Come utilizzare la sintesi vocale?

Viviamo nell’era dell’IA (Intelligenza Artificiale) e sta diventando parte della nostra vita quotidiana. Dai nostri smartphone ai motori delle auto, si è infiltrato in quasi ogni aspetto della nostra vita. Uno di questi esempi è la tecnologia di sintesi vocale. Le registrazioni automatiche delle tue conversazioni sono molto più veloci e facili da analizzare quando sono in formato audio.

Risparmia carta e penna elenchi di cose da fare e commissioni d’ufficio. Aiuta anche i medici a ordinare i test e ad accedere alle cartelle dei pazienti con un tasso di precisione superiore al 99%.

Con Speech Analytics non hai più bisogno di un raccoglitore di sondaggi per chiedere alle persone come si sentono. Leggi invece le loro conversazioni di messaggi di testo, anche se sono in una lingua sconosciuta.

Introduzione: cos’è la tecnologia Speech To Text?

La sintesi vocale sta cambiando il modo in cui viviamo e lavoriamo. Ha grandi vantaggi e in alcuni casi può risolvere completamente un problema. Le applicazioni di questo strumento nel settore sanitario, del servizio clienti, del giornalismo, della ricerca qualitativa e così via continuano a crescere ogni anno.

Questo articolo mostra i diversi modi in cui questo straordinario pezzo di tecnologia prende parte oggi a vari settori. Dagli operatori sanitari ai giornalisti, il software di sintesi vocale è vantaggioso. Prevede la richiesta di una reportistica rapida e dettagliata. I vantaggi derivano dal fatto che consente di risparmiare tempo, migliorare il servizio clienti e migliorare la qualità dei servizi.

La tecnologia non è perfetta per una conversazione naturale. Ma se abbinato a esseri umani con grandi capacità comunicative, l’assistente AI può completare le attività infinitamente meglio.

Come funziona il software di sintesi vocale?

Riconoscimento vocale e traduzione un vecchio concetto che esiste da decenni. Si basava sempre sulle capacità del linguaggio naturale degli umani.

Pertanto, dopo la trasmissione e la traduzione in un’altra lingua, gli esseri umani eliminerebbero possibili errori e dedurrebbero il significato dai dati.

Al giorno d’oggi, la generazione del riconoscimento vocale si basa su reti neurali artificiali. Dà un grande aumento delle prestazioni nella comprensione del parlato umano scritto attraverso segnali audio. I computer possono anche influenzare la scelta delle parole in base al significato previsto o all’analisi del sentimento. Come l’analisi del sentiment dei feed di Twitter per determinare se le persone sono soddisfatte o meno di una piattaforma o di un prodotto.

A team that uses speech to text

Ci sono 4 passaggi per la conversione da voce a testo:

1. Il software di riconoscimento vocale converte i segnali analogici in un linguaggio digitale. Quando le vibrazioni passano dall’altoparlante al microfono, il software traduce queste vibrazioni in dati che rappresentano segnali digitali.

2. Il convertitore da voce a testo filtra le onde digitali per mantenere i suoni rilevanti. Sembra che la tua voce e i tasti della macchina da scrivere creino un rumore di sottofondo per i suoni che vogliamo distinguere; vento e pioggia per esempio. Ma con un addestramento sufficiente, il sistema migliora nel catturare questi accenti creati una volta dalla terra come gli oceani o gli insetti. Non lascia altro che il design della tua voce (o altre sorgenti sonore).

3. Il software suddivide le registrazioni audio più lunghe in segmenti molto brevi, ad esempio un millesimo di secondo. Lo fa per confrontarli con diversi testi sconosciuti e trovare una traduzione virtuale.

Il sistema STT si basa sul processo di trascrizione fonetica. Divide qualsiasi evento vocale in importanti unità sonore o sillabe in base alle sue qualità fonetiche. In generale, ogni sillaba corrisponde o a una lettera dell’alfabeto oa un altro carattere. È un’unità appropriata per codificare il parlato orale.

4. Infine, il software emette un file di testo che contiene tutto il materiale parlato in forma di testo

Diversi modelli di altoparlanti utilizzati nella sintesi vocale

Un sistema di riconoscimento vocale indipendente dall’oratore rileva la voce dell’oratore e la abbina a un database di voci predeterminato. Quindi può essere utilizzato da chiunque. Un sistema dipendente dall’altoparlante, d’altra parte, allena la voce di un individuo con parole specifiche. Quindi il modello impara i loro modelli di discorso. Ciò consente al sistema di fornire risultati più accurati quando parlano tenendo conto di variabili come accento, dialetto, rumore o ostruzione.

Al momento, è difficile per questi sistemi migliorare rispetto agli ascoltatori umani nel rilevare i fischi dei lupi e il rumore di fondo. Ma con il tempo speriamo che saranno in grado di produrre file audio più puliti. Che consentirà nuove opportunità nelle telecomunicazioni.

Altri modelli di riconoscimento vocale

I modelli di riconoscimento vocale possono alleviare un’attività ripetitiva che le persone non amano o non sono in grado di svolgere. Differiscono nella quantità di input che richiedono per attività diverse rispetto a quanto sono avanzati. Alcune persone usano un assistente di assistenza per aiutare con compiti più difficili e di alto livello.

A meeting that is being turned to text

È possibile eseguire attività ripetitive in modo più efficiente utilizzando i modelli di riconoscimento vocale. Questi assistenti in genere richiedono meno input che se dovessi farli da solo. Pertanto sono più convenienti per le attività quotidiane, inclusa la risposta ai messaggi di testo, l’impostazione di sveglie, la riproduzione di musica, ecc. Esistono diversi livelli di riconoscimento vocale per scopi diversi. Alcuni possono includere l’accuratezza dei risultati e la facilità d’uso tra attività più avanzate senza nemmeno bisogno di alcun input. Altre sono scelte meno ambigue ma in genere richiedono una sorta di supervisione o cura da parte dell’utente.

Corrispondenza del modello

L’IA di pattern matching è meno efficace dell’IA di deep learning, ma entrambe fanno il loro lavoro. Consente al software automatico di registrare e conservare numeri di telefono o indirizzi e-mail mentre sente parlare le persone. Questa tecnologia si basa sulla capacità della tecnologia di riconoscere una gamma molto limitata di frasi e parole. I computer possono essere guidati dagli esseri umani tramite prompt per gestire le chiamate nei call center o comprendere le cifre in un indirizzo, ma per la maggior parte vengono eseguiti da soli.

Analisi statistica e modellazione

Strumenti più avanzati, analisi statistiche e modellazione sono importanti perché aiutano gli utenti a identificare esattamente ciò che vogliono. Si allontana anche dalla direzione di confondere spesso i risultati a causa di incomprensioni.

L’analisi statistica e la modellazione sono uno strumento matematico in grado di identificare, descrivere e riassumere i modelli nei set di dati. Questo potente strumento consente di elaborare e analizzare enormi quantità di dati in modo semplice ed efficiente.

L’analisi statistica e la modellazione non sono riservate solo ai chatbot avanzati che si basano sulla tecnologia AI NLP. Può essere utilizzato anche nel riconoscimento vocale. E questo strumento avanzato di riconoscimento vocale è in grado di riconoscere gli accenti e comprendere meglio gli omonimi per coloro che parlano con un accento, ma raramente si rivolge a persone che si esprimono costantemente con omonimi diversi perversità.

È uno degli strumenti di riconoscimento vocale più avanzati. L’analisi statistica porta la complessità a un livello completamente nuovo, raccogliendo più dati rispetto ad altri metodi. Si adatta a schemi linguistici anomali e a tutti i tipi di balbuzie, uh, om, ecc.

Molti test statistici vengono applicati per analizzare le difficoltà di avvio prima di eseguire l’algoritmo che terrà conto dei filtri per ottenere risultati migliori. Successivamente, ci sono test che confrontano le prestazioni umane con la precisione dell’output della macchina. E poi c’è un’ulteriore protezione dal rumore che applica filtri dopo un certo tempo di enunciazione che porta a un’altissima riconoscibilità per gli omonimi.

A woman who uses speech to text

Riconoscere determinati dialetti e accenti

In quanto modello basato sui dati, la modellazione statistica può offrire agli sviluppatori di software un maggiore controllo in termini di estrazione e riconoscimento automatico di dialetti e lingue in modi diversi. Gli sviluppatori di software devono anche acquisire più dati per identificare tutte le lingue e i dialetti.

Inoltre, gli sviluppi nella modellazione statistica consentono di identificare determinati dialetti e accenti con cui le persone parlano. Questo sistema si basa sui dati passati per creare modelli linguistici più accurati, che quindi aiutano i processori a identificare più facilmente parole come un cavallo o un gaga.

Capire gli omonimi

Una parola può avere la stessa ortografia, ma significati diversi in base a come viene utilizzata in una frase. Sono conosciuti come omonimi. Il software di sintesi vocale presenta una serie di problemi nell’elaborazione di queste parole con le sue regole di flessione, che possono comportare una decodifica imprecisa delle informazioni.

Non è facile per gli sviluppatori creare software in grado di distinguere tra omonimi. Devono considerare il contesto per identificare correttamente la parola che viene utilizzata.

Oggi ci sono aziende emergenti che credono di poter affrontare questo problema implementando nuove tecnologie. Sperano di differenziare le parole solo con i loro suoni, tralasciando gli indizi contestuali che il software deve utilizzare per un’interpretazione precisa.

Comprensione ed elaborazione del linguaggio naturale: il cervello del parlato in trascrizione del testo

Dove viene utilizzata la sintesi vocale?

Poiché le macchine stanno migliorando nella comprensione del linguaggio umano, le usiamo in luoghi che sarebbero stati inimmaginabili solo pochi anni fa. Abbiamo bisogno di conoscere i limiti della tecnologia affinché ciò avvenga.

La comprensione del linguaggio naturale verifica il significato implicito nella lingua e li correla con il testo per trovare gli schemi che si verificano nel discorso colloquiale.

Quando si tratta di comprensione del linguaggio naturale, l’analisi dei social media è uno dei casi d’uso più popolari. Hai bisogno di un programma per comprendere argomenti, sentimenti o anche diversi tipi di opinioni politiche in un post di Facebook in modo che possano aiutare le aziende ad analizzare meglio il loro pubblico.

Questi programmi non sono ancora così competenti nel trarre conclusioni sui contenuti perché le persone sono difficili da generalizzare, ma si sono dimostrati efficaci nel rilevare le e-mail di spam e nell’analizzare i valori delle persone dalle impronte digitali

Traduzione automatica

Nelle diverse culture, ci sono modi diversi di comunicare i pensieri e le intenzioni degli individui. Uno di questi sono gli strumenti di sintesi vocale. La sintesi vocale è una funzionalità sempre più popolare delle applicazioni del protocollo Voice over Internet che consente a due o più persone che parlano due lingue diverse di comunicare in modo efficace tra loro in tempo reale.

A workspace

Questo strumento di sintesi vocale traduce il messaggio vocale in parole. Quando si tratta di questo, si può facilmente tradurre il proprio messaggio vocale in un’altra lingua. È un modo semplice per comunicare con persone che non parlano la tua lingua a condizione che tu disponga di una fotocamera.

Ciò è particolarmente utile quando si tratta di giornalisti che trattano argomenti specifici di altre culture senza essere fluenti nella lingua locale o semplicemente per chiunque preferisca parlare piuttosto che digitare.

Riassunto del documento

Gli strumenti di riepilogo automatico sono molto promettenti in quest’epoca in cui ci sono molti tipi diversi di contenuti caricati ogni secondo. Non sarà intimidatorio leggere di nuovo l’intero articolo. Ciò richiederà probabilmente molto tempo e fatica. Se riesci a ottenere l’idea principale / le informazioni di riepilogo in una o due righe, ti aiuterebbe a risparmiare così tanto tempo e fatica proprio lì.

La sintesi dei contenuti accademici, o sintesi dei documenti, è un’importante capacità per i computer di fornire riepiloghi istantanei agli studenti durante la lettura della documentazione su Internet. Poiché molti cambiamenti accadono in questi giorni costantemente in molti aspetti, comprese le tendenze negli atteggiamenti di studio e modi produttivi di studio.

Categorizzazione dei contenuti

La categorizzazione dei contenuti è la separazione mirata di contenuti particolari in diverse categorie. Ciò può essere ottenuto attraverso tecniche di comprensione del linguaggio naturale.

I contenuti possono anche essere ottimizzati per la Ricerca Google utilizzando algoritmi di apprendimento automatico che elaboreranno le parole che si trovano nei testi e calcoleranno qual è la loro rilevanza, avendo tale rilevanza come fattore di ranking. In questo modo è possibile classificare i contenuti in base alla rilevanza delle parole chiave, in modo che altre persone possano trovarli che desiderano trovare informazioni su determinati argomenti o argomenti.

Analisi del sentimento

Con l’emergere del software di analisi dei contenuti, gli esseri umani non devono più intervenire manualmente per dare un senso al testo supponente.

Gli strumenti di comprensione del linguaggio naturale ci danno un’idea delle opinioni dei lettori che altrimenti sarebbero qui tutte “al di sotto del livello cognitivo”, a volte risultando solo in ipotesi sui dati. Con loro, le macchine possono offrire un’analisi sistematica di blog, recensioni, tweet, ecc., il che rende più facile per gli inserzionisti e gli esperti di marketing riconoscere ciò che il cliente vuole o di cui ha bisogno senza essere parte o influenzato da questa soggettività.

Rilevamento di plagio

Gli strumenti NLP avanzati non sono come semplici strumenti di plagio

Altre persone possono eseguire il processo di rilevamento del plagio. Ma gli strumenti avanzati di comprensione del linguaggio naturale rilevano anche il plagio. Lo fa attraverso algoritmi di calcolo se c’è plagio ma anche parafrasi. Questi algoritmi gestiscono frasi con vari gradi di complessità della frase e usano la frase dal secondo paragrafo dato come confronto per verificare la somiglianza.

Svantaggi del discorso per gli strumenti di testo

Rispetto ad altri concorrenti di elaborazione del linguaggio naturale, gli strumenti di sintesi vocale hanno una percentuale di successo relativamente bassa. Ciò è particolarmente vero quando la qualità audio di una registrazione è scarsa.

Condizioni di registrazione scadenti possono rovinare una registrazione professionale. Può anche rovinare una sessione di voce fuori campo per un video promozionale aziendale e trasformare qualcosa che sembra interessante in incomprensibile.

Devi essere specifico riguardo ai tuoi script che entrano nella cabina del suono e vengono letti alla lettera. Mentre gli attori potrebbero facilmente utilizzare effetti sonori e altri rumori di sottofondo per renderlo molto più vivace durante le loro sessioni.

A company that converts to text

Dopo che il software ha trascritto una registrazione, una persona o un software deve verificare se la trascrizione è accurata. Indipendentemente dal fatto che ci fossero interruzioni, stavano parlando troppo velocemente o troppo lentamente. Inoltre, se qualcosa è stato percepito come detto, ma in realtà non lo è stato, devono esaminarlo tutto e apportare modifiche.

In caso contrario, la trascrizione da discorso a testo sarà imprecisa e dovranno ricominciare da capo.

Domande frequenti:

Dovresti usare programmi di sintesi vocale gratuiti oa pagamento?

Le app a pagamento tendono a superare quelle gratuite in termini di precisione e velocità, ma lascia anche a te ciò che resta della modifica degli articoli. Ma le app a pagamento ti costeranno denaro, quindi per alcune persone il compromesso non vale i soldi che costa.
A nessuno piace avere a che fare con il pagamento e la gestione degli abbonamenti e quindi questi servizi devono essere più che gratuiti per poter resistere alla prova del tempo. Non sempre offrono un supporto tecnico di qualità, sono scarsi in termini di velocità e precisione e lasciano molte modifiche per te.blank

Come scegliere il giusto programma di sintesi vocale?

Con così tanti strumenti software di sintesi vocale sul mercato, è una sfida sceglierne uno.
Una ricerca generale su Google per “speech to text” farà apparire un elenco di software utili sul mercato. Tuttavia, è necessario esaminare attentamente il loro contenuto e scegliere un pacchetto completo con supporto tecnico affidabile e un servizio clienti utile, non una politica all-inclusive in cui chiami uffici centralizzati e nessuno risponde!
Alcuni buoni esempi includono Transkriptor e Otterblank

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