Hogyan használjuk a beszédet szöveggé?

Az AI (mesterséges intelligencia) korszakát éljük, és mindennapi életünk részévé válik. Az okostelefonunktól az autómotorokig életünk szinte minden területére beszivárgott. Ilyen például a beszéd-szöveg technológia. A beszélgetések automatikus rögzítése sokkal gyorsabban és könnyebben elemezhető, ha hangformátumúak.

Elmenti a tollal és a papírral kapcsolatos teendőlistákat és irodai feladatokat. Segít abban is, hogy az orvosok vizsgálatokat rendeljenek, és több mint 99%-os pontossággal hozzáférjenek a betegek táblázataihoz.

A Speech Analytics segítségével többé nincs szükség felmérésgyűjtőre, hogy megkérdezze az embereket, hogyan érzik magukat. Ehelyett csak olvassa el a szöveges üzenetekkel kapcsolatos beszélgetéseiket, még akkor is, ha az ismeretlen nyelven zajlik.

Bevezetés: Mi a beszéd-szöveg technológia?

A beszéd szöveggé megváltoztatja élet- és munkamódszerünket. Ennek jelentős előnyei vannak, és bizonyos esetekben teljesen megoldhatja a problémát. Ennek az eszköznek az alkalmazásai az egészségügyben, az ügyfélszolgálatban, az újságírásban, a kvalitatív kutatásban stb. évről évre nőnek.

Ez a cikk bemutatja, hogy ez a csodálatos technológia napjainkban a különböző iparágakban hogyan működik. Az egészségügyi szakemberektől az újságírókig a beszéd-szöveg szoftver hasznos. Biztosítja a gyors és részletes jelentéstétel igényét. Előnyök az időmegtakarítás, a jobb ügyfélszolgálat és a szolgáltatások jobb minősége.

A technológia nem tökéletes a természetes beszélgetéshez. Ha azonban kiváló kommunikációs készségekkel rendelkező emberekkel párosul, az AI-asszisztens végtelenül jobban képes elvégezni a feladatokat.

Hogyan működik a beszéd szöveggé szoftver?

A hangfelismerés és a fordítás egy régi koncepció, amely évtizedek óta létezik. Mindig az emberek természetes nyelvi képességeire támaszkodott.

Így az átvitel és egy másik nyelvre történő fordítás után az emberek megtisztítanák az esetleges hibákat, és jelentésre következtetnének az adatokból.

Napjainkban a hangfelismerés generálása mesterséges neurális hálózatokon alapul. Nagy teljesítménynövekedést ad az írott emberi beszéd audiojeleken keresztüli megértésében. A számítógépek a szándékolt jelentés- vagy érzéselemzés alapján is befolyásolhatják a szóválasztást. Ilyen például a Twitter-hírcsatornák hangulatelemzése annak megállapítására, hogy az emberek elégedettek-e vagy elégedetlenek egy platformmal vagy termékkel.

Egy csapat, amely a beszédet használja a szöveghez

A beszéd szöveggé konvertálásának 4 lépése van:

1. A beszédfelismerő szoftver az analóg jeleket digitális nyelvvé alakítja. Amikor a rezgések a hangszórón keresztül a mikrofonhoz jutnak, a szoftver ezeket a rezgéseket digitális jeleket reprezentáló adatokká alakítja át.

2. A beszéd-szöveg konverter szűri a digitális hullámokat, hogy megtartsa a releváns hangokat. Úgy hangzik, mintha az Ön hangja és az írógép billentyűi háttérzajt adnának a megkülönböztetni kívánt hangokhoz; szél és eső például. De elegendő képzéssel a rendszer jobban meg tudja ragadni ezeket az egyszeri, földből kialakított akcentusokat, mint az óceánok vagy a rovarok. Nem hagy mást, mint a hangja (vagy más hangforrás) kialakítását.

3. A szoftver a hosszabb hangfelvételeket nagyon rövid, például a másodperc ezredrészére bontja. Ennek célja, hogy összehasonlítsa őket különböző ismeretlen szövegekkel, és virtuális fordítást készítsen.

Az STT rendszer a fonetikus átírási folyamaton alapul. Bármely beszédeseményt fonetikai tulajdonságai alapján fontos hangegységekre vagy szótagokra oszt fel. Általában minden szótag az ábécé egy betűjének vagy egy másik karakternek felel meg. Megfelelő egység a szóbeli beszéd kódolására.

4. Végül a szoftver egy szöveges fájlt ad ki, amely az összes elhangzott anyagot szöveges formában tartalmazza

Különböző beszéd-szöveg hangszórómodellek

A hangszórótól független hangfelismerő rendszer érzékeli a beszélő hangját, és egy előre meghatározott hangadatbázishoz illeszti. Akkor bárki használhatja. A beszélőtől függő rendszer viszont konkrét szavakkal edzi az egyén hangját. Tehát a modell megtanulja a beszédmintájukat. Ez lehetővé teszi, hogy a rendszer pontosabb eredményeket adjon, amikor beszélnek olyan változók figyelembevételével, mint az akcentus, a nyelvjárás, a zaj vagy az akadály.

Jelenleg ezeknek a rendszereknek nehéz jobban felismerni a farkassípot és a háttérzajt, mint az emberi hallgatókat. De reméljük, hogy idővel tisztább hangfájlokat tudnak majd készíteni. Ez új lehetőségeket tesz lehetővé a távközlésben.

Egyéb beszédfelismerési modellek

A beszédfelismerő modellek enyhíthetik az olyan ismétlődő feladatokat, amelyeket az emberek nem szeretnek vagy nem tudnak elvégezni. Különböznek abban, hogy a különböző feladatokhoz mekkora bemenetre van szükségük, illetve a fejlettségükben. Vannak, akik egy kísérő asszisztenst használnak, hogy segítsenek a nehezebb, magas szintű feladatokban.

Egy találkozó, amelyet szöveggé alakítanak át

Hatékonyabban hajthat végre ismétlődő feladatokat a beszédfelismerő modellek használatával. Ezek az asszisztensek általában kevesebb bevitelt igényelnek, mintha saját magának kellene megtennie őket. Ezért kényelmesebbek a napi feladatokhoz, beleértve az üzenetek megválaszolását, riasztások beállítását, zenelejátszást stb. A beszédfelismerés különböző szintjei különböző célokra használhatók. Néhányan az eredmények pontosságát és a fejlettebb feladatok közötti egyszerű használatot tartalmazhatják anélkül, hogy bármiféle bevitelre lenne szükség. Mások kevésbé kétértelműek, de jellemzően a felhasználó felügyeletét vagy törődését igénylik.

Mintaillesztés

A mintaillesztő mesterséges intelligencia kevésbé hatékony, mint a mély tanulási AI, de mindketten ellátják a feladatot. Lehetővé teszi az automatikus szoftver számára, hogy rögzítse és megőrizze a telefonszámokat vagy e-mail címeket, amint hallja az emberek beszédét. Ez a technológia a technológia azon képességén alapul, hogy nagyon korlátozott számú mondatot és szót ismer fel. A számítógépeket az emberek irányíthatják a telefonközpontokban lévő hívások kezelésére vagy a címben szereplő számjegyek megértésére, de többnyire önállóan futnak.

Statisztikai elemzés és modellezés

A fejlettebb eszközök, a statisztikai elemzés és a modellezés azért fontosak, mert segít a felhasználóknak pontosan meghatározni, mit akarnak. Eltávolodik attól az iránytól is, hogy az eredményeket gyakran félreértések zavarják.

A statisztikai elemzés és modellezés olyan matematikai eszköz, amely képes azonosítani, leírni és összegezni az adatkészletekben lévő mintákat. Ez a hatékony eszköz lehetővé teszi hatalmas mennyiségű adat egyszerű és hatékony feldolgozását és elemzését.

A statisztikai elemzés és modellezés nem csak az AI NLP technológián alapuló fejlett chatbotok számára van fenntartva. Beszédfelismerésben is használható. És ez a fejlett beszédfelismerő eszköz képes felismerni az ékezeteket és jobban megérteni a homonimákat azok számára, akik akcentussal beszélnek, de ritkán szólítanak meg olyan embereket, akik állandóan különböző homonimákkal fejezik ki magukat.

Ez az egyik legfejlettebb beszédfelismerő eszköz. A statisztikai elemzés a komplexitást egy teljesen új szintre emeli, és több adatot gyűjt össze, mint más módszerek. Alkalmazkodik a rendhagyó nyelvi mintákhoz, meg mindenféle dadogáshoz, uh-hoz, om-hoz stb.

Számos statisztikai tesztet alkalmaznak az indítási nehézségek elemzésére az algoritmus futtatása előtt, amely figyelembe veszi a szűrőket a jobb eredmények érdekében. Ezt követően vannak olyan tesztek, amelyek összehasonlítják az emberi teljesítményt a gép kimeneti pontosságával. És van egy extra zajszigetelés, amely egy bizonyos idő elteltével szűrőket alkalmaz, ami a homonimák nagyon jó felismerhetőségéhez vezet.

Egy nő, aki a beszédet használja a szöveghez

Bizonyos nyelvjárások és akcentusok felismerése

Adatvezérelt modellként a statisztikai modellezés nagyobb kontrollt biztosíthat a szoftverfejlesztőknek a dialektusok és nyelvek különböző módokon történő automatikus kinyerése és felismerése tekintetében. A szoftverfejlesztőknek több adatot is be kell szerezniük az összes nyelv és dialektus azonosításához.

Sőt, a statisztikai modellezés fejlődése lehetővé teszi bizonyos dialektusok és akcentusok azonosítását, amelyekben az emberek beszélnek. Ez a rendszer múltbeli adatokra épít, hogy pontosabb nyelvi modelleket hozzon létre, amelyek segítségével a processzorok könnyebben azonosíthatják az olyan szavakat, mint a ló vagy a gaga.

A homonimák megértése

Lehet, hogy egy szónak azonos az írásmódja, de a jelentése eltérő attól függően, hogy hogyan használják a mondatban. Homonimákként ismertek. A beszéd-szövegvé alakító szoftvernek számos problémája van a szavak inflexiós szabályaival való feldolgozásával, ami az információ pontatlan dekódolásához vezethet.

A fejlesztők számára nem könnyű olyan szoftvert létrehozni, amely képes megkülönböztetni a homonimákat. Figyelembe kell venniük a kontextust, hogy helyesen azonosítsák a használt szót.

Napjainkban vannak olyan cégek, amelyek úgy vélik, hogy újabb technológiák bevezetésével meg tudják oldani ezt a problémát. Azt remélik, hogy pusztán a hangjuk alapján tudnak különbséget tenni a szavak között – elhagyva a kontextusból származó nyomokat, amelyeket a szoftvernek kell használnia a precíz értelmezéshez.

A természetes nyelv megértése és feldolgozása: a beszéd agya szöveggé átírás

Hol használják a beszédet szöveggé?

Ahogy a gépek egyre jobban megértik az emberi nyelvet, olyan helyeken használjuk őket, amelyek néhány éve még elképzelhetetlenek lettek volna. Ismernünk kell a technológia korlátait, hogy ez megtörténjen.

A Natural Language Understanding ellenőrzi a nyelv implicit jelentését, és összefüggésbe hozza azokat a szöveggel, hogy megtalálja a köznyelvben előforduló mintákat.

Ami a természetes nyelv megértését illeti, a közösségi média elemzése az egyik legnépszerűbb felhasználási eset. Szüksége van egy programra, amellyel egy Facebook-bejegyzésben megértheti a témákat, érzelmeket vagy akár a különböző típusú politikai véleményeket, hogy segítsen a cégeknek jobban elemezni a közönségüket.

Ezek a programok még mindig nem olyan kompetensek, hogy következtetéseket vonjanak le a tartalomról, mert az embereket nehéz általánosítani, de sikeresnek bizonyultak a spam e-mailek észlelésében és az emberek értékeinek digitális lábnyomokból való elemzésében.

Gépi fordítás

A különböző kultúrákban eltérő módon kommunikálják az egyének gondolatait és szándékait. Az egyik a beszéd-szövegké alakító eszközök. A beszédből szöveggé alakítás az internetprotokoll-alkalmazások egyre népszerűbb funkciója, amely lehetővé teszi, hogy két vagy több, két különböző nyelvet beszélő személy hatékonyan, valós időben kommunikáljon egymással.

Egy munkaterület

Ez a beszéd-szöveg eszköz a hangüzenetet szavakká fordítja. Amikor erről van szó, könnyen lefordíthatja a hangüzenetét egy másik nyelvre. Ez egy egyszerű módja annak, hogy kommunikáljon olyan emberekkel, akik nem beszélik az Ön nyelvét, ha van fényképezőgépe.

Ez különösen akkor hasznos, ha újságírókról van szó, akik olyan témákkal foglalkoznak, amelyek más kultúrákra jellemzőek anélkül, hogy folyékonyan beszélnék a helyi nyelvet, vagy bárkiről, aki szívesebben beszél, mint gépel.

Dokumentum Összegzés

Az automatikus összefoglaló eszközök nagyon ígéretesek ebben a korszakban, ahol másodpercenként sokféle tartalom kerül feltöltésre. Nem lesz félelmetes újra végigolvasni a teljes cikket. Ez valószínűleg sok időt és erőfeszítést igényel. Ha csak egy-két sorban megkapja a fő ötletet/összefoglaló információt, akkor sok időt és erőfeszítést takaríthat meg.

Az akadémiai tartalom összefoglalása vagy dokumentum-összefoglalója a számítógépek fontos képessége, hogy azonnali összefoglalókat adhassanak a hallgatóknak, miközben elolvassák a dokumentációt az interneten. Mivel manapság rengeteg változás történik folyamatosan sok szempontból, beleértve a tanulmányi attitűdök tendenciáit és a tanulás eredményes módjait.

Tartalom kategorizálása

A tartalom kategorizálása egy adott tartalom céltudatos szétválasztása különböző kategóriákra. Ez természetes nyelvértési technikákkal érhető el.

A tartalom a Google Keresésre is optimalizálható gépi tanulási algoritmusok használatával, amelyek feldolgozzák a szövegekben található szavakat, és kiszámítják, hogy mi a relevanciájuk, mivel ez a relevancia rangsorolási tényezőként szolgál. Így lehetőség nyílik a tartalom kulcsszórelevancia szerinti kategorizálásra, így mások is megtalálhatják, akik bizonyos témákról vagy témákról szeretnének információt találni.

Érzelemelemzés

A tartalomelemző szoftver megjelenésével az embereknek többé nem kell manuálisan beavatkozniuk, hogy megértsék a véleménynyilvánított szöveget.

A Natural Language Understanding eszközök betekintést engednek az olvasói véleményekbe, amelyek egyébként itt „kognitívan alul” vannak, és néha csak feltételezéseket eredményeznek az adatokkal kapcsolatban. Ezekkel a gépek szisztematikus elemzést tudnak nyújtani a blogokról, véleményekről, tweetekről stb., ami megkönnyíti a hirdetők és marketingszakemberek számára, hogy felismerjék, mire van szüksége az ügyfélnek, anélkül, hogy ez a szubjektivitás része vagy befolyásolná.

Plágiumfelismerés

A fejlett NLP-eszközök nem olyanok, mint az egyszerű plágiumeszközök

Mások is elvégezhetik a plágiumészlelési folyamatot. De a fejlett természetes nyelvértési eszközök a plágiumot is észlelik. Ezt számítási algoritmusokon keresztül teszi meg, ha plágiumról van szó, de átfogalmazva is. Ezek az algoritmusok különféle bonyolultságú mondatokat kezelnek, és a második adott bekezdésben szereplő kifejezéseket használják összehasonlításként a hasonlóság ellenőrzésére.

A beszédszöveggé alakító eszközök hátrányai

Más természetes nyelvi feldolgozó versenytársakkal összehasonlítva a beszéd-szövegké alakító eszközök viszonylag alacsony sikerességi arányt mutatnak. Ez különösen akkor igaz, ha a felvétel hangminősége gyenge.

A rossz felvételi körülmények tönkretehetik a professzionális felvételt. Ez tönkreteheti egy vállalati promóciós videó beszédülését is, és hamissággá változtathat valamit, ami érdekesen hangzik.

Pontosnak kell lennie a hangfülkébe kerülő forgatókönyveket illetően, és szó szerint fel kell olvasnia őket. Míg a színészek könnyedén használhatnak hangeffektusokat és egyéb háttérzajokat, hogy sokkal élénkebben szólaljanak meg előadásaik során.

Szöveggé konvertáló cég

Miután a szoftver átírta a felvételt, egy személynek vagy szoftvernek ellenőriznie kell, hogy az átírás pontos-e. Akár volt megszakítás, túl gyorsan vagy túl lassan beszéltek. Továbbá, ha valamit úgy érzékeltek, hogy elhangzik, de valójában nem, akkor végig kell menniük az egészen, és módosítaniuk kell.

Ellenkező esetben a beszédből szöveggé átírás pontatlan lesz, és elölről kell kezdeniük az egészet.

Gyakran Ismételt Kérdések:

Ingyenes vagy fizetős beszéd-szöveges programokat kell használnia?

A fizetős alkalmazások általában felülmúlják az ingyeneseket a pontosság és a sebesség tekintetében, és azt is rád bízza, hogy mi marad a cikkszerkesztésből. A fizetős alkalmazások azonban pénzbe kerülnek, így néhány ember számára a kompromisszum nem éri meg a költségeket.
Senki sem szeret az előfizetések fizetésével és kezelésével foglalkozni, ezért ezeknek a szolgáltatásoknak többnek kell lenniük az ingyenességnél, hogy kiállják az idő próbáját. Nem mindig kínálnak minőségi technikai támogatást, gyenge a sebesség és a pontosság, és sok szerkesztési feladatot hagynak rád.blank

Hogyan válasszuk ki a megfelelő beszéd-szöveg programot?

Mivel rengeteg beszéd-szöveg szoftvereszköz van a piacon, kihívást jelent egyet választani.
A “beszéd szöveggé” kifejezésre történő általános keresés a Google-ban a piacon elérhető hasznos szoftverek listáját jeleníti meg. Mindazonáltal gondosan át kell olvasni a tartalmukat, és egy teljes értékű csomagot kell választani megbízható műszaki támogatással és segítőkész ügyfélszolgálattal – nem egy olyan mindent magában foglaló szabályzatot, ahol központi irodákat hív, és senki nem válaszol!
Néhány jó példa a Transkriptor és az Otterblank

Share:

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin

More Posts