Kako iskoristiti govor u tekstu?

Živimo u eri AI (umjetne inteligencije) i ona postaje dio našeg svakodnevnog života. Od naših pametnih telefona do motora automobila, infiltrirao se u gotovo svaki aspekt našeg života. Jedan takav primjer je tehnologija govora u tekst. Automatske snimke vaših razgovora puno su brže i lakše analizirati kada su u audio formatu.

Sprema popise obveza i uredskih obaveza. Također pomaže liječnicima naručiti testove i pristupiti dijagramima pacijenata sa stopom točnosti većom od 99%.

Uz Speech Analytics više vam nije potreban sakupljač anketa koji bi pitao ljude kako se osjećaju. Umjesto toga jednostavno pročitajte njihove razgovore SMS-ova, čak i ako su na nepoznatom jeziku.

Uvod: Što je tehnologija govora u tekst?

Govor u tekst mijenja način na koji živimo i radimo. Ima velike prednosti i u nekim slučajevima može u potpunosti riješiti problem. Prijave za ovaj alat u zdravstvu, službi za korisnike, novinarstvu, kvalitativnom istraživanju i tako dalje nastavljaju rasti svake godine.

Ovaj članak pokazuje različite načine na koje ovaj nevjerojatan komad tehnologije danas sudjeluje u raznim industrijama. Od zdravstvenih djelatnika do novinara, softver za pretvaranje govora u tekst je koristan. Omogućuje potražnju za brzim i detaljnim izvješćivanjem. Prednosti proizlaze iz uštede vremena, poboljšane usluge korisnicima i poboljšane kvalitete usluga.

Tehnologija nije savršena za prirodan razgovor. Ali kada je uparen s ljudima s odličnim komunikacijskim vještinama, AI asistent može izvršavati zadatke beskrajno bolje.

Kako radi softver za pretvaranje govora u tekst?

Prepoznavanje glasa i prijevod stari koncept koji postoji već desetljećima. Uvijek se oslanjao na prirodne jezične sposobnosti ljudi.

Dakle, nakon prijenosa i prijevoda na drugi jezik, ljudi bi očistili moguće pogreške i zaključili značenje iz podataka.

Danas se generiranje prepoznavanja glasa oslanja na umjetne neuronske mreže. To mu daje veliko povećanje performansi u razumijevanju pisanog ljudskog govora putem audio signala. Računala također mogu utjecati na izbor riječi na temelju namjeravanog značenja ili analize osjećaja. Kao što je analiza sentimenta Twitter feedova kako bi se utvrdilo jesu li ljudi zadovoljni ili nezadovoljni platformom ili proizvodom.

Tim koji koristi govor za tekst

Postoje 4 koraka pretvorbe govora u tekst:

1. Softver za prepoznavanje govora pretvara analogne signale u digitalni jezik. Kada vibracije prolaze kroz zvučnik do mikrofona, softver prevodi te vibracije u podatke koji predstavljaju digitalne signale.

2. Pretvarač govora u tekst filtrira digitalne valove kako bi zadržao relevantne zvukove. Zvuči kao da vaš glas i tipke pisaćeg stroja stvaraju pozadinsku buku zvukovima koje želimo razlikovati; vjetar i kiša na primjer. Ali s dovoljno obuke, sustav postaje bolji u hvatanju ovih jednokratnih zemljanih akcenta poput oceana ili insekata. Ne ostavlja ništa osim dizajna vašeg glasa (ili drugih izvora zvuka).

3. Softver razbija duže audio snimke u vrlo kratke segmente, na primjer, tisućinku sekunde. To čini kako bi ih usporedio s različitim nepoznatim tekstovima i došao do virtualnog prijevoda.

STT sustav temelji se na procesu fonetske transkripcije. Svaki govorni događaj dijeli na važne zvučne jedinice ili slogove prema njegovim fonetskim kvalitetama. Općenito, svaki slog odgovara ili slovu abecede ili drugom znaku. To je prikladna jedinica za kodiranje usmenog govora.

4. Konačno, softver daje tekstualnu datoteku koja sadrži sav izgovoreni materijal u tekstualnom obliku

Različiti modeli zvučnika koji se koriste u govoru u tekst

Sustav za prepoznavanje glasa neovisno o govorniku detektira glas govornika i uspoređuje ga s unaprijed određenom bazom podataka glasova. Tada ga može koristiti bilo tko. Sustav ovisan o govorniku, s druge strane, trenira glas pojedinca određenim riječima. Tako model uči njihove govorne obrasce. To omogućuje sustavu da daje točnije rezultate kada govore uzimajući u obzir varijable poput naglaska, dijalekta, buke ili prepreka.

Trenutno je ovim sustavima teško biti bolji od ljudskih slušatelja u otkrivanju zvižduka vukova i pozadinske buke. Ali s vremenom se nadamo da će moći proizvesti čišće audio datoteke. Što će omogućiti nove mogućnosti u telekomunikacijama.

Ostali modeli prepoznavanja govora

Modeli prepoznavanja govora mogu ublažiti jedan ponavljajući zadatak koji ljudi ne vole ili ne mogu učiniti. Razlikuju se u količini inputa koja im je potrebna za različite zadatke u odnosu na to koliko su napredni. Neki ljudi koriste pomoćnika za pomoć pri težim zadacima visoke razine.

Sastanak koji se pretvara u tekst

Zadatke koji se ponavljaju možete raditi učinkovitije korištenjem modela za prepoznavanje govora. Ovi pomoćnici obično zahtijevaju manje doprinosa nego da ih sami radite. Stoga su prikladniji za svakodnevne zadatke uključujući odgovaranje na tekstove, postavljanje alarma, puštanje glazbe itd. Postoje različite razine prepoznavanja govora u različite svrhe. Neki mogu uključivati točnost rezultata i jednostavnost korištenja između naprednijih zadataka bez potrebe za unosom. Drugi su manje dvosmisleni izbori, ali obično zahtijevaju neku vrstu nadzora ili brige od strane korisnika.

Usklađivanje uzoraka

Umjetna inteligencija koja se podudara s uzorcima manje je učinkovita od AI dubokog učenja, ali oba obavljaju posao. Omogućuje automatski softver za snimanje i čuvanje telefonskih brojeva ili adresa e-pošte dok čuje govor ljudi. Ova tehnologija se oslanja na sposobnost tehnologije da prepozna vrlo ograničen raspon rečenica i riječi. Računala mogu voditi ljudi putem upita za rukovanje pozivima u pozivnim centrima ili razumijevanje znamenki u adresi, ali uglavnom se pokreću sami.

Statistička analiza i modeliranje

Napredniji alati, statistička analiza i modeliranje važni su jer pomažu korisnicima da točno identificiraju što žele. Također se udaljava od smjera čestog zbunjivanja rezultata nesporazumima.

Statistička analiza i modeliranje je matematički alat koji može identificirati, opisati i sažeti obrasce u skupovima podataka. Ovaj moćni alat omogućuje jednostavnu i učinkovitu obradu i analizu ogromnih količina podataka.

Statistička analiza i modeliranje nisu rezervirani samo za napredne chatbote koji se oslanjaju na AI NLP tehnologiju. Može se koristiti i za prepoznavanje govora. A ovaj napredni alat za prepoznavanje govora može prepoznati naglaske i bolje razumjeti homonime za one koji govore s naglaskom, ali se rijetko obraćaju ljudima koji se stalno izražavaju s različitim homonimima izopačenim.

To je jedan od najnaprednijih alata za prepoznavanje govora. Statistička analiza podiže složenost na potpuno novu razinu, prikupljajući više podataka od drugih metoda. Prilagođava se anomalnim jezičnim obrascima i svim vrstama mucanja, uh, oms, itd.

Mnogi statistički testovi se primjenjuju za analizu poteškoća s početkom prije pokretanja algoritma koji će uzeti u obzir filtre za bolje rezultate. Nakon toga, postoje testovi koji uspoređuju ljudsku izvedbu s točnošću strojnog izlaza. A tu je i dodatna zaštita od buke koja primjenjuje filtere nakon određenog vremena izgovora što dovodi do vrlo visoke prepoznatljivosti homonima.

Žena koja koristi govor za tekst

Prepoznavanje određenih dijalekata i naglasaka

Kao model vođen podacima, statističko modeliranje može programerima softvera dati veću kontrolu u smislu automatskog izdvajanja i prepoznavanja dijalekata i jezika na različite načine. Programeri također moraju prikupiti više podataka kako bi identificirali sve jezike i dijalekte.

Štoviše, razvoj statističkog modeliranja omogućuje identificiranje određenih dijalekata i naglasaka na kojima ljudi govore. Ovaj sustav se temelji na prošlim podacima kako bi stvorio točnije jezične modele, koji zatim pomažu procesorima da lakše identificiraju riječi poput konja ili gaga.

Razumijevanje homonima

Riječ može imati isti pravopis, ali različita značenja ovisno o tome kako se koristi u rečenici. Poznati su kao homonimi. Softver za pretvaranje govora u tekst ima niz problema koji obrađuju ove riječi sa svojim pravilima fleksije, što može rezultirati netočnim dekodiranjem informacija.

Programerima nije lako stvoriti softver koji može razlikovati homonime. Moraju razmotriti kontekst kako bi ispravno identificirali riječ koja se koristi.

Danas se pojavljuju tvrtke koje vjeruju da se mogu nositi s ovim problemom implementacijom novijih tehnologija. Nadaju se da će razlikovati riječi samo po njihovim zvukovima – izostavljajući kontekstualne naznake koje softver treba koristiti za precizno tumačenje.

Razumijevanje i obrada prirodnog jezika: Mozak govora u transkripciju teksta

Gdje se koristi govor u tekst?

Kako strojevi sve bolje razumiju ljudski jezik, koristimo ih na mjestima koja bi prije samo nekoliko godina bila nezamisliva. Moramo znati ograničenja tehnologije kako bi se to dogodilo.

Razumijevanje prirodnog jezika provjerava implicitno značenje u jeziku i povezuje ih s tekstom kako bi pronašao obrasce koji se javljaju u kolokvijalnom govoru.

Kada je u pitanju razumijevanje prirodnog jezika, analiza društvenih medija jedan je od najpopularnijih slučajeva korištenja. Potreban vam je program za razumijevanje tema, osjećaja ili čak različitih vrsta političkih mišljenja u objavi na Facebooku kako bi tvrtkama mogla pomoći da bolje analiziraju svoju publiku.

Ovi programi još uvijek nisu toliko kompetentni u donošenju zaključaka o sadržaju jer je ljude teško generalizirati, ali su se pokazali uspješnim u otkrivanju neželjene e-pošte i analizi vrijednosti ljudi iz digitalnih otisaka

Strojno prevođenje

U različitim kulturama postoje različiti načini komuniciranja misli i namjera pojedinaca. Jedan od njih su alati za pretvaranje govora u tekst. Govor u tekst sve je popularnija značajka aplikacija za prijenos glasa putem internetskog protokola koja omogućuje dvoje ili više ljudi koji govore dva različita jezika da mogu međusobno učinkovito komunicirati u stvarnom vremenu.

Radni prostor

Ovaj alat za pretvaranje govora u tekst prevodi glasovnu poruku u riječi. Kad je to u pitanju, njihovu glasovnu poruku možete lako prevesti na drugi jezik. To je jednostavan način za komunikaciju s ljudima koji ne govore vaš jezik pod uvjetom da imate kameru.

Ovo je posebno korisno kada su u pitanju novinari koji pokrivaju teme koje su specifične za druge kulture, a da ne govore tečno lokalni jezik ili jednostavno svi koji bi radije razgovarali nego tipkali.

Sažetak dokumenta

Alati za automatske sažetke vrlo su obećavajući u ovoj eri u kojoj se svake sekunde učitava mnogo različitih vrsta sadržaja. Neće biti zastrašujuće ponovno pročitati cijeli članak. To će vjerojatno oduzeti puno vremena i truda. Ako možete dobiti glavnu ideju/sažetak informacija u samo jednom ili dva retka, to bi vam pomoglo uštedjeti toliko vremena i truda upravo tamo.

Sažetak akademskog sadržaja ili sažimanje dokumenata važna je sposobnost računala da studentima daju trenutne sažetke dok čitaju dokumentaciju na internetu. Budući da se ovih dana stalno događa mnogo promjena u mnogim aspektima, uključujući trendove u stavovima o studiranju i produktivnim načinima studiranja.

Kategorizacija sadržaja

Kategorizacija sadržaja je svrhovito razdvajanje određenog sadržaja u različite kategorije. To se može postići tehnikama razumijevanja prirodnog jezika.

Sadržaj se također može optimizirati za Google pretraživanje korištenjem algoritama strojnog učenja koji će obraditi riječi koje se nalaze u tekstovima i izračunati koja je njihova relevantnost, pri čemu je ta relevantnost faktor rangiranja. Na ovaj način moguće je kategorizirati sadržaj prema relevantnosti ključnih riječi, tako da ga mogu pronaći drugi ljudi koji žele pronaći informacije o određenim temama ili temama.

Analiza osjećaja

S pojavom softvera za analizu sadržaja, ljudi više ne moraju ručno intervenirati kako bi shvatili smisao tvrdavog teksta.

Alati za razumijevanje prirodnog jezika daju nam uvid u mišljenja čitatelja koja su inače ovdje sva “ispod kognitivnog”, što ponekad rezultira samo pretpostavkama o podacima. Uz njih, strojevi mogu ponuditi sustavnu analizu blogova, recenzija, tweetova itd., što olakšava oglašivačima i marketinškim stručnjacima da prepoznaju što kupac želi ili treba, a da ne bude dio ili pod utjecajem ove subjektivnosti.

Otkrivanje plagijata

Napredni NLP alati nisu poput jednostavnih alata za plagijat

Drugi ljudi mogu obaviti postupak otkrivanja plagijata. Ali napredni alati za razumijevanje prirodnog jezika također otkrivaju plagijat. To čini pomoću računalnih algoritama ako postoji plagijat, ali i parafraziranje. Ovi algoritmi obrađuju rečenice s različitim stupnjevima složenosti rečenice i koriste frazu iz drugog zadanog odlomka kao usporedbu za provjeru sličnosti.

Nedostaci alata za pretvaranje govora u tekst

U usporedbi s drugim konkurentima za obradu prirodnog jezika, alati za pretvaranje govora u tekst imaju relativno nisku stopu uspješnosti. To je osobito istinito kada je audio kvaliteta snimke loša.

Loši uvjeti snimanja mogu uništiti profesionalnu snimku. Također može pokvariti govornu sesiju za promotivni video tvrtke i pretvoriti nešto što zvuči zanimljivo u brbljanje.

Morate biti konkretni u vezi s vašim skriptama koje ulaze u zvučnu kabinu i čitaju ih doslovno. Dok su glumci lako mogli koristiti zvučne efekte i druge pozadinske zvukove kako bi zvučalo življe tijekom svojih sesija.

Tvrtka koja se pretvara u tekst

Nakon što softver transkribira snimku, osoba ili softver moraju provjeriti je li transkript točan. Bilo da je bilo prekida, govorili su prebrzo ili presporo. Također, ako je nešto percipirano kao rečeno, a zapravo nije, moraju sve to proći i urediti.

Inače će transkripcija govora u tekst biti netočna i morat će početi ispočetka.

Često postavljana pitanja:

Trebate li koristiti besplatne ili plaćene programe za slanje teksta?

Plaćene aplikacije obično nadmašuju besplatne u smislu točnosti i brzine, a ono što je ostalo od uređivanja članaka prepuštate vama. Ali plaćene aplikacije koštat će vas novca pa za neke ljude kompromis nije vrijedan novca koji košta.
Nitko se ne voli baviti plaćanjem i upravljanjem pretplatama i stoga te usluge moraju biti više od -besplatne kako bi mogle izdržati test vremena. Ne nude uvijek kvalitetnu tehničku podršku, loši su u pogledu brzine i točnosti i ostavljaju vam puno uređivanja.blank

Kako odabrati pravi program za pretvaranje govora u tekst?

Uz toliko softverskih alata za pretvaranje govora u tekst na tržištu, izazov je odabrati jedan.
Općenito pretraživanje u Googleu za “govor u tekst” dovest će do popisa korisnog softvera na tržištu. Međutim, potrebno je pažljivo proučiti njihov sadržaj i odabrati kompletan paket s pouzdanom tehničkom podrškom i korisnom korisničkom uslugom – a ne politika koja uključuje sveobuhvatne informacije u kojoj pozivate centralizirane urede i nitko vam ne odgovara!
Neki dobri primjeri uključuju Transkriptor i Otterblank

Share:

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin

More Posts