Convertitore da parlato a testo

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Come funziona la sintesi vocale?

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Brainstorm 4 volte più veloce.

Digitare i tuoi pensieri è obsoleto. Parla loro ad alta voce.

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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.

Che cos’è la tecnologia di sintesi vocale?

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. Dai professionisti della sanità ai giornalisti, il software speech to text è utile. 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

4 passaggi di sintesi vocale:

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 parlato 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 produce 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.

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

Discorso al testo nella 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.

Discorso al testo nel riepilogo 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.

Discorso al testo nella 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 di Google utilizzando algoritmi di apprendimento automatico che elaborano le parole presenti nei testi e calcolano la loro rilevanza, che diventa un 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.

Discorso al testo nell’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.

Discorso al testo nel rilevamento del 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.

 
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Dai una pausa alle tue mani.
Non è necessario scrivere più a mano

Digiti e scrivi troppo nella tua vita quotidiana.

È un peccato che questo suoni banale. Perché gli esseri umani
non sono pensati per sedersi e digitare durante la giornata.

Stai sprecando la tua energia.

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Maricella G.
professoressa
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Il vantaggio principale per me è il tempo. Che ottimo strumento per me, in questo momento posso fare il mio lavoro velocemente e con qualità. Transkriptor è un ottimo strumento per i ricercatori, perché dobbiamo svolgere questo tipo di attività e non abbiamo molto tempo per la trascrizione.
Jimena L.
Fondatore
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Tutto è molto buono, non è costoso, buon rapporto tra prezzo e qualità ed è anche abbastanza veloce. Grande precisione in relazione ai tempi dei sottotitoli e nel riconoscimento delle parole. È stato necessario apportare pochissime correzioni.
Jaqueline B.
Sociologo
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Quello che mi è piaciuto di più di transkryptor è il modo in cui ha un'elevata precisione. Con una piattaforma facile da usare, dovevo solo apportare modifiche alla punteggiatura
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Domande frequenti

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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.

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 Otter