A beszédfelismerés alternatívája a kézi átírás. A kézi átírás az a folyamat, amelynek során a beszélt nyelvet írott szöveggé alakítják hang- vagy videofelvétel meghallgatásával és a tartalom beírásával.
Sok beszédfelismerő szoftver létezik, de néhány név kiemelkedik a piacon, amikor beszédfelismerő szoftverről van szó; Dragon NaturallySpeaking, a Google beszédfelismerése és Transkriptor.
A "mi a beszédfelismerés?" mögötti koncepció arra vonatkozik, hogy egy rendszer vagy szoftver képes-e megérteni és írásos szöveggé alakítani a szóbeli kommunikációt. A modern alkalmazások széles körének alapjaként működik, kezdve a hangvezérelt virtuális asszisztensektől, például a Siri vagy Alexa a diktálási eszközökig és a kihangosító eszközkezelésig.
A fejlesztés hozzá fog járulni a hangalapú interakciók nagyobb mértékű integrációjához az egyén mindennapi életébe.
Mi az a beszédfelismerés?
A beszédfelismerés, más néven ASR, hangfelismerés vagy beszéd-szöveg, technológiai folyamat. Lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy elemezzék és átírják az emberi beszédet szöveggé.
Hogyan működik a beszédfelismerés?
A beszédfelismerő technológia hasonlóan működik, mint amikor egy személy beszélget egy barátjával. A fül érzékeli a hangot, az agy pedig feldolgozza és megérti. A technológia igen, de fejlett szoftvereket és bonyolult algoritmusokat foglal magában. Működésének négy lépése van.
A mikrofon rögzíti a hang hangjait, és kis digitális jelekké alakítja őket, amikor a felhasználók beszélnek egy eszközbe. A szoftver feldolgozza a jeleket, hogy kizárja a többi hangot és javítsa az elsődleges beszédet. A rendszer a beszédet fonémáknak nevezett kis egységekre bontja.
A különböző fonémák saját egyedi matematikai ábrázolásokat adnak a rendszer által. Képes megkülönböztetni az egyes szavakat, és képzett előrejelzéseket készíteni arról, hogy a beszélő mit próbál közvetíteni.
A rendszer nyelvi modellt használ a megfelelő szavak előrejelzésére. A modell előrejelzi és kijavítja a szósorozatokat a beszéd kontextusa alapján.
A beszéd szöveges ábrázolását a rendszer állítja elő. A folyamat rövid időt igényel. Az átírás helyessége azonban számos körülménytől függ, beleértve a hang minőségét is.
Mi a beszédfelismerés jelentősége?
A beszédfelismerés fontosságát az alábbiakban soroljuk fel.
- Hatékonyság: Lehetővé teszi a kihangosított működést. Könnyebbé és hatékonyabbá teszi a multitaskingot.
- Akadálymentesség: Alapvető támogatást nyújt a fogyatékkal élők számára.
- Biztonság: Csökkenti a zavaró tényezőket a kihangosított telefonhívások engedélyezésével.
- Valós idejű fordítás: Megkönnyíti a valós idejű nyelvi fordítást. Lebontja a kommunikációs korlátokat.
- Automatizálás: Olyan virtuális asszisztenseket működtet, mint a Siri, a Alexaés a Google Assistant, és számos napi feladatot egyszerűsít.
- Személyre szabás: Lehetővé teszi az eszközök és alkalmazások számára, hogy megértsék a felhasználói beállításokat és parancsokat.
Milyen felhasználási területei vannak a beszédfelismerésnek?
A beszédfelismerés 7 felhasználási módját az alábbiakban soroljuk fel.
- Virtuális asszisztensek. Ez magában foglalja a hangvezérelt asszisztensek, például a Siri, a Alexaés a Google asszisztens tápellátását.
- Átírási szolgáltatások. Ez magában foglalja a beszélt tartalom írott szöveggé alakítását dokumentáció, feliratok vagy más célokra.
- Egészségügyi. Lehetővé teszi az orvosok és ápolók számára, hogy kéz nélkül diktálják a betegek jegyzeteit és nyilvántartásait.
- Önműködő. Ez magában foglalja a hangvezérelt vezérlés engedélyezését a járművekben, a zenelejátszástól a navigációig.
- Ügyfélszolgálat. Ez magában foglalja a hangvezérelt IVR-ek áramellátását a call centerekben.
- Educatio.: A nyelvtanulási alkalmazások megkönnyítésére, a kiejtés és a megértési gyakorlatok segítésére szolgál.
- Gaming. Ez magában foglalja a hangvezérlési képességek biztosítását a videojátékokban a magával ragadóbb élmény érdekében.
Ki használja a beszédfelismerést?
Az általános fogyasztók, szakemberek, diákok, fejlesztők és tartalomkészítők hangfelismerő szoftvert használnak. A hangfelismerés szöveges üzeneteket küld, telefonhívásokat kezdeményez, és hangutasításokkal kezeli eszközeit. Az ügyvédek, orvosok és újságírók a beszédfelismerést alkalmazó szakemberek közé tartoznak. A beszédfelismerő szoftver segítségével tartományspecifikus információkat diktálnak.
Mi az előnye a beszédfelismerés használatának?
A beszédfelismerés használatának előnye elsősorban a hozzáférhetőség és a hatékonyság. Hozzáférhetőbbé és hatékonyabbá teszi az ember-gép interakciót. Csökkenti az emberi szükségletet, amely szintén időigényes és hibákra ad lehetőséget.
Ez előnyös a hozzáférhetőség szempontjából. A hallási nehézségekkel küzdő emberek hangutasításokat használnak a könnyű kommunikációhoz. Az egészségügyben jelentős hatékonyságnövekedés történt, a szakemberek beszédfelismerést használnak a gyors rögzítéshez. A vezetési beállítások hangutasításai segítenek fenntartani a biztonságot, és lehetővé teszik, hogy a kezek és a szemek az alapvető feladatokra összpontosítsanak.
Mi a hátránya a beszédfelismerés használatának?
A beszédfelismerés használatának hátránya a pontatlanságok lehetősége és az adott feltételekre való támaszkodás. A környezeti zaj vagy az ékezetek megzavarják az algoritmust. Ez félreértelmezésekhez vagy átírási hibákhoz vezet.
Ezek a pontatlanságok problematikusak. Kulcsfontosságúak olyan érzékeny helyzetekben, mint az orvosi átírás vagy a jogi dokumentáció. Néhány rendszernek időre van szüksége ahhoz, hogy megtanulja, hogyan beszél egy személy ahhoz, hogy megfelelően működjön. A hangfelismerő rendszerek valószínűleg nehezen tudnak egyszerre több hangszórót értelmezni. További hátránya a magánélet. A hanggal aktivált eszközök véletlenül rögzíthetik a magánbeszélgetéseket.
Melyek a beszédfelismerés különböző típusai?
Az alábbiakban felsoroljuk a beszédfelismerés 3 különböző típusát.
- Automatikus beszédfelismerés (ASR)
- Beszélőfüggő felismerés (SDR)
- Előadótól független elismerés (SIR)
Az automatikus beszédfelismerés (ASR) a beszédfelismerés egyik leggyakoribb típusa . Az ASR rendszerek a beszélt nyelvet szöveges formátumba konvertálják. Sok alkalmazás használja őket, mint például a Siri és a Alexa. Az ASR a beszéd megértésére és átírására összpontosít, függetlenül a beszélőtől, így széles körben alkalmazható.
A beszélőfüggő felismerés egyetlen felhasználó hangját ismeri fel. Időre van szüksége ahhoz, hogy megtanulja és alkalmazkodjon sajátos hangmintáikhoz és akcentusaihoz. A beszélőfüggő rendszerek nagyon pontosak a képzés miatt. Azonban küzdenek az új hangok felismerésével.
A beszélőtől független felismerés értelmezi és átírja bármely beszélő beszédét. Nem törődik az akcentussal, a beszédtempóval vagy a hangmagassággal. Ezek a rendszerek sok felhasználóval rendelkező alkalmazásokban hasznosak.
Milyen akcentusokat és nyelveket ismernek fel a beszédfelismerő rendszerek?
A beszédfelismerő rendszerek által felismert akcentusok és nyelvek az angol, a spanyol és a mandarin a kevésbé gyakoriak. Ezek a rendszerek gyakran tartalmaznak testreszabott modelleket a dialektusok és akcentusok megkülönböztetésére. Elismeri a nyelveken belüli sokféleséget. Transkriptorpéldául diktálási szoftverként több mint 100 nyelvet támogat.
Pontos a beszédfelismerő szoftver?
Igen, a beszédfelismerő szoftver pontossága meghaladja a 95%-ot. Pontossága azonban számos dologtól függ. A háttérzaj és a hangminőség két példa ezekre.
Mennyire lehetnek pontosak a beszédfelismerés eredményei?
A beszédfelismerési eredmények optimális körülmények között akár 99%-os pontosságot is elérhetnek. A beszédfelismerés legmagasabb szintű pontosságához ellenőrzött körülményekre van szükség, például hangminőségre és háttérzajokra. A vezető beszédfelismerő rendszerek 99%-ot meghaladó pontossági arányról számoltak be.
Hogyan működik a szövegátírás a beszédfelismeréssel?
A szövegátírás a beszédfelismeréssel működik az audiojelek elemzésével és feldolgozásával. A szövegátírási folyamat egy mikrofonnal kezdődik, amely rögzíti a beszédet, és digitális adatokká alakítja. Az algoritmus ezután apró darabokra osztja a digitális hangot, és mindegyiket elemzi, hogy azonosítsa a különböző hangokat.
Fejlett számítógépes algoritmusok segítik a rendszert abban, hogy ezeket a hangokat a felismert beszédmintákhoz igazítsa. A szoftver összehasonlítja ezeket a mintákat egy hatalmas nyelvi adatbázissal, hogy megtalálja a felhasználók által megfogalmazott szavakat. Ezután összehozza a szavakat, hogy logikus szöveget hozzon létre.
Hogyan történik a hangadatok feldolgozása a beszédfelismeréssel?
A beszédfelismerés a hanghullámok felosztásával, jellemzők kinyerésével és nyelvi részekre való leképezésével dolgozza fel a hangadatokat. A rendszer összegyűjti és feldolgozza a folyamatos hanghullámokat, amikor a felhasználók beszélnek egy eszközbe. A szoftver továbblép a funkció kinyerési szakaszába.
A szoftver elkülöníti a hang sajátosságait. Olyan fonémákra összpontosít, amelyek elengedhetetlenek az egyik fonéma azonosításához a másiktól. A folyamat magában foglalja a frekvenciakomponensek értékelését.
A rendszer ezután elkezdi használni a betanított modelleket. A szoftver egyesíti a kinyert funkciókat az ismert fonémákhoz hatalmas adatbázisok és gépi tanulási modellek használatával.
A rendszer veszi a fonémákat, és szavakká és kifejezésekké alakítja őket. A rendszer egyesíti a technológiai készségeket és a nyelvi megértést, hogy a zajokat érthető szöveggé vagy parancsokká alakítsa.
Mi a legjobb beszédfelismerő szoftver?
Az alábbiakban felsoroljuk a 3 legjobb beszédfelismerő szoftvert.
- Transkriptor
- Dragon NaturallySpeaking
- A Google beszédfelismerése
A legjobb beszédfelismerő szoftver kiválasztása azonban a személyes preferenciáktól függ.
Transkriptor egy online átíró szoftver, amely mesterséges intelligenciát használ a gyors és pontos átíráshoz. A felhasználók egyetlen kattintással lefordíthatják átirataikat közvetlenül a Transkriptor irányítópultról. Transkriptor technológia okostelefon-alkalmazás, Google Chrome kiterjesztés és virtuális értekezlet-bot formájában érhető el. Kompatibilis az olyan népszerű platformokkal, mint a Zoom, Microsoft Teamsés Google Meet ami az egyik legjobb beszédfelismerő szoftverré teszi.
Dragon NaturallySpeaking lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy a beszélt beszédet írott szöveggé alakítsák. Hozzáférhetőséget és adaptációkat kínál az egyes nyelvi nyelvekhez. A felhasználók szeretik a szoftver alkalmazkodóképességét a különböző szókincsekhez.
A Google Speech-to-Text széles körben használják skálázhatósága, integrációs lehetőségei és több nyelv támogatásának képessége miatt. Az egyének számos alkalmazásban használják, az átírási szolgáltatásoktól a hangutasítási rendszerekig.
A beszédfelismerés és a diktálás ugyanaz?
Nem, a beszédfelismerés és a diktálás nem ugyanaz. Fő céljaik eltérőek, annak ellenére, hogy mind a hangfelismerés, mind a diktálás a beszélt nyelvet szöveggé alakítja. A beszédfelismerés egy tágabb fogalom, amely magában foglalja a technológia azon képességét, hogy felismerje és elemezze a kimondott szavakat. Olyan formátumba konvertálja őket, amelyet a számítógépek megértenek.
A diktálás a felvételhez szükséges hangos beszéd folyamatára utal. A diktálási szoftver beszédfelismerést használ a kimondott szavak írott szöveggé alakításához.
Mi a különbség a beszédfelismerés és a diktálás között?
A beszédfelismerés és a diktálás közötti különbség az elsődleges céljukkal, interakcióikkal és hatókörükkel kapcsolatos. Elsődleges célja a kimondott szavak felismerése és megértése. A diktálásnak határozottabb célja van. A beszélt beszéd írott formába történő közvetlen átírására összpontosít.
A beszédfelismerés hatókörét tekintve az alkalmazások széles körét fedi le. Segít a hangsegédeknek válaszolni a felhasználói kérdésekre. A diktálás szűkebb körű.
Dinamikusabb interaktív élményt nyújt, gyakran kétirányú párbeszédeket tesz lehetővé. Például a virtuális asszisztensek, például a Siri vagy a Alexa nemcsak megértik a felhasználói kéréseket, hanem visszajelzést vagy válaszokat is adnak. A diktálás alapvetőbb módon működik. Ez általában egyirányú eljárás, amelyben a felhasználó beszél, és a rendszer átírja anélkül, hogy a program válaszmegbeszélést folytatna.
