पाठ कनवर्टर के लिए भाषण

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।

पाठ प्रौद्योगिकी 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, भाषण से लेकर टेक्स्ट सॉफ्टवेयर तक 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।

भाषण से पाठ के 4 चरण:

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।

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।

मशीनी अनुवाद में पाठ से भाषण

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।

यह स्पीच टू टेक्स्ट टूल वॉयस मैसेज को शब्दों में ट्रांसलेट 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 संक्षेप में पाठ के लिए भाषण

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 में पाठ के लिए भाषण

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 गणना करेगा कि उनकी प्रासंगिकता क्या है, उस प्रासंगिकता को रैंकिंग कारक के रूप में रखते हुए। 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।

सेंटीमेंट एनालिसिस में टेक्स्ट टू स्पीच

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 लगाने में पाठ के लिए भाषण

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।

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।