איך לעשות שימוש בדיבור לטקסט?

אנחנו חיים בעידן של AI (בינה מלאכותית), וזה הופך להיות חלק מחיי היומיום שלנו. מהסמארטפונים שלנו ועד למנועי מכוניות, הוא חדר כמעט לכל היבט בחיינו. דוגמה אחת כזו היא טכנולוגיית דיבור לטקסט. הקלטות אוטומטיות של השיחות שלך הרבה יותר מהירות וקלות לניתוח כשהן בפורמט שמע.

זה חוסך רשימות מטלות של עטים ונייר ושליחויות משרדיות. זה גם עוזר לרופאים להזמין בדיקות ולגשת לתרשימים של מטופלים בשיעור דיוק של יותר מ-99%.

עם Speech Analytics אתה כבר לא צריך אספן סקרים שישאל אנשים איך הם מרגישים. פשוט קרא את שיחות הטקסט שלהם במקום זאת, גם אם זה בשפה לא ידועה.

מבוא: מהי טכנולוגיית דיבור לטקסט?

דיבור לטקסט משנה את הדרך בה אנו חיים ועובדים. יש לזה יתרונות גדולים ובמקרים מסוימים יכול לפתור בעיה לחלוטין. היישומים עבור כלי זה בתחום הבריאות, שירות הלקוחות, העיתונות, המחקר האיכותני וכן הלאה ממשיכים לגדול מדי שנה.

מאמר זה מראה את הדרכים השונות שבהן פיסת טכנולוגיה מדהימה זו לוקחת חלק בתעשיות שונות כיום. מאנשי מקצוע בתחום הבריאות ועד לעיתונאים, תוכנת דיבור לטקסט מועילה. הוא מספק את הדרישה לדיווח מהיר ומפורט. היתרונות נובעים מכך שהוא חיסכון בזמן, שיפור בשירות הלקוחות ואיכות השירותים.

הטכנולוגיה אינה מושלמת לשיחה טבעית. אבל בשילוב עם בני אדם עם כישורי תקשורת מעולים, עוזר הבינה המלאכותית יכול להשלים משימות טוב יותר לאין שיעור.

כיצד פועלת תוכנת דיבור לטקסט?

זיהוי ותרגום קולי מושג ישן שקיים כבר עשרות שנים. זה תמיד הסתמך על יכולות השפה הטבעיות של בני האדם.

לפיכך, לאחר שידור ותרגום לשפה אחרת, בני האדם היו מנקים שגיאות אפשריות ומסיקים משמעות מנתונים.

כיום, יצירת זיהוי קול מסתמך על רשתות עצביות מלאכותיות. זה נותן לו חיזוק ביצועים נהדר בהבנת הדיבור האנושי הכתוב באמצעות אותות אודיו. מחשבים יכולים גם להשפיע על בחירת מילים בהתבסס על המשמעות המיועדת או ניתוח סנטימנטים. כמו ניתוח סנטימנטים של עדכוני טוויטר כדי לקבוע אם אנשים מרוצים או לא מרוצים מפלטפורמה או מוצר.

צוות שמשתמש בדיבור לטקסט

ישנם 4 שלבים של המרת דיבור לטקסט:

1. תוכנת זיהוי דיבור ממירה אותות אנלוגיים לשפה דיגיטלית. כאשר רעידות עוברות דרך הרמקול אל המיקרופון, התוכנה מתרגמת את הרעידות הללו לנתונים המייצגים אותות דיגיטליים.

2. ממיר דיבור לטקסט מסנן גלים דיגיטליים כדי לשמור על הצלילים הרלוונטיים. נשמע כאילו מקשי הקול ומקשי מכונת הכתיבה מרכיבים רעשי רקע לצלילים שאנו רוצים להבחין בהם; רוח וגשם למשל. אבל עם מספיק הכשרה, המערכת משתפרת בלכידת המבטאים החד-פעמיים הללו שנוצרו על ידי כדור הארץ כמו אוקיינוסים או חרקים. זה לא משאיר דבר מלבד העיצוב של הקול שלך (או מקורות קול אחרים).

3. התוכנה מפרקת הקלטות אודיו ארוכות יותר לקטעים קצרים מאוד, למשל אלפית השנייה. זה עושה את זה כדי להשוות אותם עם טקסטים לא ידועים שונים ולהמציא תרגום וירטואלי.

מערכת STT מבוססת על תהליך התמלול הפונטי. הוא מחלק כל אירוע דיבור ליחידות צליל או הברות חשובות בהתאם לאיכויות הפונטיות שלו. באופן כללי, כל הברה מתאימה לאות באלפבית או לתו אחר. זוהי יחידה מתאימה לקידוד דיבור בעל פה.

4. לבסוף, התוכנה מוציאה קובץ טקסט המכיל את כל החומר המדובר בצורת טקסט

דגמי רמקולים שונים בשימוש בדיבור לטקסט

מערכת זיהוי קול בלתי תלוי ברמקול מזהה את קולו של הדובר ומתאימה אותו למאגר קולות שנקבע מראש. אז זה יכול לשמש כל אחד. מערכת התלויה ברמקול, לעומת זאת, מאמנת את קולו של אדם עם מילים ספציפיות. אז המודל לומד את דפוסי הדיבור שלהם. זה מאפשר למערכת לספק תוצאות מדויקות יותר כשהן מדברות על ידי התחשבות במשתנים כמו מבטא, ניב, רעש או חסימה.

נכון לעכשיו, קשה למערכות אלו להשתפר ממאזינים אנושיים בזיהוי שריקות זאבים ורעשי רקע. אבל עם הזמן אנחנו מקווים שהם יוכלו להניב קבצי אודיו נקיים יותר. מה שיאפשר הזדמנויות חדשות בתחום הטלקומוניקציה.

מודלים אחרים של זיהוי דיבור

מודלים של זיהוי דיבור יכולים להקל על משימה אחת שחוזרת על עצמה שאנשים לא אוהבים או לא מסוגלים לעשות. הם שונים בכמות הקלט שהם דורשים עבור משימות שונות לעומת מידת התקדמותם. יש אנשים שמשתמשים בעוזר מטפל כדי לעזור במשימות קשות יותר ברמה גבוהה.

פגישה שהופכת לטקסט

אתה יכול לבצע משימות חוזרות ביעילות רבה יותר על ידי שימוש במודלים של זיהוי דיבור. עוזרים אלה דורשים בדרך כלל פחות קלט מאשר אם היית צריך לעשות אותם בעצמך. לכן הם נוחים יותר למשימות יומיומיות כולל מענה לטקסטים, הגדרת אזעקות, השמעת מוזיקה וכו'. קיימות רמות שונות של זיהוי דיבור למטרות שונות. חלקם עשויים לכלול דיוק של תוצאות וקלות שימוש בין משימות מתקדמות יותר מבלי להזדקק לשום קלט. אחרות הן בחירות פחות מעורפלות אך בדרך כלל דורשות איזשהו פיקוח או טיפול מצד המשתמש.

התאמת תבנית

AI התאמת דפוסים פחות יעיל מאשר AI למידה עמוקה, אבל שניהם עושים את העבודה. זה מאפשר לתוכנה אוטומטית להקליט ולשמור מספרי טלפון או כתובות דוא"ל כשהיא שומעת אנשים מדברים. טכנולוגיה זו מסתמכת על היכולת של הטכנולוגיה לזהות מגוון מצומצם מאוד של משפטים ומילים. מחשבים יכולים להיות מודרכים על ידי בני אדם באמצעות הנחיות לטפל בשיחות במוקדים טלפוניים או להבין ספרות בכתובת, אך לרוב, הם מופעלים בעצמם.

ניתוח סטטיסטי ומידול

כלים מתקדמים יותר, ניתוח סטטיסטי ומידול חשובים מכיוון שהם עוזרים למשתמשים לזהות בדיוק מה הם רוצים. זה גם מתרחק מהכיוון של לעתים קרובות לבלבל את התוצאות על ידי אי הבנות.

ניתוח ומידול סטטיסטי הוא כלי מתמטי שיכול לזהות, לתאר ולסכם דפוסים במערכות נתונים. כלי רב עוצמה זה מאפשר לעבד ולנתח כמויות אדירות של נתונים בפשטות וביעילות.

ניתוח סטטיסטי ומידול לא שמורים רק לצ'אטבוטים מתקדמים המסתמכים על טכנולוגיית AI NLP. זה יכול לשמש גם בזיהוי דיבור. וכלי זיהוי דיבור מתקדם זה מסוגל לזהות מבטאים ולהבין טוב יותר מילים הומוניות למי שמדבר במבטא, אך לעיתים רחוקות פונה לאנשים שמבטאים את עצמם כל הזמן בסטיות של מילים הומוניות שונות.

זהו אחד הכלים המתקדמים ביותר לזיהוי דיבור. הניתוח הסטטיסטי לוקח את המורכבות לרמה חדשה לגמרי, אוסף יותר נתונים משיטות אחרות. זה מסתגל לדפוסי שפה חריגים, ולכל מיני גמגומים, אה, אומס וכו'.

מבחנים סטטיסטיים רבים מיושמים כדי לנתח קשיי התחלה לפני הפעלת האלגוריתם שייקח בחשבון מסננים לתוצאות טובות יותר. לאחר מכן, יש מבחנים המשווים ביצועים אנושיים עם דיוק פלט המכונה. ואז יש הוכחת רעש נוספת שמחילה מסננים לאחר זמן מסוים של אמירה מה שמוביל לזיהוי גבוה מאוד של מילים הומוניות.

אישה שמשתמשת בדיבור לטקסט

זיהוי דיאלקטים ומדגשים מסוימים

כמודל מונחה נתונים, מודלים סטטיסטיים יכולים לתת למפתחי תוכנה שליטה רבה יותר במונחים של חילוץ וזיהוי אוטומטי של דיאלקטים ושפות בדרכים שונות. מפתחי תוכנה צריכים גם לרכוש יותר נתונים כדי לזהות את כל השפות והדיאלקטים.

יתרה מכך, התפתחויות במודלים סטטיסטיים מאפשרים לזהות דיאלקטים ומבטאים מסוימים שאנשים מדברים בהם. מערכת זו מתבססת על נתוני עבר כדי ליצור מודלים מדויקים יותר של שפה, אשר לאחר מכן עוזרת למעבדים לזהות מילים כמו סוס או גאגא ביתר קלות.

הבנת מילים הומוניות

למילה עשויה להיות אותו איות, אך משמעויות שונות בהתבסס על אופן השימוש בה במשפט. הם ידועים בתור הומוניים. לתוכנת דיבור לטקסט יש מגוון בעיות בעיבוד מילים אלו עם כללי ההטיה שלה, מה שעלול לגרום לפענוח לא מדויק של המידע.

לא קל למפתחים ליצור תוכנה שיכולה להבדיל בין מילים הומוניות. הם צריכים לשקול את ההקשר כדי לזהות נכון את המילה שבה נעשה שימוש.

כיום, קיימות חברות שמאמינות שהן יכולות להתמודד עם בעיה זו על ידי יישום טכנולוגיות חדשות יותר. הם מקווים להבדיל בין מילים רק עם הצלילים שלהם בלבד – תוך השארת רמזים בהקשר שתוכנה צריכה להשתמש בהם לפירוש מדויק.

הבנה ועיבוד שפה טבעית: המוח של דיבור לתעתוק טקסט

היכן משתמשים בדיבור לטקסט?

ככל שמכונות משתפרות בהבנת השפה האנושית, אנו משתמשים בהן במקומות שלא ניתן היה להעלות על הדעת רק לפני כמה שנים. אנחנו צריכים להכיר את המגבלות של הטכנולוגיה כדי שזה יקרה.

הבנת השפה הטבעית בודקת משמעות מרומזת בשפה ומתאם אותם עם טקסט כדי למצוא דפוסים המתרחשים בדיבור בדיבור.

כשמדובר בהבנת שפה טבעית, ניתוח מדיה חברתית הוא אחד ממקרי השימוש הפופולריים ביותר. אתה צריך תוכנית כדי להבין נושאים, סנטימנטים, או אפילו סוגים שונים של דעות פוליטיות בפוסט בפייסבוק כדי שיוכלו לעזור לחברות לנתח טוב יותר את הקהלים שלהן.

התוכניות האלה עדיין לא כל כך מוכשרות להסיק מסקנות לגבי תוכן כי קשה להכליל אנשים, אבל הן הוכיחו את עצמן כמוצלחות באיתור דואר זבל וניתוח ערכי אנשים מטביעות רגליים דיגיטליות

מכונת תרגום

בתרבויות שונות, יש דרכים שונות לתקשר את המחשבות והכוונות של אנשים. אחד מהם הוא כלי דיבור לטקסט. דיבור לטקסט הוא תכונה פופולרית יותר ויותר של יישומי פרוטוקול קול על גבי אינטרנט המאפשרת לשני אנשים או יותר הדוברים שתי שפות שונות לתקשר ביעילות זה עם זה בזמן אמת.

חלל עבודה

כלי דיבור לטקסט זה מתרגם את ההודעה הקולית למילים. כשזה מגיע לזה, אפשר בקלות לתרגם את ההודעה הקולית שלהם לשפה אחרת. זוהי דרך קלה לתקשר עם אנשים שאינם דוברים את השפה שלך בתנאי שיש לך מצלמה.

זה מועיל במיוחד כשמדובר בעיתונאים שמסקרים נושאים ספציפיים לתרבויות אחרות מבלי לשלוט בשפה המקומית או סתם כל מי שיעדיף לדבר במקום להקליד.

סיכום מסמך

כלי סיכום אוטומטי מבטיחים מאוד בעידן הזה שבו יש הרבה סוגים שונים של תוכן המועלים בכל שנייה. זה לא יהיה מאיים לקרוא את כל המאמר שוב. זה כנראה ייקח הרבה זמן ומאמץ. אם אתה יכול לקבל את הרעיון הראשי / מידע סיכום רק בשורה אחת או שתיים, זה יעזור לך לחסוך כל כך הרבה זמן ומאמץ ממש שם.

סיכום תוכן אקדמי, או סיכום מסמכים, הוא יכולת חשובה למחשבים לספק סיכומים מיידיים לסטודנטים בזמן קריאת התיעוד באינטרנט. מכיוון שהרבה שינויים מתרחשים בימים אלה בהתמדה בהמון היבטים כולל מגמות בעמדות לימודיות ובדרכים פרודוקטיביות של לימוד.

סיווג תוכן

סיווג תוכן הוא הפרדה מכוונת של תוכן מסוים לקטגוריות שונות. ניתן להשיג זאת באמצעות טכניקות הבנת שפה טבעית.

ניתן גם לבצע אופטימיזציה של תוכן לחיפוש Google על ידי שימוש באלגוריתמים של למידת מכונה שיעבדו את המילים שנמצאות בטקסטים ויחשבו מהי הרלוונטיות שלהן, עם הרלוונטיות הזו כגורם דירוג. כך ניתן לסווג תוכן לפי רלוונטיות של מילות מפתח, כך שאנשים אחרים יכולים למצוא אותו שרוצים למצוא מידע על נושאים או נושאים מסוימים.

ניתוח הסנטימנט

עם הופעתה של תוכנת ניתוח תוכן, בני אדם כבר לא צריכים להתערב ידנית כדי להבין את הטקסט הדעתני.

כלים להבנת השפה הטבעית נותנים לנו תובנה לגבי דעות הקוראים שאחרות נמצאות כאן כולן "למטה מבחינה קוגניטיבית", לפעמים רק מביאות להנחות לגבי הנתונים. בעזרתם, מכונות יכולות להציע ניתוח שיטתי של בלוגים, ביקורות, ציוצים וכו', מה שמקל על מפרסמים ומשווקים לזהות מה הלקוח רוצה או צריך מבלי להיות חלק או מושפע מהסובייקטיביות הזו.

זיהוי פלגיאט

כלי NLP מתקדמים אינם כמו כלי פלגיאט פשוטים

אנשים אחרים יכולים לבצע את תהליך גילוי גניבת עין. אבל כלים מתקדמים להבנת שפה טבעית מזהים גם גניבת עין. זה עושה את זה באמצעות אלגוריתמי מחשוב אם יש פלגיאט אבל גם פרפרזה. אלגוריתמים אלה מטפלים במשפטים בדרגות שונות של מורכבות משפטים ומשתמשים בניסוח מהפסקה השנייה כהשוואה כדי לבדוק דמיון.

החסרונות של כלי דיבור לטקסט

בהשוואה למתחרים אחרים לעיבוד שפה טבעית, לכלי דיבור לטקסט יש שיעור הצלחה נמוך יחסית. זה נכון במיוחד כאשר איכות השמע של הקלטה ירודה.

תנאי הקלטה גרועים יכולים להרוס הקלטה מקצועית. זה גם יכול להרוס סשן קריינות לסרטון תדמית של חברה ולהפוך משהו שנשמע מעניין לקישקוש.

אתה צריך להיות ספציפי לגבי התסריטים שלך להיכנס לתא הסאונד ולהיקרא מילה במילה. בעוד ששחקנים יכלו להשתמש בקלות באפקטים של צלילים ורעשי רקע אחרים כדי לגרום לזה להישמע הרבה יותר תוסס במהלך הפגישות שלהם.

חברה הממירה לטקסט

לאחר שהתוכנה מתמללת הקלטה, אדם או תוכנה צריכים לבדוק אם התמלול מדויק. בין אם היו הפרעות, הם דיברו מהר מדי או לאט מדי. כמו כן, אם משהו נתפס כנאמר, אבל בעצם לא היה, הם צריכים לעבור על הכל ולערוך.

אחרת, תמלול דיבור לטקסט יהיה לא מדויק והם יצטרכו להתחיל מאפס מחדש.

שאלות נפוצות:

האם כדאי להשתמש בתכניות דיבור לטקסט בחינם או בתשלום?

אפליקציות בתשלום נוטות להתעלות על אפליקציות חינמיות במונחים של דיוק ומהירות, הן גם משאירות את מה שנשאר לעריכת מאמר לרשותך. אבל אפליקציות בתשלום יעלו לך כסף ולכן עבור חלק מהאנשים החילוף לא שווה את הכסף שהוא עולה.
אף אחד לא אוהב להתעסק בתשלום וניהול מנויים ולכן השירותים האלה צריכים להיות יותר מסתם בחינם כדי שיעמדו במבחן הזמן. הם לא תמיד מציעים תמיכה טכנית איכותית, הם גרועים מבחינת מהירות ודיוק ומשאירים הרבה עריכה עבורכם.blank

כיצד לבחור את תוכנית הדיבור לטקסט הנכונה?

עם כל כך הרבה כלי תוכנות דיבור לטקסט בשוק, זה אתגר לבחור אחד.
חיפוש כללי בגוגל של "דיבור לטקסט" יעלה רשימה של תוכנות שימושיות בשוק. עם זאת יש לעיין בזהירות בתוכן שלהם ולבחור חבילה מלאה עם תמיכה טכנית אמינה ושירות לקוחות מועיל – לא מדיניות כוללת שבה אתה מתקשר למשרדים מרכזיים ואף אחד לא מגיב!
כמה דוגמאות טובות כוללות Transkriptor ו- Otterblank

Share:

שיתוף ב facebook
שיתוף ב twitter
שיתוף ב linkedin

More Posts

כיצד להמיר MP3 לטקסט? (הדרכה)

המר MP3 לטקסט בשנת 2022 Transkriptor הוא יישום אינטרנט מקוון הממיר MP3 לטקסט. אתה יכול להעלות כל קובץ מדיה והוא יומר לטקסט תוך מספר דקות

כיצד לבחור ממיר קובץ לטקסט?

כיצד לבחור את שירות ההמרה המתאים לצרכים שלך בעידן המודרני, יש לנו הרבה שירותי המרה לבחירה. מומלץ לערוך מחקר ולגלות איזה מהם יתאים ביותר לצרכים