החלופה של זיהוי דיבור היא תמלול ידני. תמלול ידני הוא תהליך המרת שפה מדוברת לטקסט כתוב על ידי האזנה להקלטת אודיו או וידאו והקלדת התוכן.
ישנן תוכנות זיהוי דיבור רבות, אך כמה שמות בולטים בשוק כשמדובר בתוכנות זיהוי דיבור; Dragon NaturallySpeaking, Speech-to-Text של Google ו- Transkriptor.
הרעיון מאחורי "מהו זיהוי דיבור?" מתייחס ליכולת של מערכת או תוכנה להבין ולהפוך תקשורת בעל פה לצורה טקסטואלית כתובה. הוא מתפקד כבסיס הבסיסי למגוון רחב של יישומים מודרניים, החל מעוזרות וירטואליות המופעלות באמצעות קול כגון Siri או Alexa ועד כלי הכתבה ומניפולציה של גאדג'טים ללא ידיים.
ההתפתחות תתרום לשילוב גדול יותר של אינטראקציות מבוססות קול בחיי היומיום של הפרט.
מהו 'זיהוי דיבור'?
זיהוי דיבור, המכונה ASR, זיהוי קול או דיבור לטקסט, הוא תהליך טכנולוגי. הוא מאפשר למחשבים לנתח ולתמלל דיבור אנושי לטקסט.
כיצד פועל 'זיהוי דיבור'?
טכנולוגיית זיהוי דיבור פועלת בדומה לאופן שבו אדם מנהל שיחה עם חבר. האוזניים מזהות את הקול, והמוח מעבד ומבין. הטכנולוגיה כן, אבל היא כוללת תוכנות מתקדמות כמו גם אלגוריתמים מורכבים. ישנם ארבעה שלבים כיצד זה עובד.
המיקרופון מקליט את צלילי הקול וממיר אותם לאותות דיגיטליים קטנים כאשר משתמשים מדברים למכשיר. התוכנה מעבדת את האותות כדי להוציא קולות אחרים ולשפר את הדיבור הראשי. המערכת מפרקת את הדיבור ליחידות קטנות שנקראות פונמות.
פונמות שונות נותנות ייצוגים מתמטיים ייחודיים משלהן על ידי המערכת. הוא מסוגל להבדיל בין מילים בודדות ולבצע תחזיות מושכלות לגבי מה שהדובר מנסה להעביר.
המערכת משתמשת במודל שפה כדי לחזות את המילים הנכונות. המודל חוזה ומתקן רצפי מילים בהתבסס על ההקשר של הנאום.
הייצוג הטקסטואלי של הנאום מיוצר על ידי המערכת. התהליך דורש זמן קצר. עם זאת, נכונות התמלול מותנית במגוון נסיבות כולל איכות השמע.
מהי החשיבות של 'זיהוי דיבור'?
החשיבות של זיהוי דיבור מפורטת להלן.
- יעילות: הוא מאפשר פעולה ללא שימוש בידיים. זה הופך ריבוי משימות לקל ויעיל יותר.
- נגישות: הוא מספק תמיכה חיונית לאנשים עם מוגבלויות.
- בטיחות: הוא מפחית את הסחות הדעת בכך שהוא מאפשר שיחות טלפון ללא שימוש בידיים.
- תרגום בזמן אמת : הוא מאפשר תרגום לשפה בזמן אמת. זה שובר מחסומי תקשורת.
- אוטומציה: היא מפעילה עוזרים וירטואליים כמו Siri, Alexaו- Google Assistant, ומייעלת משימות יומיומיות רבות.
- התאמה אישית: היא מאפשרת למכשירים ולאפליקציות להבין העדפות משתמש ופקודות.
מהם השימושים בזיהוי דיבור?
7 השימושים בזיהוי דיבור מפורטים להלן.
- עוזרים וירטואליים. הוא כולל הפעלת עוזרים המופעלים באמצעות קול כגון Siri, Alexaו- Google Assistant.
- שירותי תמלול. זה כרוך בהמרת תוכן מדובר לטקסט כתוב לתיעוד, כתוביות או למטרות אחרות.
- בריאות. הוא מאפשר לרופאים ולאחיות להכתיב הערות ורשומות של מטופלים ללא שימוש בידיים.
- הרכב. הוא מכסה הפעלת פקדים המופעלים באמצעות קול בכלי רכב, החל מהשמעת מוזיקה ועד ניווט.
- שירות לקוחות. היא מאמצת הפעלת IVR המופעל באמצעות קול במוקדים טלפוניים.
- Educatio.: זה להקלה באפליקציות לימוד שפה, סיוע בהגייה ותרגילי הבנה.
- המשחקים. הוא כולל אספקת יכולות פקודה קולית במשחקי וידאו לחוויה סוחפת יותר.
מי משתמש ב'זיהוי דיבור'?
צרכנים כלליים, אנשי מקצוע, סטודנטים, מפתחים ויוצרי תוכן משתמשים בתוכנת זיהוי קולי. זיהוי קולי שולח הודעות טקסט, מבצע שיחות טלפון ומנהל את המכשירים שלהם באמצעות פקודות קוליות. עורכי דין, רופאים ועיתונאים הם בין אנשי המקצוע המעסיקים זיהוי דיבור. באמצעות תוכנת זיהוי דיבור, הם מכתיבים מידע ספציפי לתחום.
מה היתרון בשימוש ב'זיהוי דיבור'?
היתרון בשימוש בזיהוי דיבור הוא בעיקר הנגישות והיעילות שלו. זה הופך את האינטראקציה בין אדם למכונה לנגישה ויעילה יותר. זה מפחית את הצורך האנושי שהוא גם גוזל זמן ופתוח לטעויות.
זה מועיל לנגישות. אנשים עם קשיי שמיעה משתמשים בפקודות קוליות כדי לתקשר בקלות. שירותי הבריאות ראו עלייה ניכרת ביעילות, כאשר אנשי מקצוע משתמשים בזיהוי דיבור להקלטה מהירה. פקודות קוליות בהגדרות נהיגה עוזרות לשמור על הבטיחות ומאפשרות לידיים ולעיניים להתמקד במשימות חיוניות.
מה החיסרון בשימוש ב'זיהוי דיבור'?
החיסרון בשימוש בזיהוי דיבור הוא הפוטנציאל שלו לאי דיוקים וההסתמכות שלו על תנאים ספציפיים. רעשי סביבה או מבטאים מבלבלים את האלגוריתם. התוצאה היא פרשנויות שגויות או שגיאות תמלול.
אי דיוקים אלה הם בעייתיים. הם חיוניים במצבים רגישים כגון תמלול רפואי או תיעוד משפטי. מערכות מסוימות זקוקות לזמן כדי ללמוד כיצד אדם מדבר כדי לעבוד כראוי. מערכות זיהוי קול כנראה מתקשות לפרש מספר רמקולים בו זמנית. חסרון נוסף הוא פרטיות. מכשירים המופעלים באמצעות קול עלולים להקליט בשוגג שיחות פרטיות.
מהם הסוגים השונים של זיהוי דיבור?
שלושת הסוגים השונים של זיהוי דיבור מפורטים להלן.
- זיהוי דיבור אוטומטי (ASR)
- זיהוי תלוי דובר (SDR)
- הכרה עצמאית של דובר (SIR)
זיהוי דיבור אוטומטי (ASR) הוא אחד הסוגים הנפוצים ביותר של זיהוי דיבור . מערכות ASR ממירות שפה מדוברת לפורמט טקסט. יישומים רבים משתמשים בהם כמו Siri ו Alexa. ASR מתמקדת בהבנה ותמלול דיבור ללא קשר לדובר, מה שהופך אותו ליישום נרחב.
זיהוי תלוי דובר מזהה את קולו של משתמש יחיד. הוא זקוק לזמן כדי ללמוד ולהסתגל לדפוסי הקול והמבטא הספציפיים שלהם. מערכות תלויות רמקולים מדויקות מאוד בגלל ההכשרה. עם זאת, הם מתקשים לזהות קולות חדשים.
זיהוי שאינו תלוי בדובר מפרש ומתמלל דיבור מכל דובר. לא אכפת לו מהמבטא, מקצב הדיבור או מגובה הקול. מערכות אלה שימושיות ביישומים עם משתמשים רבים.
אילו מבטאים ושפות יכולות מערכות זיהוי דיבור לזהות?
המבטאים והשפות שמערכות זיהוי דיבור יכולות לזהות הם אנגלית, ספרדית ומנדרינית לשפות פחות נפוצות. מערכות אלה משלבות לעתים קרובות מודלים מותאמים אישית להבחנה בין ניבים ומבטאים. היא מכירה במגוון בתוך השפות. Transkriptor, למשל, כתוכנת הכתבה, תומכת ביותר מ-100 שפות.
האם תוכנת זיהוי דיבור מדויקת?
כן, תוכנת זיהוי דיבור מדויקת מעל 95%. עם זאת, הדיוק שלה משתנה בהתאם למספר דברים. רעשי רקע ואיכות שמע הם שתי דוגמאות לכך.
עד כמה מדויקות יכולות להיות התוצאות של זיהוי דיבור?
תוצאות זיהוי דיבור יכולות להשיג רמות דיוק של עד 99% בתנאים מיטביים. הרמה הגבוהה ביותר של דיוק זיהוי דיבור דורשת תנאים מבוקרים כגון איכות שמע ורעשי רקע. מערכות זיהוי דיבור מובילות דיווחו על שיעורי דיוק העולים על 99%.
כיצד פועל תמלול טקסט עם זיהוי דיבור?
תמלול טקסט עובד עם זיהוי דיבור על ידי ניתוח ועיבוד אותות שמע. תהליך תמלול טקסט מתחיל במיקרופון המקליט את הנאום וממיר אותו לנתונים דיגיטליים. לאחר מכן האלגוריתם מחלק את הצליל הדיגיטלי לחתיכות קטנות ומנתח כל אחת מהן כדי לזהות את הטונים הייחודיים שלה.
אלגוריתמים ממוחשבים מתקדמים מסייעים למערכת להתאים צלילים אלה לדפוסי דיבור מוכרים. התוכנה משווה דפוסים אלה למסד נתונים בשפה מסיבית כדי למצוא את המילים שמשתמשים ביטאו. לאחר מכן הוא מחבר את המילים יחד כדי ליצור טקסט לוגי.
כיצד מעובדים נתוני שמע באמצעות 'זיהוי דיבור'?
זיהוי דיבור מעבד נתוני שמע על-ידי פיצול גלי קול, חילוץ תכונות ומיפוים לחלקים לשוניים. המערכת אוספת ומעבדת גלי קול רציפים כאשר משתמשים מדברים לתוך מכשיר. התוכנה מתקדמת לשלב חילוץ התכונות.
התוכנה מבודדת תכונות ספציפיות של הצליל. הוא מתמקד בפונמות שהן חיוניות לזיהוי פונמה אחת מאחרת. התהליך כרוך בהערכת מרכיבי התדר.
לאחר מכן המערכת מתחילה להשתמש במודלים המאומנים שלה. התוכנה משלבת את התכונות שחולצו לפונמות ידועות באמצעות מסדי נתונים עצומים ומודלים של למידת מכונה.
המערכת לוקחת את הפונמות, ומרכיבה אותן יחד ליצירת מילים וצירופי מילים. המערכת משלבת מיומנויות טכנולוגיות והבנת שפה כדי להמיר רעשים לטקסט או פקודות מובנות.
מהי תוכנת זיהוי הדיבור הטובה ביותר?
3 תוכנות זיהוי הדיבור הטובות ביותר מפורטות להלן.
- Transkriptor
- Dragon NaturallySpeaking
- הדיבור לטקסט של Google
עם זאת, בחירת תוכנת זיהוי הדיבור הטובה ביותר תלויה בהעדפות אישיות.
Transkriptor היא תוכנת תמלול מקוונת המשתמשת בבינה מלאכותית לתמלול מהיר ומדויק. משתמשים יכולים לתרגם את התמלילים שלהם בלחיצה אחת ישירות מלוח המחוונים Transkriptor. טכנולוגיית Transkriptor זמינה בצורה של אפליקציה לסמארטפון, שלוחת Google Chrome ובוט פגישות וירטואלי. זה תואם לפלטפורמות פופולריות כמו Zoom, Microsoft Teamsו- Google Meet מה שהופך אותו לאחת מתוכנות זיהוי הדיבור הטובות ביותר.
Dragon NaturallySpeaking מאפשר למשתמשים להפוך דיבור מדובר לטקסט כתוב. הוא מציע נגישות, כמו גם התאמות לשפות לשוניות ספציפיות. משתמשים אוהבים את יכולת ההסתגלות של התוכנה לאוצר מילים שונה.
Speech-to-Text של Google נמצא בשימוש נרחב בזכות המדרגיות, אפשרויות האינטגרציה והיכולת לתמוך במספר שפות. אנשים משתמשים בו במגוון יישומים, החל משירותי תמלול ועד מערכות פיקוד קולי.
האם זיהוי דיבור והכתבה זהים?
לא, זיהוי דיבור והכתבה אינם זהים. המטרות העיקריות שלהם שונות, למרות שגם זיהוי קולי וגם הכתבה הופכים את המרת השפה המדוברת לטקסט. זיהוי דיבור הוא מונח רחב יותר המכסה את יכולתה של הטכנולוגיה לזהות ולנתח מילים מדוברות. הוא ממיר אותם לפורמט שמחשבים מבינים.
הכתבה מתייחסת לתהליך של דיבור בקול רם לצורך הקלטה. תוכנת הכתבה משתמשת בזיהוי דיבור כדי להמיר מילים מדוברות לטקסט כתוב.
מה ההבדל בין זיהוי דיבור לבין הכתבה?
ההבדל בין זיהוי דיבור להכתבה קשור למטרה העיקרית שלהם, לאינטראקציות שלהם ולהיקף. מטרתו העיקרית היא לזהות ולהבין מילים מדוברות. להכתבה יש מטרה מוגדרת יותר. הוא מתמקד בתמלול ישיר של דיבור מדובר, לצורה כתובה.
'זיהוי דיבור' מכסה מגוון רחב של יישומים מבחינת היקף. זה עוזר לעוזרים קוליים להגיב לשאלות המשתמש. להכתבה יש טווח צר יותר.
הוא מספק חוויה אינטראקטיבית דינמית יותר, ולעתים קרובות מאפשר דיאלוגים דו-כיווניים. לדוגמה, עוזרים וירטואליים כגון Siri או Alexa לא רק מבינים בקשות משתמשים אלא גם מספקים משוב או תשובות. הכתבה עובדת בצורה בסיסית יותר. בדרך כלל מדובר בהליך חד-כיווני שבו המשתמש מדבר והמערכת מתמללת מבלי שהתוכנית תעסוק בדיון תגובה.
