Alternativa prepoznavanja govora je ručna transkripcija. Ručna transkripcija je postupak pretvaranja govornog jezika u pisani tekst slušanjem audio ili video zapisa i upisivanjem sadržaja.
Postoji mnogo softvera za prepoznavanje govora, ali nekoliko se imena ističe na tržištu kada je u pitanju softver za prepoznavanje govora; Dragon NaturallySpeaking, Googleov govor u tekst i Transkriptor.
Koncept koji stoji iza "što je prepoznavanje govora?" odnosi se na sposobnost sustava ili softvera da razumije i transformira usmenu komunikaciju u pisani tekstualni oblik. Funkcionira kao temeljna osnova za širok raspon modernih aplikacija, od virtualnih pomoćnika koji se aktiviraju glasom, poput Siri ili Alexa do alata za diktiranje i manipulacije gadgetima bez ruku.
Razvoj će doprinijeti većoj integraciji glasovnih interakcija u svakodnevni život pojedinca.
Što je prepoznavanje govora?
Prepoznavanje govora, poznato kao ASR, prepoznavanje glasa ili pretvaranje govora u tekst, tehnološki je proces. Omogućuje računalima da analiziraju i prepisuju ljudski govor u tekst.
Kako funkcionira prepoznavanje govora?
Tehnologija prepoznavanja govora djeluje slično načinu na koji osoba razgovara s prijateljem. Uši detektiraju glas, a mozak obrađuje i razumije. Tehnologija ima, ali uključuje napredni softver, kao i zamršene algoritme. Postoje četiri koraka do toga kako to funkcionira.
Mikrofon snima zvukove glasa i pretvara ih u male digitalne signale kada korisnici govore u uređaj. Softver obrađuje signale kako bi isključio druge glasove i poboljšao primarni govor. Sustav raščlanjuje govor na male jedinice koje se nazivaju fonemi.
Različiti fonema daju svoje jedinstvene matematičke prikaze od strane sustava. U stanju je razlikovati pojedinačne riječi i dati obrazovana predviđanja o tome što govornik pokušava prenijeti.
Sustav koristi jezični model za predviđanje pravih riječi. Model predviđa i ispravlja sekvence riječi na temelju konteksta govora.
Tekstualni prikaz govora proizvodi sustav. Proces zahtijeva kratko vrijeme. Međutim, ispravnost transkripcije ovisi o različitim okolnostima, uključujući kvalitetu zvuka.
Koja je važnost prepoznavanja govora?
Važnost prepoznavanja govora navedena je u nastavku.
- Učinkovitost: Omogućuje rad bez ruku. To čini multitasking lakšim i učinkovitijim.
- Pristupačnost: pruža ključnu potporu osobama s invaliditetom.
- Sigurnost: smanjuje ometanja dopuštajući telefonske pozive bez upotrebe ruku.
- Prijevod u stvarnom vremenu: olakšava prevođenje jezika u stvarnom vremenu. Ruši komunikacijske barijere.
- Automatizacija: Napaja virtualne pomoćnike kao što su Siri, Alexai Google Assistant, pojednostavljujući mnoge dnevne zadatke.
- Personalizacija: uređajima i aplikacijama omogućuje razumijevanje korisničkih postavki i naredbi.
Koje su upotrebe prepoznavanja govora?
U nastavku je navedeno 7 upotreba prepoznavanja govora.
- Virtualni asistenti. Uključuje napajanje glasovno aktiviranih pomoćnika kao što su Siri, Alexai Google Assistant.
- Usluge transkripcije. To uključuje pretvaranje govornog sadržaja u pisani tekst za dokumentaciju, titlove ili druge svrhe.
- Zdravstvene. Omogućuje liječnicima i medicinskim sestrama da diktiraju bilješke pacijenata i bilježe bez ruku.
- Automobilski. Obuhvaća omogućavanje glasovno aktiviranih kontrola u vozilima, od reprodukcije glazbe do navigacije.
- Službu. Prihvaća napajanje glasovno aktiviranih IVR-ova u pozivnim centrima.
- Educatio.: To je za olakšavanje u aplikacijama za učenje jezika, pomaganje u izgovoru i vježbe razumijevanja.
- Igre. Uključuje pružanje mogućnosti glasovnih naredbi u video igrama za impresivnije iskustvo.
Tko koristi prepoznavanje govora?
Opći potrošači, profesionalci, studenti, razvojni inženjeri i kreatori sadržaja koriste softver za prepoznavanje glasa. Prepoznavanje glasa šalje tekstualne poruke, upućuje telefonske pozive i upravlja njihovim uređajima glasovnim naredbama. Odvjetnici, liječnici i novinari su među profesionalcima koji koriste prepoznavanje govora. Pomoću softvera za prepoznavanje govora diktiraju informacije specifične za domenu.
Koja je prednost korištenja prepoznavanja govora?
Prednost korištenja prepoznavanja govora uglavnom je njegova dostupnost i učinkovitost. Čini interakciju čovjeka i stroja pristupačnijom i učinkovitijom. Smanjuje ljudsku potrebu koja je također dugotrajna i otvorena za pogreške.
To je korisno za pristupačnost. Osobe s poteškoćama u sluhu koriste glasovne naredbe za jednostavnu komunikaciju. Zdravstvo je zabilježilo znatan porast učinkovitosti, a stručnjaci koriste prepoznavanje govora za brzo snimanje. Glasovne naredbe u postavkama vožnje pomažu u održavanju sigurnosti i omogućuju rukama i očima da se usredotoče na bitne dužnosti.
Koji je nedostatak korištenja prepoznavanja govora?
Nedostatak korištenja prepoznavanja govora je njegov potencijal za netočnosti i oslanjanje na specifične uvjete. Ambijentalna buka ili naglasci zbunjuju algoritam. To rezultira pogrešnim tumačenjima ili pogreškama pri prepisivanju.
Ove netočnosti su problematične. Oni su ključni u osjetljivim situacijama kao što su medicinsko prepisivanje ili pravna dokumentacija. Neki sustavi trebaju vremena da nauče kako osoba govori kako bi ispravno radila. Sustavi za prepoznavanje glasa vjerojatno imaju poteškoća s tumačenjem više zvučnika u isto vrijeme. Još jedan nedostatak je privatnost. Uređaji koji se aktiviraju glasom mogu nenamjerno snimati privatne razgovore.
Koje su različite vrste prepoznavanja govora?
Tri različite vrste prepoznavanja govora navedene su u nastavku.
- Automatsko prepoznavanje govora (ASR)
- Prepoznavanje ovisno o govorniku (SDR)
- Prepoznavanje neovisno o govorniku (SIR)
Automatsko prepoznavanje govora (ASR) jedna je od najčešćih vrsta prepoznavanja govora . ASR sustavi pretvaraju govorni jezik u tekstualni format. Mnoge aplikacije ih koriste poput Siri i Alexa. ASR se usredotočuje na razumijevanje i prepisivanje govora bez obzira na govornika, čineći ga široko primjenjivim.
Prepoznavanje ovisno o govorniku prepoznaje glas jednog korisnika. Potrebno je vrijeme za učenje i prilagodbu njihovim specifičnim glasovnim uzorcima i naglascima. Sustavi ovisni o zvučnicima vrlo su točni zbog treninga. Međutim, oni se bore da prepoznaju nove glasove.
Prepoznavanje neovisno o govorniku tumači i prepisuje govor s bilo kojeg govornika. Nije ga briga za naglasak, tempo govora ili glas. Ovi sustavi su korisni u aplikacijama s mnogim korisnicima.
Koje naglaske i jezike sustavi za prepoznavanje govora mogu prepoznati?
Naglasci i jezici koje sustavi za prepoznavanje govora mogu prepoznati su engleski, španjolski i mandarinski do rjeđi. Ovi sustavi često uključuju prilagođene modele za razlikovanje dijalekata i naglasaka. Prepoznaje raznolikost unutar jezika. Transkriptor, na primjer, kao softver za diktiranje, podržava preko 100 jezika.
Je li softver za prepoznavanje govora točan?
Da, softver za prepoznavanje govora točan je iznad 95%. Međutim, njegova točnost varira ovisno o brojnim stvarima. Pozadinska buka i kvaliteta zvuka dva su primjera za to.
Koliko točni mogu biti rezultati prepoznavanja govora?
Rezultati prepoznavanja govora mogu postići razinu točnosti do 99% u optimalnim uvjetima. Najviša razina točnosti prepoznavanja govora zahtijeva kontrolirane uvjete kao što su kvaliteta zvuka i pozadinski zvukovi. Vodeći sustavi za prepoznavanje govora izvijestili su o stopama točnosti koje prelaze 99%.
Kako transkripcija teksta funkcionira s prepoznavanjem govora?
Transkripcija teksta radi s prepoznavanjem govora analizom i obradom audio signala. Postupak transkripcije teksta započinje mikrofonom koji snima govor i pretvara ga u digitalne podatke. Algoritam zatim dijeli digitalni zvuk na male komadiće i analizira svaki od njih kako bi identificirao njegove različite tonove.
Napredni računalni algoritmi pomažu sustavu za usklađivanje tih zvukova s prepoznatim govornim obrascima. Softver uspoređuje ove obrasce s masivnom bazom podataka jezika kako bi pronašao riječi koje su korisnici artikulirali. Zatim spaja riječi kako bi stvorio logički tekst.
Kako se audio podaci obrađuju prepoznavanjem govora?
Prepoznavanje govora obrađuje audio podatke dijeljenjem zvučnih valova, izdvajanjem značajki i mapiranjem na jezične dijelove. Sustav prikuplja i obrađuje kontinuirane zvučne valove kada korisnici govore u uređaj. Softver prelazi u fazu ekstrakcije značajki.
Softver izolira specifične značajke zvuka. Usredotočuje se na foneme koji su ključni za identifikaciju jednog fonema od drugog. Proces podrazumijeva procjenu frekvencijskih komponenti.
Sustav tada počinje koristiti svoje obučene modele. Softver kombinira izdvojene značajke s poznatim fonimima pomoću ogromnih baza podataka i modela strojnog učenja.
Sustav uzima foneme i sastavlja ih u riječi i fraze. Sustav kombinira tehnološke vještine i razumijevanje jezika za pretvaranje zvukova u razumljiv tekst ili naredbe.
Koji je najbolji softver za prepoznavanje govora?
3 najbolja softvera za prepoznavanje govora navedena su u nastavku.
- Transkriptor
- Dragon NaturallySpeaking
- Googleov govor u tekst
Međutim, odabir najboljeg softvera za prepoznavanje govora ovisi o osobnim preferencijama.
Transkriptor je internetski softver za transkripciju koji koristi umjetnu inteligenciju za brzu i točnu transkripciju. Korisnici mogu prevesti svoje transkripte jednim klikom izravno s nadzorne ploče Transkriptor. Transkriptor tehnologija dostupna je u obliku aplikacije za pametne telefone, proširenja za Google Chrome i virtualnog bota za sastanke. Kompatibilan je s popularnim platformama kao što su Zoom, Microsoft Teamsi Google Meet što ga čini jednim od najboljih softvera za prepoznavanje govora.
Dragon NaturallySpeaking omogućuje korisnicima pretvaranje govornog govora u pisani tekst. Nudi pristupačnost, kao i prilagodbe za određene jezične jezike. Korisnici vole prilagodljivost softvera za različite rječnike.
Googleov govor u tekst široko se koristi zbog svoje skalabilnosti, mogućnosti integracije i mogućnosti podržavanja više jezika. Pojedinci ga koriste u raznim aplikacijama, od usluga transkripcije do sustava glasovnih naredbi.
Je li prepoznavanje govora i diktiranje isto?
Ne, prepoznavanje govora i diktiranje nisu isti. Njihovi glavni ciljevi su različiti, iako i prepoznavanje glasa i diktat čine pretvaranje govornog jezika u tekst. Prepoznavanje govora širi je pojam koji pokriva sposobnost tehnologije da prepozna i analizira izgovorene riječi. Pretvara ih u format koji računala razumiju.
Diktat se odnosi na proces govora naglas za snimanje. Softver za diktiranje koristi prepoznavanje govora za pretvaranje izgovorenih riječi u pisani tekst.
Koja je razlika između prepoznavanja govora i diktata?
Razlika između prepoznavanja govora i diktata povezana je s njihovom primarnom svrhom, interakcijama i opsegom. Njegova primarna svrha je prepoznavanje i razumijevanje izgovorenih riječi. Diktat ima jasniju svrhu. Usredotočuje se na izravno prepisivanje govornog govora u pisani oblik.
Prepoznavanje govora obuhvaća širok raspon primjena u smislu opsega. Pomaže glasovnim asistentima da odgovore na korisnička pitanja. Diktat ima uži opseg.
Pruža dinamičnije interaktivno iskustvo, često omogućujući dvosmjerne dijaloge. Na primjer, virtualni asistenti kao što su Siri ili Alexa ne samo da razumiju korisničke zahtjeve, već i daju povratne informacije ili odgovore. Diktat djeluje na osnovniji način. To je obično jednosmjerni postupak u kojem korisnik govori, a sustav prepisuje bez uključivanja programa u raspravu o odgovoru.
