Bagaimana Menggunakan Speech to Text?

Kita hidup di era AI (Kecerdasan Buatan), dan itu menjadi bagian dari kehidupan kita sehari-hari. Dari smartphone kita hingga mesin mobil, itu telah menyusup ke hampir setiap aspek kehidupan kita. Salah satu contohnya adalah teknologi pidato-ke-teks. Rekaman otomatis percakapan Anda jauh lebih cepat dan lebih mudah untuk dianalisis saat dalam format audio.

Menghemat pena dan kertas daftar tugas dan tugas kantor. Ini juga membantu dokter memesan tes dan mengakses grafik pasien dengan tingkat akurasi lebih dari 99%.

Dengan Speech Analytics, Anda tidak lagi memerlukan pengumpul survei untuk menanyakan perasaan mereka kepada orang-orang. Baca saja percakapan pesan teks mereka, meskipun dalam bahasa yang tidak dikenal.

Pendahuluan: Apa itu Teknologi Speech To Text?

Pidato ke teks mengubah cara kita hidup dan bekerja. Ini memiliki manfaat besar dan dalam beberapa kasus benar-benar dapat memecahkan masalah. Aplikasi untuk alat ini dalam perawatan kesehatan, layanan pelanggan, jurnalisme, penelitian kualitatif, dan sebagainya terus berkembang setiap tahun.

Artikel ini menunjukkan berbagai cara di mana teknologi yang menakjubkan ini mengambil bagian dalam berbagai industri saat ini. Dari profesional kesehatan hingga jurnalis, perangkat lunak ucapan-ke-teks bermanfaat. Ini menyediakan permintaan untuk pelaporan yang cepat dan terperinci. Manfaatnya berasal dari penghematan waktu, peningkatan layanan pelanggan, dan peningkatan kualitas layanan.

Teknologi ini tidak sempurna untuk percakapan alami. Tetapi ketika dipasangkan dengan manusia dengan keterampilan komunikasi yang hebat, asisten AI dapat menyelesaikan tugas dengan jauh lebih baik.

Bagaimana Cara Kerja Perangkat Lunak Speech to Text?

Pengenalan suara dan terjemahan merupakan konsep lama yang telah ada selama beberapa dekade. Itu selalu mengandalkan kemampuan bahasa alami manusia.

Jadi, setelah transmisi dan terjemahan ke bahasa lain, manusia akan membersihkan kemungkinan kesalahan dan menyimpulkan makna dari data.

Saat ini, generasi pengenalan suara mengandalkan jaringan saraf tiruan. Ini memberikan peningkatan kinerja yang luar biasa dalam memahami ucapan manusia tertulis melalui sinyal audio. Komputer juga dapat memengaruhi pilihan kata berdasarkan makna yang dimaksudkan atau analisis sentimen. Seperti analisis sentimen feed Twitter untuk menentukan apakah orang senang atau tidak senang dengan platform atau produk.

A team that uses speech to text

Ada 4 langkah konversi Speech To Text:

1. Perangkat lunak pengenalan suara mengubah sinyal analog menjadi bahasa digital. Ketika getaran melewati speaker ke mikrofon, perangkat lunak menerjemahkan getaran ini menjadi data yang mewakili sinyal digital.

2. Konverter ucapan-ke-teks menyaring gelombang digital untuk menjaga suara yang relevan. Kedengarannya seperti tombol suara dan mesin tik Anda membuat kebisingan latar belakang dengan suara yang ingin kami bedakan; angin dan hujan misalnya. Tetapi dengan pelatihan yang cukup, sistem menjadi lebih baik dalam menangkap aksen buatan bumi seperti lautan atau serangga. Tidak ada yang tersisa selain desain suara Anda (atau sumber suara lainnya).

3. Perangkat lunak memecah rekaman audio yang lebih panjang menjadi segmen yang sangat pendek, misalnya, seperseribu detik. Itu dilakukan untuk membandingkannya dengan teks berbeda yang tidak dikenal dan menghasilkan terjemahan virtual.

Sistem STT didasarkan pada proses transkripsi fonetik. Ini membagi setiap peristiwa pidato menjadi unit suara atau suku kata penting sesuai dengan kualitas fonetiknya. Secara umum, setiap suku kata sesuai dengan huruf alfabet atau karakter lain. Ini adalah unit yang tepat untuk mengkodekan pidato lisan.

4. Terakhir, perangkat lunak mengeluarkan file teks yang berisi semua materi lisan dalam bentuk teks

Model Pembicara Berbeda Digunakan dalam Ucapan ke Teks

Sistem pengenalan suara yang tidak bergantung pada pembicara mendeteksi suara pembicara dan mencocokkannya dengan database suara yang telah ditentukan sebelumnya. Kemudian bisa digunakan oleh siapa saja. Sistem yang bergantung pada pembicara, di sisi lain, melatih suara individu dengan kata-kata tertentu. Jadi model mempelajari pola bicara mereka. Hal ini memungkinkan sistem memberikan hasil yang lebih akurat saat mereka berbicara dengan mempertimbangkan variabel seperti aksen, dialek, kebisingan, atau halangan.

Sampai sekarang, sulit bagi sistem ini untuk menjadi lebih baik daripada pendengar manusia dalam mendeteksi peluit serigala dan kebisingan latar belakang. Namun seiring waktu kami berharap mereka dapat menghasilkan file audio yang lebih bersih. Yang akan memungkinkan peluang baru di bidang telekomunikasi.

Model Pengenalan Ucapan Lainnya

Model pengenalan suara dapat meringankan satu tugas berulang yang tidak disukai atau tidak dapat dilakukan orang. Mereka berbeda dalam jumlah input yang mereka butuhkan untuk tugas yang berbeda versus seberapa maju mereka. Beberapa orang menggunakan asisten yang hadir untuk membantu tugas-tugas tingkat tinggi yang lebih sulit.

A meeting that is being turned to text

Anda dapat melakukan tugas berulang secara lebih efisien dengan menggunakan model pengenalan suara. Asisten ini biasanya membutuhkan lebih sedikit masukan daripada jika Anda harus melakukannya sendiri. Oleh karena itu mereka lebih nyaman untuk tugas sehari-hari termasuk membalas teks, mengatur alarm, memutar musik, dll. Tingkat pengenalan suara yang berbeda ada untuk tujuan yang berbeda. Beberapa mungkin menyertakan akurasi hasil dan kemudahan penggunaan di antara tugas-tugas yang lebih maju bahkan tanpa memerlukan masukan apa pun. Lainnya adalah pilihan yang kurang ambigu tetapi biasanya memerlukan semacam pengawasan atau perawatan oleh pengguna.

Pencocokan Pola

Pencocokan pola AI kurang efektif daripada AI pembelajaran mendalam, tetapi keduanya melakukan pekerjaan itu. Ini memungkinkan perangkat lunak otomatis untuk merekam dan menyimpan nomor telepon atau alamat email saat mendengar orang berbicara. Teknologi ini mengandalkan kemampuan teknologi untuk mengenali rentang kalimat dan kata yang sangat terbatas. Komputer dapat dipandu oleh manusia melalui petunjuk untuk menangani panggilan di pusat panggilan atau memahami angka dalam sebuah alamat, tetapi sebagian besar dijalankan sendiri.

Analisis dan Pemodelan Statistik

Alat yang lebih canggih, analisis statistik, dan pemodelan penting karena membantu pengguna mengidentifikasi dengan tepat apa yang mereka inginkan. Itu juga menjauh dari arah yang sering membingungkan hasil dengan kesalahpahaman.

Analisis statistik dan pemodelan adalah alat matematika yang dapat mengidentifikasi, menggambarkan dan meringkas pola dalam kumpulan data. Alat canggih ini memungkinkan untuk memproses dan menganalisis data dalam jumlah besar secara sederhana dan efisien.

Analisis dan pemodelan statistik tidak hanya disediakan untuk chatbot canggih yang mengandalkan teknologi AI NLP. Hal ini dapat digunakan dalam pengenalan suara juga. Dan alat pengenalan suara canggih ini mampu mengenali aksen dan lebih memahami homonim bagi mereka yang berbicara dengan aksen, tetapi jarang menangani orang yang terus-menerus mengekspresikan diri mereka dengan kesesatan homonim yang berbeda.

Ini adalah salah satu alat pengenalan suara paling canggih. Analisis statistik membawa kompleksitas ke tingkat yang sama sekali baru, mengumpulkan lebih banyak data daripada metode lain. Itu beradaptasi dengan pola bahasa yang tidak normal, dan untuk segala macam kegagapan, uhs, oms, dll.

Banyak uji statistik diterapkan untuk menganalisis kesulitan awal sebelum menjalankan algoritme yang akan mempertimbangkan filter untuk hasil yang lebih baik. Setelah itu, ada pengujian yang membandingkan kinerja manusia dengan akurasi keluaran mesin. Dan kemudian ada pemeriksaan kebisingan ekstra yang menerapkan filter setelah waktu ucapan tertentu yang mengarah pada pengenalan yang sangat tinggi untuk homonim.

A woman who uses speech to text

Mengenali Dialek dan Aksen Tertentu

Sebagai model berbasis data, pemodelan statistik dapat memberikan kontrol yang lebih besar kepada pengembang perangkat lunak dalam hal mengekstraksi dan mengenali dialek dan bahasa secara otomatis dengan cara yang berbeda. Pengembang perangkat lunak juga perlu memperoleh lebih banyak data untuk mengidentifikasi semua bahasa dan dialek.

Terlebih lagi, perkembangan dalam pemodelan statistik memungkinkan untuk mengidentifikasi dialek dan aksen tertentu yang digunakan orang. Sistem ini dibangun berdasarkan data masa lalu untuk membuat model bahasa yang lebih akurat, yang kemudian membantu prosesor mengidentifikasi kata-kata seperti kuda atau gaga dengan lebih mudah.

Memahami Homonim

Sebuah kata mungkin memiliki ejaan yang sama, tetapi maknanya berbeda berdasarkan bagaimana kata itu digunakan dalam sebuah kalimat. Mereka dikenal sebagai homonim. Perangkat lunak ucapan-ke-teks memiliki serangkaian masalah yang memproses kata-kata ini dengan aturan infleksinya, yang dapat mengakibatkan penguraian informasi yang tidak akurat.

Tidak mudah bagi pengembang untuk membuat perangkat lunak yang dapat membedakan antara homonim. Mereka harus mempertimbangkan konteksnya untuk mengidentifikasi kata yang digunakan dengan benar.

Saat ini, ada perusahaan yang muncul yang percaya bahwa mereka dapat mengatasi masalah ini dengan menerapkan teknologi yang lebih baru. Mereka berharap dapat membedakan antara kata-kata hanya dengan suaranya saja – mengabaikan petunjuk konteks yang perlu digunakan perangkat lunak untuk interpretasi yang tepat.

Pemahaman dan pemrosesan bahasa alami: Otak dari transkripsi ucapan ke teks

Di mana Speech to Text Digunakan?

Karena mesin semakin baik dalam memahami bahasa manusia, kami menggunakannya di tempat-tempat yang tidak terbayangkan beberapa tahun yang lalu. Kita perlu mengetahui keterbatasan teknologi agar hal ini bisa terjadi.

Pemahaman Bahasa Alami memeriksa makna implisit dalam bahasa dan menghubungkannya dengan teks untuk menemukan pola yang muncul dalam percakapan sehari-hari.

Dalam hal pemahaman bahasa alami, analisis media sosial adalah salah satu kasus penggunaan yang paling populer. Anda memerlukan program untuk memahami topik, sentimen, atau bahkan berbagai jenis opini politik di postingan Facebook sehingga dapat membantu perusahaan menganalisis audiens mereka dengan lebih baik.

Program-program ini masih belum begitu kompeten dalam membuat kesimpulan tentang konten karena orang sulit untuk digeneralisasi tetapi mereka telah terbukti berhasil mendeteksi email spam dan menganalisis nilai-nilai orang dari jejak digital

Mesin penerjemah

Dalam budaya yang berbeda, ada cara yang berbeda untuk mengkomunikasikan pikiran dan niat individu. Salah satunya adalah alat pidato-ke-teks. Speech to text adalah fitur yang semakin populer dari aplikasi voice over internet protocol yang memungkinkan dua orang atau lebih yang berbicara dalam dua bahasa yang berbeda dapat berkomunikasi secara efektif satu sama lain secara real-time.

A workspace

Alat pidato-ke-teks ini menerjemahkan pesan suara ke dalam kata-kata. Dalam hal ini, seseorang dapat dengan mudah menerjemahkan pesan suara mereka ke bahasa lain. Ini adalah cara mudah untuk berkomunikasi dengan orang yang tidak berbicara bahasa Anda asalkan Anda memiliki kamera.

Ini sangat membantu jika menyangkut jurnalis yang meliput topik yang spesifik untuk budaya lain tanpa fasih berbahasa lokal atau siapa saja yang lebih suka berbicara daripada mengetik.

Ringkasan Dokumen

Alat ringkasan otomatis sangat menjanjikan di era ini di mana ada banyak jenis konten yang diunggah setiap detik. Tidak akan menakutkan untuk membaca seluruh artikel lagi. Itu mungkin akan memakan banyak waktu dan usaha. Jika Anda bisa mendapatkan informasi ide/ringkasan utama hanya dalam satu atau dua baris, itu akan membantu Anda menghemat banyak waktu dan tenaga di sana.

Peringkasan konten akademik, atau ringkasan dokumen, adalah kemampuan penting bagi komputer untuk memberikan ringkasan instan kepada siswa saat membaca dokumentasi di internet. Karena banyak perubahan yang terjadi akhir-akhir ini secara terus-menerus dalam banyak aspek termasuk tren dalam sikap belajar dan cara belajar yang produktif.

Kategorisasi Konten

Kategorisasi konten adalah pemisahan yang disengaja dari konten tertentu ke dalam kategori yang berbeda. Hal ini dapat dicapai melalui teknik pemahaman bahasa alami.

Konten juga dapat dioptimalkan untuk Google Penelusuran dengan menggunakan algoritme pembelajaran mesin yang akan memproses kata-kata yang ditemukan dalam teks dan menghitung apa relevansinya, dengan relevansi tersebut sebagai faktor peringkat. Dengan cara ini dimungkinkan untuk mengkategorikan konten berdasarkan relevansi kata kunci, sehingga orang lain dapat menemukannya yang ingin mencari informasi tentang subjek atau topik tertentu.

Analisis Sentimen

Dengan munculnya perangkat lunak analisis konten, manusia tidak lagi harus campur tangan secara manual untuk memahami teks opini.

Alat Pemahaman Bahasa Alami memberi kita wawasan tentang pendapat pembaca yang sebaliknya di sini semuanya “di bawah kognitif”, terkadang hanya menghasilkan asumsi tentang data. Dengan mereka, mesin dapat menawarkan analisis sistematis blog, ulasan, tweet, dll., yang memudahkan pengiklan dan pemasar untuk mengenali apa yang diinginkan atau dibutuhkan pelanggan tanpa menjadi bagian atau terpengaruh oleh subjektivitas ini.

Deteksi Plagiarisme

Alat NLP canggih tidak seperti alat plagiarisme sederhana

Orang lain dapat melakukan proses pendeteksian plagiarisme. Tetapi alat pemahaman bahasa alami yang canggih juga mendeteksi plagiarisme. Itu dilakukan melalui algoritma komputasi jika ada plagiarisme tetapi juga parafrase. Algoritme ini menangani kalimat dengan berbagai tingkat kerumitan kalimat dan menggunakan frasa dari paragraf kedua yang diberikan sebagai perbandingan untuk memeriksa kesamaan.

Kelemahan Dari Speech To Text Tools

Dibandingkan dengan pesaing pemrosesan bahasa alami lainnya, alat pidato-ke-teks memiliki tingkat keberhasilan yang relatif rendah. Ini terutama benar ketika kualitas audio rekaman buruk.

Kondisi rekaman yang buruk dapat merusak rekaman profesional. Itu juga dapat merusak sesi voice-over untuk video promosi perusahaan dan mengubah sesuatu yang terdengar menarik menjadi omong kosong.

Anda harus spesifik tentang skrip Anda masuk ke bilik suara dan dibaca kata demi kata. Sementara aktor dapat dengan mudah menggunakan efek suara dan suara latar lainnya untuk membuatnya terdengar lebih hidup selama sesi mereka.

A company that converts to text

Setelah perangkat lunak menyalin rekaman, seseorang atau perangkat lunak harus memeriksa apakah transkrip itu akurat. Apakah ada interupsi, mereka berbicara terlalu cepat atau terlalu lambat. Juga, jika sesuatu dianggap telah dikatakan, tetapi sebenarnya tidak, mereka harus memeriksa semuanya dan mengeditnya.

Jika tidak, transkripsi ucapan-ke-teks akan menjadi tidak akurat dan mereka harus memulai dari awal lagi.

Pertanyaan yang Sering Diajukan:

Haruskah Anda Menggunakan Program Pidato Gratis Atau Berbayar?

Aplikasi berbayar cenderung mengungguli yang gratis dalam hal akurasi dan kecepatan, itu juga menyerahkan apa yang tersisa dari pengeditan artikel terserah Anda. Tetapi aplikasi berbayar akan membebani Anda dengan uang, jadi bagi sebagian orang, pertukarannya tidak sebanding dengan biaya yang dikeluarkan.
Tidak ada yang suka berurusan dengan membayar dan mengelola langganan dan layanan ini harus lebih dari sekadar -gratis agar mereka bertahan dalam ujian waktu. Mereka tidak selalu menawarkan dukungan teknis yang berkualitas, mereka buruk dalam hal kecepatan dan akurasi, dan meninggalkan banyak pengeditan untuk Anda.blank

Bagaimana memilih program pidato-ke-teks yang tepat?

Dengan begitu banyak perangkat lunak pidato-ke-teks di pasar, merupakan tantangan untuk memilih satu.
Pencarian umum di Google untuk “ucapan ke teks” akan memunculkan daftar perangkat lunak yang berguna di pasar. Namun kita harus hati-hati membaca konten mereka dan memilih paket berfitur lengkap dengan dukungan teknis yang andal dan layanan pelanggan yang membantu – bukan kebijakan all-inclusive di mana Anda menelepon kantor terpusat dan tidak ada yang merespons!
Beberapa contoh bagus termasuk Transkriptor dan Otterblank

Bagikan:

Lebih Banyak Posting

Apa itu Aplikasi Transkripsi?

Aplikasi seluler telah membuat berbagai layanan berguna sangat mudah diakses oleh kami. Anda dapat menerima produk atau layanan dengan mengklik beberapa tombol. Mendapatkan transkrip tidak