Comment utiliser la synthèse vocale ?

Nous vivons à l’ère de l’IA (Intelligence Artificielle), et cela fait partie de notre quotidien. De nos smartphones aux moteurs de voiture, il s’est infiltré dans presque tous les aspects de notre vie. Un tel exemple est la technologie de synthèse vocale. Les enregistrements automatiques de vos conversations sont beaucoup plus rapides et faciles à analyser lorsqu’ils sont au format audio.

Il permet d’économiser des listes de tâches sur papier et stylo et des courses de bureau. Il aide également les médecins à commander des tests et à accéder aux dossiers des patients avec un taux de précision de plus de 99 %.

Avec Speech Analytics, vous n’avez plus besoin d’un collecteur d’enquêtes pour demander aux gens comment ils se sentent. Lisez simplement leurs conversations par SMS à la place, même si elles sont dans une langue inconnue.

Introduction : Qu’est-ce que la technologie Speech To Text ?

La conversion de la parole en texte change notre façon de vivre et de travailler. Il présente des avantages majeurs et, dans certains cas, peut résoudre complètement un problème. Les applications de cet outil dans les domaines de la santé, du service client, du journalisme, de la recherche qualitative, etc. continuent de croître chaque année.

Cet article montre les différentes façons dont cette technologie étonnante participe à diverses industries aujourd’hui. Des professionnels de la santé aux journalistes, les logiciels de synthèse vocale sont bénéfiques. Il répond à la demande de rapports rapides et détaillés. Les avantages en sont un gain de temps, un service client amélioré et une qualité de service améliorée.

La technologie n’est pas parfaite pour une conversation naturelle. Mais lorsqu’il est associé à des humains dotés de grandes compétences en communication, l’assistant IA peut accomplir des tâches infiniment mieux.

Comment fonctionne le logiciel de synthèse vocale ?

La reconnaissance vocale et la traduction sont un vieux concept qui existe depuis des décennies. Il s’est toujours appuyé sur les capacités de langage naturel des humains.

Ainsi, après transmission et traduction dans une autre langue, les humains nettoieraient les erreurs possibles et déduiraient le sens des données.

De nos jours, la génération de reconnaissance vocale repose sur des réseaux de neurones artificiels. Cela lui donne une grande amélioration des performances dans la compréhension de la parole humaine écrite par le biais de signaux audio. Les ordinateurs peuvent également influencer le choix des mots en fonction du sens voulu ou de l’analyse des sentiments. Comme l’analyse des sentiments des flux Twitter pour déterminer si les gens sont satisfaits ou mécontents d’une plate-forme ou d’un produit.

A team that uses speech to text

Il y a 4 étapes de conversion de la parole en texte :

1. Le logiciel de reconnaissance vocale convertit les signaux analogiques en langage numérique. Lorsque les vibrations passent du haut-parleur au microphone, le logiciel traduit ces vibrations en données qui représentent des signaux numériques.

2. Le convertisseur parole-texte filtre les ondes numériques pour conserver les sons pertinents. On dirait que votre voix et les touches de votre machine à écrire constituent un bruit de fond pour les sons que nous voulons distinguer ; vent et pluie par exemple. Mais avec une formation suffisante, le système devient plus efficace pour capturer ces accents terrestres uniques comme les océans ou les insectes. Il ne laisse rien d’autre que le design de votre voix (ou d’autres sources sonores).

3. Le logiciel divise les enregistrements audio plus longs en segments très courts, par exemple, un millième de seconde. Il le fait pour les comparer avec différents textes inconnus et proposer une traduction virtuelle.

Le système STT est basé sur le processus de transcription phonétique. Il divise tout événement de parole en unités sonores ou syllabes importantes en fonction de ses qualités phonétiques. En général, chaque syllabe correspond soit à une lettre de l’alphabet soit à un autre caractère. C’est une unité appropriée pour coder la parole orale.

4. Enfin, le logiciel produit un fichier texte qui contient tout le matériel parlé sous forme de texte

Différents modèles de haut-parleurs utilisés dans la synthèse vocale

Un système de reconnaissance vocale indépendant du locuteur détecte la voix du locuteur et l’associe à une base de données prédéterminée de voix. Ensuite, il peut être utilisé par n’importe qui. Un système dépendant du locuteur, en revanche, entraîne la voix d’un individu avec des mots spécifiques. Ainsi, le modèle apprend leurs modèles de parole. Cela permet au système de fournir des résultats plus précis lorsqu’ils parlent en tenant compte de variables telles que l’accent, le dialecte, le bruit ou l’obstruction.

À l’heure actuelle, il est difficile pour ces systèmes de faire mieux que les auditeurs humains pour détecter les sifflements de loup et le bruit de fond. Mais avec le temps, nous espérons qu’ils seront en mesure de produire des fichiers audio plus propres. Ce qui ouvrira de nouvelles opportunités dans les télécommunications.

Autres modèles de reconnaissance vocale

Les modèles de reconnaissance vocale peuvent atténuer une tâche répétitive que les gens n’aiment pas ou sont incapables de faire. Ils diffèrent dans la quantité d’entrée dont ils ont besoin pour différentes tâches par rapport à leur degré d’avancement. Certaines personnes utilisent un assistant de présence pour les aider dans des tâches plus difficiles et de haut niveau.

A meeting that is being turned to text

Vous pouvez effectuer des tâches répétitives plus efficacement en utilisant des modèles de reconnaissance vocale. Ces assistants nécessitent généralement moins d’interventions que si vous deviez les faire vous-même. Par conséquent, ils sont plus pratiques pour les tâches quotidiennes, notamment répondre aux SMS, configurer des alarmes, écouter de la musique, etc. Différents niveaux de reconnaissance vocale existent à des fins différentes. Certains peuvent inclure la précision des résultats et la facilité d’utilisation entre des tâches plus avancées sans même avoir besoin d’aucune entrée. D’autres sont des choix moins ambigus mais nécessitent généralement une sorte de supervision ou de soins de la part de l’utilisateur.

Correspondance de modèle

L’IA de correspondance de modèles est moins efficace que l’IA d’apprentissage en profondeur, mais elles font toutes les deux l’affaire. Il permet à un logiciel automatique d’enregistrer et de conserver des numéros de téléphone ou des adresses e-mail au fur et à mesure qu’il entend les gens parler. Cette technologie repose sur la capacité de la technologie à reconnaître une gamme très limitée de phrases et de mots. Les ordinateurs peuvent être guidés par des humains via des invites pour gérer les appels dans les centres d’appels ou comprendre les chiffres d’une adresse, mais pour la plupart, ils fonctionnent seuls.

Analyse statistique et modélisation

Des outils plus avancés, une analyse statistique et une modélisation sont importants car ils aident les utilisateurs à identifier exactement ce qu’ils veulent. Il s’éloigne également de la direction consistant à confondre souvent les résultats par des malentendus.

L’analyse statistique et la modélisation sont un outil mathématique qui peut identifier, décrire et résumer des modèles dans des ensembles de données. Cet outil puissant permet de traiter et d’analyser simplement et efficacement d’énormes quantités de données.

L’analyse statistique et la modélisation ne sont pas réservées aux chatbots avancés qui s’appuient sur la technologie AI NLP. Il peut également être utilisé dans la reconnaissance vocale. Et cet outil avancé de reconnaissance vocale est capable de reconnaître les accents et de mieux comprendre les homonymes pour ceux qui parlent avec un accent, mais s’adresse rarement aux personnes qui s’expriment constamment avec différents homonymes pervers.

C’est l’un des outils de reconnaissance vocale les plus avancés. L’analyse statistique porte la complexité à un niveau entièrement nouveau, rassemblant plus de données que les autres méthodes. Il s’adapte aux modèles de langage anormaux et à toutes sortes de bégaiements, euh, oms, etc.

De nombreux tests statistiques sont appliqués pour analyser les difficultés de démarrage avant d’exécuter l’algorithme qui prendra en compte des filtres pour de meilleurs résultats. Ensuite, il y a des tests qui comparent les performances humaines avec la précision de sortie de la machine. Et puis il y a une protection supplémentaire contre le bruit qui applique des filtres après un certain temps d’énonciation, ce qui conduit à une très grande reconnaissabilité des homonymes.

A woman who uses speech to text

Reconnaître certains dialectes et accents

En tant que modèle basé sur les données, la modélisation statistique peut donner aux développeurs de logiciels un plus grand contrôle en termes d’extraction et de reconnaissance automatiques des dialectes et des langues de différentes manières. Les développeurs de logiciels doivent également acquérir plus de données afin d’identifier toutes les langues et tous les dialectes.

De plus, les développements de la modélisation statistique permettent d’identifier certains dialectes et accents dans lesquels les gens parlent. Ce système s’appuie sur des données passées pour créer des modèles de langage plus précis, ce qui aide ensuite les processeurs à identifier plus facilement des mots comme un cheval ou gaga.

Comprendre les homonymes

Un mot peut avoir la même orthographe, mais des significations différentes selon la façon dont il est utilisé dans une phrase. Ils sont connus sous le nom d’homonymes. Les logiciels de synthèse vocale ont un éventail de problèmes de traitement de ces mots avec leurs règles d’inflexion, ce qui peut entraîner un décodage inexact des informations.

Il n’est pas facile pour les développeurs de créer des logiciels capables de différencier les homonymes. Ils doivent tenir compte du contexte afin d’identifier correctement le mot qui est utilisé.

Aujourd’hui, certaines entreprises émergentes pensent qu’elles peuvent résoudre ce problème en mettant en œuvre de nouvelles technologies. Ils espèrent différencier les mots avec leurs seuls sons – en laissant de côté les indices de contexte que le logiciel doit utiliser pour une interprétation précise.

Compréhension et traitement du langage naturel : le cerveau de la transcription de la parole en texte

Où la parole en texte est-elle utilisée ?

Alors que les machines comprennent mieux le langage humain, nous les utilisons dans des endroits qui auraient été inimaginables il y a quelques années à peine. Nous devons connaître les limites de la technologie pour que cela se produise.

La compréhension du langage naturel vérifie la signification implicite du langage et la corrèle avec le texte pour trouver des modèles qui se produisent dans le discours familier.

En ce qui concerne la compréhension du langage naturel, l’analyse des médias sociaux est l’un des cas d’utilisation les plus populaires. Vous avez besoin d’un programme pour comprendre les sujets, les sentiments ou même différents types d’opinions politiques dans une publication Facebook afin qu’ils puissent aider les entreprises à mieux analyser leur public.

Ces programmes ne sont toujours pas compétents pour tirer des conclusions sur le contenu car les gens sont difficiles à généraliser, mais ils se sont avérés efficaces pour détecter les spams et analyser les valeurs des personnes à partir des empreintes numériques.

Traduction automatique

Dans différentes cultures, il existe différentes façons de communiquer les pensées et les intentions des individus. L’un d’eux est les outils de synthèse vocale. La synthèse vocale est une fonctionnalité de plus en plus populaire des applications de voix sur protocole Internet qui permet à deux personnes ou plus parlant deux langues différentes de communiquer efficacement entre elles en temps réel.

A workspace

Cet outil de synthèse vocale traduit le message vocal en mots. En ce qui concerne cela, on peut facilement traduire son message vocal dans une autre langue. C’est un moyen facile de communiquer avec des personnes qui ne parlent pas votre langue à condition d’avoir un appareil photo.

Ceci est particulièrement utile lorsqu’il s’agit de journalistes couvrant des sujets spécifiques à d’autres cultures sans parler couramment la langue locale ou pour ceux qui préfèrent parler plutôt que de taper.

Résumé de documents

Les outils de résumé automatique sont très prometteurs à cette époque où il existe de nombreux types de contenus différents téléchargés chaque seconde. Il ne sera pas intimidant de relire l’intégralité de l’article. Cela prendra probablement beaucoup de temps et d’efforts. Si vous pouviez obtenir l’idée principale / les informations récapitulatives en une ligne ou deux, cela vous aiderait à économiser beaucoup de temps et d’efforts.

Le résumé de contenu académique, ou résumé de document, est une capacité importante pour les ordinateurs de fournir des résumés instantanés aux étudiants tout en lisant la documentation sur Internet. Comme de nombreux changements se produisent ces jours-ci régulièrement dans de nombreux aspects, y compris les tendances dans les attitudes d’étude et les façons productives d’étudier.

Catégorisation du contenu

La catégorisation du contenu est la séparation délibérée d’un contenu particulier en différentes catégories. Ceci peut être réalisé grâce à des techniques de compréhension du langage naturel.

Le contenu peut également être optimisé pour la recherche Google en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique qui traiteront les mots trouvés dans les textes et calculeront leur pertinence, en ayant cette pertinence comme facteur de classement. De cette façon, il est possible de catégoriser le contenu par pertinence des mots clés, afin que d’autres personnes puissent le trouver qui souhaitent trouver des informations sur certains sujets ou sujets.

Analyse des sentiments

Avec l’émergence des logiciels d’analyse de contenu, les humains n’ont plus besoin d’intervenir manuellement pour donner un sens au texte opiniâtre.

Les outils de compréhension du langage naturel nous donnent un aperçu des opinions des lecteurs qui, autrement, sont toutes ici « en dessous de manière cognitive », ne résultant parfois que d’hypothèses sur les données. Avec eux, les machines peuvent offrir une analyse systématique des blogs, des avis, des tweets, etc., ce qui permet aux annonceurs et aux spécialistes du marketing de reconnaître plus facilement ce que le client veut ou a besoin sans faire partie ou être affecté par cette subjectivité.

Détection de plagiat

Les outils NLP avancés ne sont pas comme de simples outils de plagiat

D’autres personnes peuvent effectuer le processus de détection de plagiat. Mais les outils avancés de compréhension du langage naturel détectent également le plagiat. Il le fait par le biais d’algorithmes de calcul s’il y a plagiat mais aussi paraphrasation. Ces algorithmes traitent des phrases avec divers degrés de complexité de phrase et utilisent la formulation du deuxième paragraphe donné comme comparaison pour vérifier la similitude.

Inconvénients des outils de synthèse vocale

Comparés à d’autres concurrents de traitement du langage naturel, les outils de synthèse vocale ont un taux de réussite relativement faible. Cela est particulièrement vrai lorsque la qualité audio d’un enregistrement est médiocre.

De mauvaises conditions d’enregistrement peuvent ruiner un enregistrement professionnel. Cela peut également ruiner une session de voix off pour une vidéo promotionnelle d’entreprise et transformer quelque chose qui semble intéressant en charabia.

Vous devez être précis sur vos scripts entrant dans la cabine de son et lus textuellement. Alors que les acteurs pourraient facilement utiliser des effets sonores et d’autres bruits de fond pour le rendre plus vivant pendant leurs sessions.

A company that converts to text

Une fois que le logiciel a transcrit un enregistrement, une personne ou un logiciel doit vérifier si la transcription est exacte. Qu’il y ait eu des interruptions, ils parlaient trop vite ou trop lentement. De plus, si quelque chose était perçu comme étant dit, mais ne l’était en réalité pas, ils doivent tout parcourir et apporter des modifications.

Sinon, la transcription de la parole en texte sera inexacte et ils devront tout recommencer à zéro.

Questions fréquemment posées:

Devriez-vous utiliser des programmes de synthèse vocale gratuits ou payants ?

Les applications payantes ont tendance à surpasser les applications gratuites en termes de précision et de vitesse, cela vous laisse également ce qui reste de l’édition d’articles. Mais les applications payantes vous coûteront de l’argent, donc pour certaines personnes, le compromis ne vaut pas l’argent qu’il coûte.
Personne n’aime s’occuper du paiement et de la gestion des abonnements et ces services doivent donc être plus que gratuits pour qu’ils résistent à l’épreuve du temps. Ils n’offrent pas toujours un support technique de qualité, ils sont médiocres en termes de rapidité et de précision, et vous laissent beaucoup de travail d’édition.blank

Comment choisir le bon programme de synthèse vocale ?

Avec autant d’outils logiciels de synthèse vocale sur le marché, il est difficile d’en choisir un.
Une recherche générale dans Google pour « speech to text » fera apparaître une liste de logiciels utiles sur le marché. Cependant, il faut lire attentivement leur contenu et choisir un package complet avec un support technique fiable et un service client utile – pas une politique globale où vous appelez des bureaux centralisés et personne ne répond !
Quelques bons exemples incluent Transkriptor et Otterblank

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