπή αλλά και παράφραση. Αυτοί οι αλγόριθμοι χειρίζονται προτάσεις με διάφορους βαθμούς πολυπλοκότητας προτάσεων και χρησιμοποιούν τη φράση από τη δεύτερη δεδομένη παράγραφο ως σύγκριση για να ελέγξουν την ομοιότητα.

Μειονεκτήματα των εργαλείων ομιλίας σε κείμενο

Σε σύγκριση με άλλους ανταγωνιστές επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, τα εργαλεία ομιλίας σε κείμενο έχουν σχετικά χαμηλό ποσοστό επιτυχίας. Αυτό ισχύει ιδιαίτερα όταν η ποιότητα ήχου μιας εγγραφής είναι κακή.

Οι κακές συνθήκες εγγραφής μπορεί να καταστρέψουν μια επαγγελματική εγγραφή. Μπορεί επίσης να καταστρέψει μια συνεδρία φωνής για ένα διαφημιστικό βίντεο εταιρείας και να μετατρέψει κάτι που ακούγεται ενδιαφέρον σε ασυναρτησίες.

Πρέπει να είστε συγκεκριμένοι σχετικά με τα σενάρια σας που πηγαίνουν στο θάλαμο ήχου και διαβάζονται κατά λέξη. Ενώ οι ηθοποιοί θα μπορούσαν εύκολα να χρησιμοποιήσουν ηχητικά εφέ και άλλους θορύβους φόντου για να το κάνουν να ακούγεται πιο ζωντανό κατά τη διάρκεια των συνεδριών τους.

Μια εταιρεία που μετατρέπει σε κείμενο

Αφού το λογισμικό μεταγράψει μια εγγραφή, ένα άτομο ή λογισμικό πρέπει να ελέγξει εάν η μεταγραφή είναι ακριβής. Είτε υπήρχαν διακοπές, μιλούσαν πολύ γρήγορα ή πολύ αργά. Επίσης, αν κάτι έγινε αντιληπτό ότι λέγεται, αλλά στην πραγματικότητα δεν ήταν, πρέπει να το περάσουν όλα και να κάνουν αλλαγές.

Διαφορετικά, η μεταγραφή ομιλίας σε κείμενο θα είναι ανακριβής και θα πρέπει να ξεκινήσουν ξανά από την αρχή.

Συχνές Ερωτήσεις:

Πρέπει να χρησιμοποιείτε δωρεάν ή επί πληρωμή προγράμματα ομιλίας σε κείμενο;

Οι εφαρμογές επί πληρωμή τείνουν να ξεπερνούν τις δωρεάν εφαρμογές όσον αφορά την ακρίβεια και την ταχύτητα, αφήνει επίσης ό,τι απομένει από την επεξεργασία των άρθρων σε εσάς. Αλλά οι εφαρμογές επί πληρωμή θα σας κοστίσουν χρήματα, επομένως για μερικούς ανθρώπους η ανταλλαγή δεν αξίζει τα χρήματα που κοστίζει.
Σε κανέναν δεν αρέσει να πληρώνει και να διαχειρίζεται συνδρομές και έτσι αυτές οι υπηρεσίες πρέπει να είναι κάτι παραπάνω από δωρεάν, προκειμένου να αντέξουν στη δοκιμασία του χρόνου. Δεν προσφέρουν πάντα ποιοτική τεχνική υποστήριξη, είναι φτωχά από άποψη ταχύτητας και ακρίβειας και σας αφήνουν πολλή επεξεργασία.blank

Πώς να επιλέξετε το σωστό πρόγραμμα ομιλίας σε κείμενο;

Με τόσα πολλά εργαλεία λογισμικού ομιλίας σε κείμενο στην αγορά, είναι πρόκληση να επιλέξετε ένα.
Μια γενική αναζήτηση στο Google για “ομιλία σε κείμενο” θα εμφανίσει μια λίστα με χρήσιμο λογισμικό στην αγορά. Ωστόσο, κάποιος πρέπει να μελετήσει προσεκτικά το περιεχόμενό τους και να επιλέξει ένα πλήρες πακέτο με αξιόπιστη τεχνική υποστήριξη και εξυπηρετική εξυπηρέτηση πελατών – όχι μια πολιτική all-inclusive όπου καλείτε κεντρικά γραφεία και κανείς δεν ανταποκρίνεται!
Μερικά καλά παραδείγματα περιλαμβάνουν το Transkriptor και το Otterblank

Share:

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin

More Posts