टेक्स्ट में स्पीच का उपयोग कैसे करें?

हम एआई (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) के युग में जी रहे हैं, और यह हमारे दैनिक जीवन का हिस्सा बन रहा है। हमारे स्मार्टफोन से लेकर कार के इंजन तक, इसने हमारे जीवन के लगभग हर पहलू में घुसपैठ की है। ऐसा ही एक उदाहरण वाक्-से-पाठ तकनीक है। आपकी बातचीत की स्वचालित रिकॉर्डिंग का विश्लेषण करना बहुत तेज़ और आसान होता है जब वे ऑडियो प्रारूप में होते हैं।

यह पेन और पेपर टू-डू लिस्ट और ऑफिस के कामों की बचत करता है। यह डॉक्टरों को 99% से अधिक की सटीकता दर के साथ परीक्षण करने और मरीजों के चार्ट तक पहुंचने में मदद करता है।

स्पीच एनालिटिक्स के साथ अब आपको लोगों से यह पूछने के लिए एक सर्वेक्षण संग्राहक की आवश्यकता नहीं है कि वे कैसा महसूस करते हैं। इसके बजाय बस उनके पाठ संदेश वार्तालाप पढ़ें, भले ही वह किसी अज्ञात भाषा में ही क्यों न हो।

परिचय: टेक्स्ट टेक्नोलॉजी के लिए भाषण क्या है?

भाषण से पाठ हमारे जीने और काम करने के तरीके को बदल रहा है। इसके बड़े लाभ हैं और कुछ मामलों में यह किसी समस्या को पूरी तरह से हल कर सकता है। स्वास्थ्य सेवा, ग्राहक सेवा, पत्रकारिता, गुणात्मक अनुसंधान आदि में इस उपकरण के लिए आवेदन हर साल बढ़ते रहते हैं।

यह लेख विभिन्न तरीकों को दिखाता है जिसमें आज विभिन्न उद्योगों में प्रौद्योगिकी का यह अद्भुत टुकड़ा भाग लेता है। स्वास्थ्य पेशेवरों से लेकर पत्रकारों तक, स्पीच-टू-टेक्स्ट सॉफ्टवेयर फायदेमंद है। यह तेजी से और विस्तृत रिपोर्टिंग की मांग प्रदान करता है। इसका लाभ समय बचाने वाला, बेहतर ग्राहक सेवा और सेवाओं की बेहतर गुणवत्ता होने से मिलता है।

तकनीक प्राकृतिक बातचीत के लिए एकदम सही नहीं है। लेकिन जब महान संचार कौशल वाले मनुष्यों के साथ जोड़ा जाता है, तो AI सहायक कार्यों को असीम रूप से बेहतर तरीके से पूरा कर सकता है।

स्पीच टू टेक्स्ट सॉफ्टवेयर कैसे काम करता है?

आवाज की पहचान और अनुवाद एक पुरानी अवधारणा है जो दशकों से चली आ रही है। यह हमेशा मनुष्यों की प्राकृतिक भाषा क्षमताओं पर निर्भर करता था।

इस प्रकार, किसी अन्य भाषा में प्रसारण और अनुवाद के बाद, मनुष्य संभावित त्रुटियों को दूर कर देगा और डेटा से अर्थ का अनुमान लगा लेगा।

आजकल, आवाज पहचान पीढ़ी कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पर निर्भर करती है। यह ऑडियो संकेतों के माध्यम से लिखित मानव भाषण को समझने में इसे एक महान प्रदर्शन को बढ़ावा देता है। कंप्यूटर इच्छित अर्थ या भावना विश्लेषण के आधार पर शब्द चयन को भी प्रभावित कर सकते हैं। जैसे कि ट्विटर फीड का सेंटीमेंट विश्लेषण यह निर्धारित करता है कि लोग किसी प्लेटफॉर्म या उत्पाद से खुश हैं या नाखुश।

A team that uses speech to text

स्पीच टू टेक्स्ट रूपांतरण के 4 चरण हैं:

1. वाक् पहचान सॉफ्टवेयर एनालॉग संकेतों को डिजिटल भाषा में परिवर्तित करता है। जब कंपन स्पीकर के माध्यम से माइक्रोफ़ोन तक जाते हैं, तो सॉफ़्टवेयर इन कंपनों को डेटा में अनुवादित करता है जो डिजिटल सिग्नल का प्रतिनिधित्व करता है।

2. वाक्-से-पाठ कनवर्टर प्रासंगिक ध्वनियों को रखने के लिए डिजिटल तरंगों को फ़िल्टर करता है। आपकी आवाज़ और टाइपराइटर की कुंजियाँ उन ध्वनियों के लिए पृष्ठभूमि शोर बनाती हैं जिन्हें हम अलग करना चाहते हैं; उदाहरण के लिए हवा और बारिश। लेकिन पर्याप्त प्रशिक्षण के साथ, समुद्र या कीड़ों जैसे इन एक बार के पृथ्वी-निर्मित लहजे को पकड़ने में सिस्टम बेहतर हो जाता है। यह आपकी आवाज (या अन्य ध्वनि स्रोतों) के डिजाइन के अलावा कुछ नहीं छोड़ता है।

3. सॉफ्टवेयर लंबी ऑडियो रिकॉर्डिंग को बहुत छोटे खंडों में तोड़ता है, उदाहरण के लिए, एक सेकंड का हजारवां हिस्सा। यह विभिन्न अज्ञात ग्रंथों के साथ उनकी तुलना करने और एक आभासी अनुवाद के साथ आने के लिए करता है।

एसटीटी प्रणाली ध्वन्यात्मक प्रतिलेखन प्रक्रिया पर आधारित है। यह किसी भी भाषण घटना को उसके ध्वन्यात्मक गुणों के अनुसार महत्वपूर्ण ध्वनि इकाइयों या शब्दांशों में विभाजित करता है। सामान्य तौर पर, प्रत्येक शब्दांश या तो वर्णमाला के एक अक्षर या किसी अन्य वर्ण से मेल खाता है। मौखिक भाषण को कूटबद्ध करने के लिए यह एक उपयुक्त इकाई है।

4. अंत में, सॉफ्टवेयर एक टेक्स्ट फाइल को आउटपुट करता है जिसमें टेक्स्ट फॉर्म में सभी बोली जाने वाली सामग्री होती है

भाषण से पाठ में प्रयुक्त विभिन्न स्पीकर मॉडल

एक स्पीकर-इंडिपेंडेंट वॉयस रिकग्निशन सिस्टम स्पीकर की आवाज का पता लगाता है और इसे वॉयस के पूर्व निर्धारित डेटाबेस से मिलाता है। फिर इसे कोई भी इस्तेमाल कर सकता है। दूसरी ओर, एक स्पीकर-आश्रित प्रणाली, विशिष्ट शब्दों के साथ किसी व्यक्ति की आवाज़ को प्रशिक्षित करती है। तो मॉडल उनके भाषण पैटर्न सीखता है। यह सिस्टम को अधिक सटीक परिणाम प्रदान करने की अनुमति देता है जब वे उच्चारण, बोली, शोर या रुकावट जैसे चर पर विचार करके बोलते हैं।

फिलहाल, इन प्रणालियों के लिए भेड़ियों की सीटी और पृष्ठभूमि के शोर का पता लगाने में मानव श्रोताओं की तुलना में बेहतर होना कठिन है। लेकिन समय के साथ हम आशा करते हैं कि वे स्वच्छ ऑडियो फ़ाइलें प्राप्त करने में सक्षम होंगे। जिससे दूरसंचार में नए अवसर पैदा होंगे।

अन्य भाषण पहचान मॉडल

वाक् पहचान मॉडल एक दोहराए जाने वाले कार्य को कम कर सकते हैं जिसे लोग पसंद नहीं करते हैं या करने में असमर्थ हैं। वे विभिन्न कार्यों के लिए आवश्यक इनपुट की मात्रा में भिन्न होते हैं बनाम वे कितने उन्नत होते हैं। कुछ लोग अधिक कठिन, उच्च-स्तरीय कार्यों में सहायता के लिए एक सहायक सहायक का उपयोग करते हैं।

A meeting that is being turned to text

आप वाक् पहचान मॉडल का उपयोग करके दोहराए जाने वाले कार्यों को अधिक कुशलता से कर सकते हैं। इन सहायकों को आम तौर पर कम इनपुट की आवश्यकता होती है, यदि आपको उन्हें स्वयं करना पड़ता है। इसलिए वे दैनिक कार्यों के लिए अधिक सुविधाजनक हैं, जिसमें ग्रंथों का जवाब देना, अलार्म लगाना, संगीत बजाना आदि शामिल हैं। विभिन्न उद्देश्यों के लिए भाषण मान्यता के विभिन्न स्तर मौजूद हैं। कुछ में परिणामों की सटीकता और बिना किसी इनपुट की आवश्यकता के अधिक उन्नत कार्यों के बीच उपयोग में आसानी शामिल हो सकती है। अन्य कम अस्पष्ट विकल्प हैं, लेकिन आमतौर पर उपयोगकर्ता द्वारा किसी प्रकार के पर्यवेक्षण या देखभाल की आवश्यकता होती है।

पैटर्न मिलान

पैटर्न मिलान एआई गहन शिक्षण एआई की तुलना में कम प्रभावी है, लेकिन वे दोनों काम करते हैं। यह स्वचालित सॉफ़्टवेयर को फ़ोन नंबर या ईमेल पते रिकॉर्ड करने और रखने में सक्षम बनाता है क्योंकि यह लोगों को बोलते हुए सुनता है। यह तकनीक बहुत सीमित वाक्यों और शब्दों को पहचानने की तकनीक की क्षमता पर निर्भर करती है। कॉल सेंटरों में कॉल को संभालने या किसी पते में अंकों को समझने के लिए कंप्यूटरों को मनुष्यों द्वारा निर्देशित किया जा सकता है, लेकिन अधिकांश भाग के लिए, वे स्वयं ही चलाए जाते हैं।

सांख्यिकीय विश्लेषण और मॉडलिंग

अधिक उन्नत उपकरण, सांख्यिकीय विश्लेषण और मॉडलिंग महत्वपूर्ण हैं क्योंकि यह उपयोगकर्ताओं को ठीक वही पहचानने में मदद करता है जो वे चाहते हैं। यह अक्सर गलतफहमियों द्वारा परिणामों को भ्रमित करने की दिशा से भी दूर हो जाता है।

सांख्यिकीय विश्लेषण और मॉडलिंग एक गणितीय उपकरण है जो डेटा सेट में पैटर्न की पहचान, वर्णन और सारांशित कर सकता है। यह शक्तिशाली उपकरण बड़ी मात्रा में डेटा को सरल और कुशलता से संसाधित और विश्लेषण करना संभव बनाता है।

सांख्यिकीय विश्लेषण और मॉडलिंग केवल उन्नत चैटबॉट के लिए आरक्षित नहीं हैं जो एआई एनएलपी तकनीक पर निर्भर हैं। इसका उपयोग वाक् पहचान में भी किया जा सकता है। और यह उन्नत वाक् पहचान उपकरण उच्चारणों को पहचानने और उच्चारण के साथ बोलने वालों के लिए समानार्थक शब्द को बेहतर ढंग से समझने में सक्षम है, लेकिन शायद ही कभी ऐसे लोगों को संबोधित करता है जो लगातार अलग-अलग समानार्थक विकृतियों के साथ खुद को व्यक्त कर रहे हैं।

यह सबसे उन्नत वाक् पहचान उपकरणों में से एक है। सांख्यिकीय विश्लेषण जटिलता को पूरी तरह से नए स्तर पर ले जाता है, अन्य तरीकों की तुलना में अधिक डेटा एकत्र करता है। यह विषम भाषा पैटर्न और सभी प्रकार के हकलाने, उह, ओम आदि के अनुकूल है।

बेहतर परिणामों के लिए फ़िल्टर को ध्यान में रखने वाले एल्गोरिथम को चलाने से पहले प्रारंभ कठिनाइयों का विश्लेषण करने के लिए कई सांख्यिकीय परीक्षण लागू किए जाते हैं। बाद में, ऐसे परीक्षण होते हैं जो मशीन आउटपुट सटीकता के साथ मानव प्रदर्शन की तुलना करते हैं। और फिर अतिरिक्त शोर प्रूफिंग होती है जो उच्चारण के एक निश्चित समय के बाद फ़िल्टर लागू करती है जिससे समानार्थक शब्द के लिए बहुत अधिक पहचान होती है।

A woman who uses speech to text

कुछ बोलियों और उच्चारणों को पहचानना

डेटा-संचालित मॉडल के रूप में, सांख्यिकीय मॉडलिंग सॉफ्टवेयर डेवलपर्स को अलग-अलग तरीकों से बोलियों और भाषाओं को स्वचालित रूप से निकालने और पहचानने के मामले में अधिक नियंत्रण दे सकता है। सभी भाषाओं और बोलियों की पहचान करने के लिए सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स को भी अधिक डेटा प्राप्त करने की आवश्यकता है।

इसके अलावा, सांख्यिकीय मॉडलिंग में विकास कुछ बोलियों और उच्चारणों की पहचान करना संभव बनाता है जिनमें लोग बोलते हैं। यह प्रणाली अधिक सटीक भाषा मॉडल बनाने के लिए पिछले डेटा का निर्माण करती है, जो तब प्रोसेसर को घोड़े या गागा जैसे शब्दों को आसानी से पहचानने में मदद करती है।

समानार्थी शब्द को समझना

एक शब्द में एक ही वर्तनी हो सकती है, लेकिन एक वाक्य में इसका उपयोग कैसे किया जाता है, इसके आधार पर अलग-अलग अर्थ होते हैं। उन्हें समानार्थी के रूप में जाना जाता है। स्पीच-टू-टेक्स्ट सॉफ़्टवेयर में इन शब्दों को अपने विभक्ति नियमों के साथ संसाधित करने के मुद्दों की एक श्रृंखला है, जिसके परिणामस्वरूप जानकारी का गलत डिकोडिंग हो सकता है।

डेवलपर्स के लिए ऐसा सॉफ़्टवेयर बनाना आसान नहीं है जो समानार्थी शब्दों के बीच अंतर कर सके। उपयोग किए जा रहे शब्द को सही ढंग से पहचानने के लिए उन्हें संदर्भ पर विचार करना होगा।

आज, ऐसी कंपनियां उभर रही हैं जो मानती हैं कि वे नई तकनीकों को लागू करके इस समस्या से निपट सकती हैं। वे केवल अपनी ध्वनियों के साथ शब्दों के बीच अंतर करने की उम्मीद करते हैं – संदर्भ सुराग छोड़कर सॉफ्टवेयर को सटीक व्याख्या के लिए उपयोग करने की आवश्यकता होती है।

नेचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग एंड प्रोसेसिंग: द ब्रेन ऑफ स्पीच टू टेक्स्ट ट्रांसक्रिप्शन

भाषण से पाठ का उपयोग कहाँ किया जाता है?

जैसे-जैसे मशीनें मानव भाषा को समझने में बेहतर होती जा रही हैं, हम उनका उपयोग उन जगहों पर करते हैं जो कुछ साल पहले अकल्पनीय रहे होंगे। ऐसा होने के लिए हमें प्रौद्योगिकी की सीमाओं को जानना होगा।

प्राकृतिक भाषा समझ भाषा में निहित अर्थ की जांच करती है और बोलचाल की भाषा में होने वाले पैटर्न को खोजने के लिए उन्हें पाठ के साथ सहसंबंधित करती है।

जब प्राकृतिक भाषा समझ की बात आती है, तो सोशल मीडिया विश्लेषण सबसे लोकप्रिय उपयोग के मामलों में से एक है। आपको Facebook पोस्ट में विषयों, भावनाओं या यहां तक कि विभिन्न प्रकार की राजनीतिक राय को समझने के लिए एक प्रोग्राम की आवश्यकता होती है ताकि वे कंपनियों को अपने दर्शकों का बेहतर विश्लेषण करने में मदद कर सकें।

ये कार्यक्रम अभी भी सामग्री के बारे में निष्कर्ष निकालने में सक्षम नहीं हैं क्योंकि लोगों को सामान्य बनाना मुश्किल है लेकिन वे स्पैम ईमेल का पता लगाने और डिजिटल पदचिह्नों से लोगों के मूल्यों का विश्लेषण करने में सफल साबित हुए हैं।

मशीन अनुवाद

विभिन्न संस्कृतियों में, व्यक्तियों के विचारों और इरादों को संप्रेषित करने के विभिन्न तरीके हैं। उनमें से एक वाक्-से-पाठ उपकरण है। वाक् टू टेक्स्ट वॉयस ओवर इंटरनेट प्रोटोकॉल एप्लिकेशन की एक तेजी से लोकप्रिय विशेषता है जो दो या दो से अधिक लोगों को सक्षम बनाता है जो दो अलग-अलग भाषाएं बोलते हैं, वास्तविक समय के आधार पर एक दूसरे के साथ प्रभावी ढंग से संवाद कर सकते हैं।

A workspace

यह वाक्-से-पाठ उपकरण ध्वनि संदेश का शब्दों में अनुवाद करता है। जब यह बात आती है, तो कोई भी अपने वॉयस मैसेज को दूसरी भाषा में आसानी से ट्रांसलेट कर सकता है। यह उन लोगों के साथ संवाद करने का एक आसान तरीका है जो आपकी भाषा नहीं बोलते हैं बशर्ते आपके पास कैमरा हो।

यह विशेष रूप से तब मददगार होता है जब पत्रकारों की बात आती है जो स्थानीय भाषा में धाराप्रवाह होने के बिना अन्य संस्कृतियों के लिए विशिष्ट विषयों को कवर करते हैं या सिर्फ कोई भी जो टाइप करने के बजाय बात करना पसंद करता है।

दस्तावेज़ सारांश

इस युग में स्वचालित सारांश उपकरण बहुत आशाजनक हैं जहाँ हर सेकंड कई अलग-अलग प्रकार की सामग्री अपलोड की जाती है। पूरे लेख को दोबारा पढ़ने में कोई डर नहीं होगा। इसमें शायद बहुत समय और मेहनत लगेगी। यदि आप केवल एक या दो पंक्तियों में मुख्य विचार/सारांश जानकारी प्राप्त कर सकते हैं, तो यह आपको इतना समय और प्रयास बचाने में मदद करेगा।

इंटरनेट पर दस्तावेज़ पढ़ते समय छात्रों को तत्काल सारांश प्रदान करने के लिए शैक्षणिक सामग्री सारांश, या दस्तावेज़ सारांश, कंप्यूटर के लिए एक महत्वपूर्ण क्षमता है। जैसा कि इन दिनों अध्ययन के दृष्टिकोण और अध्ययन के उत्पादक तरीकों में रुझान सहित बहुत सारे पहलुओं में बहुत सारे बदलाव लगातार हो रहे हैं।

सामग्री वर्गीकरण

सामग्री वर्गीकरण विभिन्न श्रेणियों में विशेष सामग्री का उद्देश्यपूर्ण पृथक्करण है। यह प्राकृतिक भाषा समझ तकनीकों के माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है।

सामग्री को मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके Google खोज के लिए भी अनुकूलित किया जा सकता है जो टेक्स्ट में पाए जाने वाले शब्दों को संसाधित करेगा और रैंकिंग कारक के रूप में प्रासंगिकता होने पर उनकी प्रासंगिकता की गणना करेगा। इस तरह कीवर्ड प्रासंगिकता के आधार पर सामग्री को वर्गीकृत करना संभव है, ताकि अन्य लोग इसे ढूंढ सकें जो कुछ विषयों या विषयों के बारे में जानकारी प्राप्त करना चाहते हैं।

भावनाओं का विश्लेषण

सामग्री विश्लेषण सॉफ्टवेयर के उद्भव के साथ, मनुष्यों को अब रायशुदा पाठ की समझ बनाने के लिए मैन्युअल रूप से हस्तक्षेप करने की आवश्यकता नहीं है।

नेचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग टूल्स हमें पाठक की राय में अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं जो अन्यथा यहां “संज्ञानात्मक रूप से नीचे” हैं, कभी-कभी केवल डेटा के बारे में धारणाएं होती हैं। उनके साथ, मशीनें ब्लॉग, समीक्षाओं, ट्वीट्स आदि का एक व्यवस्थित विश्लेषण पेश कर सकती हैं, जिससे विज्ञापनदाताओं और विपणक के लिए यह पहचानना आसान हो जाता है कि ग्राहक क्या चाहता है या इस विषय से प्रभावित या प्रभावित हुए बिना क्या चाहता है।

साहित्यिक चोरी का पता लगाना

उन्नत एनएलपी उपकरण साधारण साहित्यिक चोरी उपकरण की तरह नहीं हैं

अन्य लोग साहित्यिक चोरी का पता लगाने की प्रक्रिया कर सकते हैं। लेकिन उन्नत प्राकृतिक भाषा समझने वाले उपकरण भी साहित्यिक चोरी का पता लगाते हैं। यह ऐसा करता है कि कंप्यूटिंग एल्गोरिदम के माध्यम से यदि साहित्यिक चोरी है, लेकिन यह भी पैराफ्रेशिंग है। ये एल्गोरिदम वाक्य की जटिलता के विभिन्न डिग्री के साथ वाक्यों को संभालते हैं और समानता की जांच के लिए तुलना के रूप में दूसरे दिए गए पैराग्राफ से वाक्यांश का उपयोग करते हैं।

टेक्स्ट टूल्स के लिए भाषण की कमियां

अन्य प्राकृतिक भाषा संसाधन प्रतिस्पर्धियों की तुलना में, वाक्-से-पाठ उपकरणों की सफलता दर अपेक्षाकृत कम है। यह विशेष रूप से तब सच होता है जब किसी रिकॉर्डिंग की ऑडियो गुणवत्ता खराब होती है।

खराब रिकॉर्ड स्थितियां पेशेवर रिकॉर्डिंग को बर्बाद कर सकती हैं। यह कंपनी के प्रचार वीडियो के लिए वॉयस-ओवर सत्र को भी बर्बाद कर सकता है और कुछ ऐसा बदल सकता है जो दिलचस्प लगता है।

आपको अपनी स्क्रिप्ट के साउंड बूथ में जाने और शब्दशः पढ़े जाने के बारे में विशिष्ट होना चाहिए। जबकि अभिनेता आसानी से ध्वनि प्रभाव और अन्य पृष्ठभूमि शोर का उपयोग अपने सत्रों के दौरान इसे और अधिक जीवंत बनाने के लिए कर सकते थे।

A company that converts to text

सॉफ़्टवेयर द्वारा किसी रिकॉर्डिंग को ट्रांसक्रिप्ट करने के बाद, किसी व्यक्ति या सॉफ़्टवेयर को यह जांचना होता है कि ट्रांसक्रिप्ट सही है या नहीं। चाहे कोई रुकावट हो, वे बहुत तेज या बहुत धीरे बोल रहे थे। इसके अलावा, अगर कुछ कहा जा रहा था, लेकिन वास्तव में नहीं था, तो उन्हें यह सब करना होगा और संपादन करना होगा।

अन्यथा, वाक्-से-पाठ प्रतिलेखन गलत होगा और उन्हें फिर से नए सिरे से शुरू करना होगा।

लगातार पूछे जाने वाले प्रश्न:

क्या आपको टेक्स्ट प्रोग्राम के लिए फ्री या पेड स्पीच का इस्तेमाल करना चाहिए?

सशुल्क ऐप्स सटीकता और गति के मामले में मुफ्त में बेहतर प्रदर्शन करते हैं, यह आपके ऊपर लेख संपादन का बचा हुआ काम भी छोड़ देता है। लेकिन सशुल्क ऐप्स आपको पैसे खर्च करेंगे इसलिए कुछ लोगों के लिए ट्रेड-ऑफ़ उस पैसे के लायक नहीं है जिसकी कीमत है।
कोई भी सब्सक्रिप्शन का भुगतान और प्रबंधन करना पसंद नहीं करता है और इसलिए इन सेवाओं को समय की कसौटी पर खरा उतरने के लिए सिर्फ -फ्री से अधिक होना चाहिए। वे हमेशा गुणवत्तापूर्ण तकनीकी सहायता प्रदान नहीं करते हैं, वे गति और सटीकता के मामले में खराब हैं, और आपके लिए बहुत सारे संपादन छोड़ते हैं।blank

सही स्पीच-टू-टेक्स्ट प्रोग्राम कैसे चुनें?

बाजार में इतने सारे स्पीच-टू-टेक्स्ट सॉफ्टवेयर टूल्स के साथ, किसी एक को चुनना एक चुनौती है।
Google में “भाषण से पाठ” के लिए एक सामान्य खोज बाजार में उपयोगी सॉफ़्टवेयर की एक सूची लाएगी। हालाँकि, किसी को उनकी सामग्री को ध्यान से देखना होगा और विश्वसनीय तकनीकी सहायता और सहायक ग्राहक सेवा के साथ एक पूर्ण-विशेषताओं वाला पैकेज चुनना होगा – एक सर्व-समावेशी नीति नहीं जहाँ आप केंद्रीकृत कार्यालयों को कॉल करते हैं और कोई भी प्रतिक्रिया नहीं देता है!
कुछ अच्छे उदाहरणों में Transkriptor और Otter . शामिल हैंblank

साझा करें:

और पोस्ट

ट्रांसक्रिप्शन ऐप क्या है?

मोबाइल ऐप्स ने विभिन्न उपयोगी सेवाओं को हमारे लिए बहुत अधिक सुलभ बना दिया है। आप कुछ बटनों पर क्लिक करके कोई उत्पाद या सेवा

पेन और पेपर का इस्तेमाल बंद करें: अपनी आवाज को टेक्स्ट में बदलें!

किसी के शब्दों को रिकॉर्ड करने के लिए पेन और पेपर का उपयोग करना थकाऊ होता है। कई वर्षों से, आशुलिपिकों, वैज्ञानिकों, व्यवसायियों और अन्य

आपको किस प्रकार की ट्रांसक्रिप्शन सेवा का उपयोग करना चाहिए?

ट्रांसक्रिप्शन का अर्थ है विभिन्न रिकॉर्ड किए गए भाषणों को अच्छी तरह से लिखित या मुद्रित रूपों में बदलना। सरल शब्दों में कुछ ऐसा लिखा