Kuinka käyttää puhetta tekstiksi?

Elämme tekoälyn (AI) aikakautta, ja siitä on tulossa osa jokapäiväistä elämäämme. Älypuhelimistamme automoottoreihin se on tunkeutunut lähes kaikille elämämme osa-alueille. Yksi tällainen esimerkki on puhe tekstiksi -tekniikka. Automaattiset keskustelujesi tallenteet ovat paljon nopeampia ja helpompia analysoida, kun ne ovat äänimuodossa.

Se säästää kynä- ja paperitehtävälistat ja toimistotyöt. Se auttaa myös lääkäreitä tilaamaan testejä ja käyttämään potilaiden kaavioita yli 99 prosentin tarkkuudella.

Speech Analyticsin avulla et enää tarvitse kyselyjen kerääjää kysymään ihmisiltä, miltä heistä tuntuu. Lue sen sijaan heidän tekstiviestikeskustelunsa, vaikka ne olisivatkin tuntemattomalla kielellä.

Johdanto: Mitä puheesta tekstiksi -tekniikka on?

Puhe tekstiksi muuttaa tapaamme elää ja työskennellä. Sillä on suuria etuja, ja joissakin tapauksissa se voi ratkaista ongelman kokonaan. Tämän työkalun sovellukset terveydenhuollossa, asiakaspalvelussa, journalismissa, kvalitatiivisessa tutkimuksessa ja niin edelleen kasvavat edelleen joka vuosi.

Tämä artikkeli näyttää eri tavat, joilla tämä hämmästyttävä teknologia osallistuu eri aloilla nykyään. Puhe tekstiksi -ohjelmisto on hyödyllinen terveydenhuollon ammattilaisista toimittajiin. Se tarjoaa nopean ja yksityiskohtaisen raportoinnin vaatimuksen. Sen edut tulevat ajansäästöstä, parantuneesta asiakaspalvelusta ja parantuneesta palvelujen laadusta.

Tekniikka ei ole täydellinen luonnolliseen keskusteluun. Mutta kun tekoälyassistentti yhdistetään ihmisiin, joilla on erinomaiset kommunikaatiotaidot, se voi suorittaa tehtäviä äärettömän paremmin.

Kuinka puheesta tekstiksi -ohjelmisto toimii?

Äänentunnistus ja käännös ovat vanha käsite, joka on ollut olemassa vuosikymmeniä. Se nojautui aina ihmisten luonnolliseen kielen kykyyn.

Näin ollen siirron ja toiselle kielelle kääntämisen jälkeen ihmiset siivosivat mahdolliset virheet ja päättelivät tiedoista merkityksen.

Nykyään äänentunnistuksen luominen perustuu keinotekoisiin hermoverkkoihin. Se antaa sille suuren suorituskyvyn kirjoitetun ihmisen puheen ymmärtämisessä äänisignaalien kautta. Tietokoneet voivat myös vaikuttaa sananvalintaan tarkoitetun merkityksen tai tunneanalyysin perusteella. Esimerkiksi Twitter-syötteiden mielipideanalyysi sen määrittämiseksi, ovatko ihmiset tyytyväisiä tai tyytymättömiä alustaan tai tuotteeseen.

A team that uses speech to text

Puheen tekstiksi muuntamisessa on 4 vaihetta:

1. Puheentunnistusohjelmisto muuntaa analogiset signaalit digitaaliseksi kieleksi. Kun värinät kulkevat kaiuttimen kautta mikrofoniin, ohjelmisto muuntaa nämä värinät digitaalisia signaaleja edustaviksi tiedoiksi.

2. Puhe-teksti-muunnin suodattaa digitaaliset aallot pitääkseen merkitykselliset äänet. Kuulostaa siltä, että äänesi ja kirjoituskoneen näppäimet muodostavat taustamelun äänille, jotka haluamme erottaa. esimerkiksi tuuli ja sade. Mutta riittävällä harjoittelulla järjestelmästä tulee parempi vangitsemaan näitä kertaluonteisia maan päällä tehtyjä aksentteja, kuten valtameriä tai hyönteisiä. Siitä ei jää muuta kuin äänesi (tai muiden äänilähteiden) suunnittelu.

3. Ohjelmisto jakaa pidemmät äänitallenteet hyvin lyhyiksi segmenteiksi, esimerkiksi sekunnin tuhannesosaan. Se vertaa niitä erilaisiin tuntemattomiin teksteihin ja keksii virtuaalisen käännöksen.

STT-järjestelmä perustuu foneettiseen transkriptioprosessiin. Se jakaa minkä tahansa puhetapahtuman tärkeiksi ääniyksiköiksi tai tavuiksi sen foneettisten ominaisuuksien mukaan. Yleensä jokainen tavu vastaa joko aakkosten kirjainta tai jotakin muuta merkkiä. Se on sopiva yksikkö suullisen puheen koodaamiseen.

4. Lopuksi ohjelmisto tulostaa tekstitiedoston , joka sisältää kaiken puhutun materiaalin tekstimuodossa

Puheesta tekstiksi käytetyt eri kaiutinmallit

Kaiuttimesta riippumaton äänentunnistusjärjestelmä tunnistaa puhujan äänen ja sovittaa sen ennalta määrättyyn äänitietokantaan. Sitten sitä voi käyttää kuka tahansa. Toisaalta puhujasta riippuvainen järjestelmä harjoittelee yksilön ääntä tietyillä sanoilla. Joten malli oppii heidän puhemallinsa. Tämän ansiosta järjestelmä tarjoaa tarkempia tuloksia puhuessaan ottamalla huomioon muuttujat, kuten aksentti, murre, kohina tai este.

Tällä hetkellä näiden järjestelmien on vaikea saada ihmiskuuntelijoita paremmin havaitsemaan suden pillejä ja taustamelua. Mutta ajan myötä toivomme, että ne pystyvät tuottamaan puhtaampia äänitiedostoja. Mikä mahdollistaa uusia mahdollisuuksia tietoliikenteessä.

Muut puheentunnistusmallit

Puheentunnistusmallit voivat helpottaa yhtä toistuvaa tehtävää, josta ihmiset eivät pidä tai eivät pysty tekemään. Ne eroavat eri tehtävien vaatiman panoksen määrän suhteen verrattuna siihen, kuinka edistyneitä he ovat. Jotkut ihmiset käyttävät avustajaa auttamaan vaikeammissa, korkean tason tehtävissä.

A meeting that is being turned to text

Voit tehdä toistuvia tehtäviä tehokkaammin käyttämällä puheentunnistusmalleja. Nämä avustajat vaativat yleensä vähemmän panostusta kuin jos sinun pitäisi tehdä ne itse. Siksi ne ovat kätevämpiä päivittäisiin tehtäviin, kuten tekstiviesteihin vastaamiseen, hälytyksiä asettamiseen, musiikin soittamiseen jne. Puheentunnistuksen tasoja on eri tarkoituksiin eri tarkoituksiin. Joihinkin voi kuulua tulosten tarkkuus ja helppokäyttöisyys edistyneempien tehtävien välillä ilman, että tarvitaan edes syöttöä. Toiset ovat vähemmän moniselitteisiä valintoja, mutta vaativat yleensä jonkinlaista valvontaa tai huolenpitoa käyttäjältä.

Kuvioiden sovitus

Pattern matching AI ei ole yhtä tehokas kuin syväoppiva tekoäly, mutta molemmat tekevät tehtävänsä. Sen avulla automaattinen ohjelmisto voi tallentaa ja säilyttää puhelinnumeroita tai sähköpostiosoitteita, kun se kuulee ihmisten puhuvan. Tämä tekniikka perustuu tekniikan kykyyn tunnistaa hyvin rajoitettu määrä lauseita ja sanoja. Ihmiset voivat ohjata tietokoneita kehotteiden avulla käsittelemään puheluita puhelinkeskusten tai ymmärtämään osoitteen numeroita, mutta suurimmaksi osaksi ne toimivat itsenäisesti.

Tilastollinen analyysi ja mallintaminen

Kehittyneemmät työkalut, tilastollinen analyysi ja mallintaminen ovat tärkeitä, koska ne auttavat käyttäjiä tunnistamaan tarkalleen, mitä he haluavat. Se myös siirtyy pois suunnasta, joka usein hämmentää tuloksia väärinkäsitysten vuoksi.

Tilastollinen analyysi ja mallintaminen on matemaattinen työkalu, jolla voidaan tunnistaa, kuvata ja tehdä yhteenveto tietojoukkojen kuvioista. Tämä tehokas työkalu mahdollistaa valtavien tietomäärien käsittelyn ja analysoinnin yksinkertaisesti ja tehokkaasti.

Tilastollinen analyysi ja mallintaminen eivät ole varattu vain edistyneille chatboteille, jotka perustuvat tekoälyn NLP-tekniikkaan. Sitä voidaan käyttää myös puheentunnistuksessa. Ja tämä edistynyt puheentunnistustyökalu pystyy tunnistamaan aksentteja ja ymmärtämään paremmin homonyymejä niille, jotka puhuvat aksentilla, mutta harvoin puhuvat ihmisille, jotka ilmaisevat itseään jatkuvasti erilaisilla homonyymeillä kieroutuneesti.

Se on yksi edistyneimmistä puheentunnistustyökaluista. Tilastollinen analyysi nostaa monimutkaisuuden aivan uudelle tasolle ja kerää enemmän tietoa kuin muut menetelmät. Se mukautuu poikkeaviin kielitottumuksiin ja kaikenlaisiin änkytykseen, uh:iin, ommiin jne.

Useita tilastollisia testejä käytetään analysoimaan käynnistysvaikeuksia ennen algoritmin suorittamista, joka ottaa huomioon suodattimet parempien tulosten saavuttamiseksi. Myöhemmin tehdään testejä, joissa verrataan ihmisen suorituskykyä koneen tulosten tarkkuuteen. Ja sitten on ylimääräinen kohinanvaimennus, joka käyttää suodattimia tietyn lausumisajan jälkeen, mikä johtaa erittäin korkeaan homonyymien tunnistettavuuteen.

A woman who uses speech to text

Tiettyjen murteiden ja aksenttien tunnistaminen

Tietopohjaisena mallina tilastollinen mallinnus voi antaa ohjelmistokehittäjille paremman hallinnan murteiden ja kielten automaattisessa poimimisessa ja tunnistamisessa eri tavoilla. Ohjelmistokehittäjien on myös hankittava lisää tietoa tunnistaakseen kaikki kielet ja murteet.

Lisäksi tilastollisen mallintamisen kehitys mahdollistaa tiettyjen ihmisten puhumien murteiden ja aksenttien tunnistamisen. Tämä järjestelmä perustuu menneisiin tietoihin luodakseen tarkempia kielimalleja, jotka auttavat prosessoijia tunnistamaan sanat, kuten hevonen tai gaga, helpommin.

Homonyymien ymmärtäminen

Sanalla voi olla sama kirjoitusasu, mutta eri merkitys sen mukaan, miten sitä käytetään lauseessa. Ne tunnetaan homonyymeinä. Puhe tekstiksi -ohjelmistolla on joukko ongelmia näiden sanojen käsittelyssä taivutussäännöillään, mikä voi johtaa tietojen epätarkkuuteen.

Kehittäjien ei ole helppoa luoda ohjelmistoja, jotka voivat erottaa homonyymit. Heidän on otettava huomioon konteksti tunnistaakseen oikein käytetyn sanan.

Nykyään syntyy yrityksiä, jotka uskovat voivansa ratkaista tämän ongelman ottamalla käyttöön uudempia teknologioita. He toivovat voivansa erottaa sanat pelkällä äänellään – jättäen pois kontekstin vihjeet, joita ohjelmiston on käytettävä tarkkaan tulkintaan.

Luonnollisen kielen ymmärtäminen ja käsittely: puheen aivot tekstiksi transkriptio

Missä puhetta tekstiksi käytetään?

Kun koneet ymmärtävät ihmisten kieltä entistä paremmin, käytämme niitä paikoissa, joita ei olisi voinut kuvitella vielä muutama vuosi sitten. Meidän on tiedettävä tekniikan rajoitukset, jotta tämä tapahtuisi.

Natural Language Understanding tarkistaa kielen implisiittisen merkityksen ja korreloi ne tekstiin löytääkseen puhekielessä esiintyviä malleja.

Mitä tulee luonnollisen kielen ymmärtämiseen, sosiaalisen median analyysi on yksi suosituimmista käyttötapauksista. Tarvitset ohjelman ymmärtääksesi aiheita, tunteita tai jopa erilaisia poliittisia mielipiteitä Facebook-julkaisussa, jotta ne voivat auttaa yrityksiä analysoimaan yleisöään paremmin.

Nämä ohjelmat eivät vieläkään ole niin päteviä tekemään johtopäätöksiä sisällöstä, koska ihmisiä on vaikea yleistää, mutta ne ovat osoittautuneet onnistuneiksi roskapostin havaitsemisessa ja ihmisten arvojen analysoinnissa digitaalisten jalanjälkien perusteella.

Konekäännös

Eri kulttuureissa on erilaisia tapoja viestiä yksilöiden ajatuksista ja aikomuksista. Yksi niistä on puhe tekstiksi -työkalut. Puhe tekstiksi on yhä suositumpi puheääni-internetprotokollasovellusten ominaisuus, jonka avulla kaksi tai useampi ihmistä, jotka puhuvat kahta eri kieltä, voivat kommunikoida tehokkaasti toistensa kanssa reaaliajassa.

A workspace

Tämä puhe tekstiksi -työkalu kääntää ääniviestin sanoiksi. Mitä tulee tähän, heidän ääniviestinsä voidaan helposti kääntää toiselle kielelle. Se on helppo tapa kommunikoida ihmisten kanssa, jotka eivät puhu kieltäsi, jos sinulla on kamera.

Tämä on erityisen hyödyllistä, kun on kyse toimittajista, jotka käsittelevät aiheita, jotka ovat ominaisia muille kulttuureille ilman, että he osaavat paikallista kieltä tai jotka haluavat puhua mieluummin kirjoittamisen sijaan.

Asiakirjan yhteenveto

Automaattiset yhteenvetotyökalut ovat erittäin lupaavia tällä aikakaudella, jolloin joka sekunti ladataan monenlaista sisältöä. Ei ole pelottavaa lukea koko artikkeli uudelleen. Se vie todennäköisesti paljon aikaa ja vaivaa. Jos saat pääidean/yhteenvedon tiedot vain yhdellä tai kahdella rivillä, se auttaisi sinua säästämään siellä paljon aikaa ja vaivaa.

Akateemisen sisällön yhteenveto tai dokumenttien yhteenveto on tietokoneille tärkeä ominaisuus, joka voi tarjota välittömiä yhteenvetoja opiskelijoille, kun he lukevat dokumentaatiota Internetissä. Koska nykyään tapahtuu jatkuvasti monia muutoksia monilta osin, mukaan lukien suuntaukset opiskeluasenteissa ja tuottavissa opiskelutavoissa.

Sisällön luokittelu

Sisällön luokittelu on tietyn sisällön tarkoituksellista jakamista eri luokkiin. Tämä voidaan saavuttaa luonnollisen kielen ymmärtämisen tekniikoilla.

Sisältöä voidaan myös optimoida Google-hakua varten käyttämällä koneoppimisalgoritmeja, jotka käsittelevät teksteistä löytyvät sanat ja laskevat niiden merkityksellisyyden, jolloin tämä merkitys on sijoitustekijä. Tällä tavalla on mahdollista luokitella sisältöä avainsanan osuvuuden mukaan, jotta muut ihmiset, jotka haluavat löytää tietoa tietyistä aiheista tai aiheista, voivat löytää sen.

Tunneanalyysi

Sisältöanalyysiohjelmistojen ilmaantumisen myötä ihmisten ei enää tarvitse puuttua asiaan manuaalisesti ymmärtääkseen mielipiteitä sisältävän tekstin.

Natural Language Understanding -työkalut antavat meille käsityksen lukijoiden mielipiteistä, jotka muuten ovat täällä ”kognitiivisesti alapuolella”, mikä joskus johtaa vain oletuksiin tiedoista. Niiden avulla koneet voivat tarjota systemaattisen analyysin blogeista, arvosteluista, twiiteistä jne., mikä helpottaa mainostajien ja markkinoijien tunnistamista, mitä asiakas haluaa tai tarvitsee ilman, että tämä subjektiivisuus vaikuttaa heihin tai siihen.

Plagioinnin tunnistus

Kehittyneet NLP-työkalut eivät ole kuin yksinkertaisia plagiointityökaluja

Muut ihmiset voivat tehdä plagioinnin havaitsemisprosessin. Mutta kehittyneet luonnollisen kielen ymmärtämisen työkalut havaitsevat myös plagioinnin. Se tekee sen laskenta-algoritmien avulla, jos on plagiointia, mutta myös parafrasointia. Nämä algoritmit käsittelevät lauseita, joiden lauseiden monimutkaisuusaste vaihtelee, ja käyttävät toisesta kappaleesta peräisin olevaa lauseketta vertailuna samankaltaisuuden tarkistamiseksi.

Puheen tekstiksi työkalujen haitat

Verrattuna muihin luonnollisen kielen prosessoinnin kilpailijoihin puhetekstiksi -työkaluilla on suhteellisen alhainen onnistumisprosentti. Tämä pätee erityisesti silloin, kun tallenteen äänenlaatu on huono.

Huonot tallennusolosuhteet voivat pilata ammattimaisen tallennuksen. Se voi myös pilata yrityksen mainosvideon selostusistunnon ja muuttaa mielenkiintoiselta kuulostavan hölynpölyä.

Sinun on oltava tarkka käsikirjoituksistasi, jotka menevät äänikoppiin ja luetaan sanatarkasti. Näyttelijät voivat helposti käyttää äänitehosteita ja muita taustaääniä saadakseen sen kuulostamaan entistä elävämmältä istuntojensa aikana.

A company that converts to text

Kun ohjelmisto on litteroinut tallenteen, henkilön tai ohjelmiston on tarkistettava, onko transkriptio oikea. Olipa keskeytyksiä, he puhuivat liian nopeasti tai liian hitaasti. Lisäksi, jos jokin koettiin sanotuksi, mutta todellisuudessa ei ollut, heidän täytyy käydä läpi kaikki ja tehdä muutoksia.

Muuten puheesta tekstiksi -transkriptio on epätarkka ja ne on aloitettava alusta.

Usein Kysytyt Kysymykset:

Pitäisikö sinun käyttää ilmaisia vai maksullisia puheohjelmia tekstiviestinä?

Maksulliset sovellukset ovat yleensä parempia kuin ilmaiset tarkkuuden ja nopeuden suhteen, ja se jättää myös artikkelien muokkaamisen jäljelle jäämisen sinun päätettäväksi. Mutta maksulliset sovellukset maksavat sinulle rahaa, joten joillekin ihmisille kompromissi ei ole maksamansa rahan arvoinen.
Kukaan ei pidä tilausten maksamisesta ja hallinnasta, joten näiden palvelujen on oltava enemmän kuin ilmaisia, jotta ne kestävät ajan. Ne eivät aina tarjoa laadukasta teknistä tukea, ne ovat heikkoja nopeuden ja tarkkuuden suhteen ja jättävät paljon editointia sinulle.blank

Kuinka valita oikea puhe tekstiksi -ohjelma?

Koska markkinoilla on niin paljon puhetekstiksi ohjelmistotyökaluja, on haaste valita yksi.
Yleinen Google-haku sanalla ”puhe tekstiksi” tuo esiin luettelon markkinoilla olevista hyödyllisistä ohjelmistoista. Sinun on kuitenkin tutkittava huolellisesti niiden sisältö ja valittava monipuolinen paketti, jossa on luotettava tekninen tuki ja avulias asiakaspalvelu – ei kaiken kattavaa politiikkaa, jossa soitat keskitettyihin toimistoihin, eikä kukaan vastaa!
Hyviä esimerkkejä ovat Transkriptor ja Otterblank

Jaa:

Lisää viestejä

Kuinka muuntaa mp4 tekstiksi

Mp4-tiedoston muuntaminen tekstiksi ei ole erityisen vaikeaa, mutta se voi kestää kauan. Tekstitiedoston tarkkuus ja luettavuus riippuvat viime kädessä myös siitä, miten kirjoitat sen. Joten

Kuinka valita paras haastattelutranskriptioohjelmisto

Transkriptio on puheen muuntamista tekstiksi manuaalisella tai automatisoidulla prosessilla. Tämä puhe voidaan poimia tallennetusta äänitiedostosta, tallennetusta videotiedostosta tai audiovisuaalisesta live-istunnosta. Muunnoksen teksti voidaan sitten julkaista

Podcastisi transkriptio voi tehdä ihmeitä

Podcastin transkriptio ei ehkä ole prioriteettiluettelosi kärjessä, mutta se on melko hyödyllinen asia. Syyt vaihtelevat hieman tavoitteidesi ja sisällön mukaan, mutta ne ovat melko samanlaisia