スピーチをテキストに利用する方法は?

私たちはAI(人工知能)の時代に生きており、それは私たちの日常生活の一部になりつつあります。 スマートフォンから車のエンジンまで、私たちの生活のほぼすべての側面に浸透しています。 そのような例の1つは、音声からテキストへのテクノロジーです。 会話の自動録音は、音声形式の場合、はるかに迅速かつ簡単に分析できます。

ペンと紙のやることリストとオフィスの用事を節約します。 また、医師が検査を注文し、99%以上の正解率で患者のカルテにアクセスするのにも役立ちます。

Speech Analyticsを使用すると、調査コレクターが人々にどのように感じているかを尋ねる必要がなくなります。 未知の言語であっても、代わりにテキストメッセージの会話を読んでください。

はじめに:テキストテクノロジーへのスピーチとは何ですか?

スピーチからテキストへの変換は、私たちの生活と働き方を変えています。 これには大きな利点があり、場合によっては問題を完全に解決できます。 ヘルスケア、カスタマーサービス、ジャーナリズム、定性的研究などにおけるこのツールのアプリケーションは、毎年増え続けています。

この記事では、この驚くべきテクノロジーが今日のさまざまな業界に参加するさまざまな方法を紹介します。 医療専門家からジャーナリストまで、音声認識ソフトウェアは有益です。 これは、迅速で詳細なレポートの需要に対応します。 利点は、時間の節約、顧客サービスの向上、およびサービスの品質の向上からもたらされます。

このテクノロジーは、自然な会話には最適ではありません。 しかし、優れたコミュニケーションスキルを持つ人間と組み合わせると、AIアシスタントはタスクを無限に上手く完了することができます。

音声認識ソフトウェアはどのように機能しますか?

音声認識と翻訳は、何十年も前から存在している古い概念です。 それは常に人間の自然言語能力に依存していました。

したがって、送信して別の言語に翻訳した後、人間は起こりうるエラーをクリーンアップし、データから意味を推測します。

現在、音声認識の生成は人工ニューラルネットワークに依存しています。 音声信号を介して書かれた人間のスピーチを理解する上で、パフォーマンスが大幅に向上します。 コンピューターは、意図された意味や感情分析に基づいて単語の選択に影響を与えることもできます。 プラットフォームや製品に人々が満足しているか不満であるかを判断するためのTwitterフィードの感情分析など。

A team that uses speech to text

音声からテキストへの変換には4つのステップがあります。

1.音声認識ソフトウェアは、アナログ信号をデジタル言語に変換します。 振動がスピーカーからマイクに伝わると、ソフトウェアはこれらの振動をデジタル信号を表すデータに変換します。

2.音声からテキストへのコンバーターは、デジタル波をフィルター処理して、関連性のあるサウンドを維持します。 あなたの声やタイプライターのキーのような音は、私たちが区別したい音のバックグラウンドノイズを構成します。たとえば、風と雨。 しかし、十分なトレーニングがあれば、システムは、海や昆虫のようなこれらのかつての地球で作られたアクセントをうまく捉えることができます。 それはあなたの声(または他の音源)のデザインだけを残します。

3.ソフトウェアは、長いオーディオ録音を非常に短いセグメント、たとえば1000分の1秒に分割します。 それは、それらを異なる未知のテキストと比較し、仮想翻訳を考え出すためにそれを行います。

STTシステムは、発音表記プロセスに基づいています。 音声イベントを、音声品質に応じて重要なサウンドユニットまたは音節に分割します。 一般に、すべての音節はアルファベットの文字または別の文字のいずれかに対応します。 これは、口頭の音声をエンコードするための適切な単位です。

4.最後に、ソフトウェアはすべての音声素材をテキスト形式で含むテキストファイルを出力します

音声からテキストへの使用で使用されるさまざまなスピーカーモデル

話者に依存しない音声認識システムは、話者の声を検出し、それを所定の声のデータベースと照合します。 そうすれば、誰でも使用できます。 一方、話者に依存するシステムは、特定の単語で個人の声を訓練します。 したがって、モデルは音声パターンを学習します。 これにより、アクセント、方言、ノイズ、障害物などの変数を考慮して、システムが話すときに、より正確な結果を提供できます。

現在のところ、これらのシステムが狼の口笛やバックグラウンドノイズの検出において人間のリスナーよりも優れていることは困難です。 しかし、やがて彼らがよりクリーンなオーディオファイルを生み出すことができるようになることを願っています。 これにより、電気通信の新しい機会が可能になります。

その他の音声認識モデル

音声認識モデルは、人々が好まない、または実行できない1つの反復タスクを軽減できます。 それらは、異なるタスクに必要な入力の量と、それらがどれだけ進んでいるかが異なります。 一部の人々は、より困難で高レベルのタスクを支援するために出席アシスタントを使用します。

A meeting that is being turned to text

音声認識モデルを使用すると、反復的なタスクをより効率的に実行できます。これらのアシスタントは通常、自分で行う必要がある場合よりも少ない入力で済みます。 したがって、テキストへの返信、アラームの設定、音楽の再生などの日常業務に便利です。 さまざまな目的のために、さまざまなレベルの音声認識が存在します。 一部には、入力を必要とせずに、結果の正確さと、より高度なタスク間の使いやすさが含まれる場合があります。 他のものはそれほど曖昧な選択ではありませんが、通常、ユーザーによる何らかの監視または注意が必要です。

パターンマッチング

パターンマッチングAIは、深層学習AIよりも効果的ではありませんが、どちらも機能します。 自動ソフトウェアが、人々が話すのを聞いたときに電話番号や電子メールアドレスを記録して保持できるようにします。 このテクノロジーは、非常に限られた範囲の文や単語を認識するテクノロジーの能力に依存しています。 コンピューターは、コールセンターでの通話を処理したり、住所の数字を理解したりするために、プロンプトを介して人間が誘導することができますが、ほとんどの場合、コンピューターは独自に実行されます。

統計分析とモデリング

より高度なツール、統計分析、およびモデリングは、ユーザーが必要なものを正確に特定するのに役立つため、重要です。 また、誤解によって結果を混乱させることが多い方向から離れます。

統計分析とモデリングは、データセット内のパターンを識別、記述、要約できる数学的ツールです。 この強力なツールにより、大量のデータを簡単かつ効率的に処理および分析できます。

統計分析とモデリングは、AINLPテクノロジーに依存する高度なチャットボット専用ではありません。 音声認識にも使用できます。 また、この高度な音声認識ツールは、アクセントを認識し、アクセントで話す人の同音異義語をよりよく理解することができますが、常に異なる同音異義語の逆境で自分自身を表現している人に対処することはめったにありません。

これは、最も高度な音声認識ツールの1つです。 統計分析は、複雑さをまったく新しいレベルに引き上げ、他の方法よりも多くのデータを収集します。 それは異常な言語パターン、そしてあらゆる種類の吃音、ええと、omsなどに適応します。

より良い結果を得るためにフィルターを考慮に入れるアルゴリズムを実行する前に、開始の難しさを分析するために多くの統計的検定が適用されます。 その後、人間のパフォーマンスと機械の出力精度を比較するテストがあります。 そして、同音異義語の非常に高い認識可能性につながる特定の発話時間の後にフィルターを適用する追加のノイズプルーフがあります。

A woman who uses speech to text

特定の方言とアクセントを認識する

データ駆動型モデルとして、統計モデリングにより、ソフトウェア開発者は、さまざまな方法で方言と言語を自動的に抽出して認識するという点で、より優れた制御を行うことができます。 ソフトウェア開発者は、すべての言語と方言を識別するために、より多くのデータを取得する必要もあります。

さらに、統計モデリングの開発により、人々が話す特定の方言やアクセントを特定することが可能になりました。 このシステムは、過去のデータに基づいてより正確な言語モデルを作成し、プロセッサが馬やガガなどの単語を簡単に識別できるようにします。

同音異義語を理解する

単語のつづりは同じかもしれませんが、文での使用方法によって意味が異なります。 それらは同音異義語として知られています。 音声テキスト変換ソフトウェアには、語尾変化規則を使用してこれらの単語を処理する際の一連の問題があり、情報のデコードが不正確になる可能性があります。

同音異義語を区別できるソフトウェアを開発者が作成するのは簡単ではありません。 使用されている単語を正しく識別するために、文脈を考慮する必要があります。

今日、新しいテクノロジーを実装することでこの問題に取り組むことができると信じている企業が出現しています。 彼らは、音だけで単語を区別することを望んでいます-ソフトウェアが正確な解釈のために使用する必要がある文脈の手がかりを省きます。

自然言語理解と処理:音声からテキストへの文字起こしの頭脳

音声認識はどこで使用されますか?

機械が人間の言語をよりよく理解するようになるにつれて、私たちはほんの数年前には想像もできなかった場所でそれらを使用します。 これを実現するには、テクノロジーの限界を知る必要があります。

自然言語理解は、言語の暗黙の意味をチェックし、それらをテキストと関連付けて、口語のスピーチで発生するパターンを見つけます。

自然言語理解に関しては、ソーシャルメディア分析は最も一般的なユースケースの1つです。 Facebookの投稿にあるトピック、感情、さらにはさまざまな種類の政治的意見を理解して、企業が視聴者をより適切に分析できるようにするプログラムが必要です。

これらのプログラムは、一般化するのが難しいため、コンテンツについて結論を出す能力はまだありませんが、スパムメールを検出し、デジタルフットプリントから人々の価値を分析することに成功していることが証明されています。

機械翻訳

異なる文化では、個人の考えや意図を伝えるさまざまな方法があります。 それらの1つは、音声テキスト変換ツールです。 テキストへの音声認識は、2つの異なる言語を話す2人以上の人々がリアルタイムで互いに効果的に通信できるようにする、ボイスオーバーインターネットプロトコルアプリケーションのますます人気のある機能です。

A workspace

この音声テキスト変換ツールは、音声メッセージを単語に変換します。 これに関しては、音声メッセージを別の言語に簡単に翻訳できます。 カメラがあれば、あなたの言語を話さない人と簡単にコミュニケーションをとることができます。

これは、現地の言語に堪能でなくても他の文化に固有のトピックをカバーするジャーナリストや、タイピングよりも話すことを好む人にとって特に役立ちます。

ドキュメントの要約

自動要約ツールは、毎秒さまざまな種類のコンテンツがアップロードされるこの時代に非常に有望です。 記事全体をもう一度読むのは恐ろしいことではありません。 それにはおそらく多くの時間と労力がかかるでしょう。 主要なアイデア/要約情報を1行か2行で取得できれば、その場で多くの時間と労力を節約できます。

アカデミックコンテンツの要約、またはドキュメントの要約は、インターネット上のドキュメントを読みながら、コンピュータが学生に即座に要約を提供するための重要な機能です。 最近は、勉強の態度や生産的な勉強の仕方など、いろいろな面で着実に変化が起こっています。

コンテンツの分類

コンテンツの分類とは、特定のコンテンツを意図的にさまざまなカテゴリに分類することです。 これは、自然言語理解技術によって達成できます。

コンテンツは、テキストで見つかった単語を処理し、その関連性をランキング要素として計算する機械学習アルゴリズムを使用して、Google検索用に最適化することもできます。 このようにして、キーワードの関連性によってコンテンツを分類することができるので、特定の主題やトピックに関する情報を見つけたい他の人がコンテンツを見つけることができます。

感情分析

コンテンツ分析ソフトウェアの出現により、人間は、意見のあるテキストを理解するために手動で介入する必要がなくなりました。

自然言語理解ツールは、読者の意見に対する洞察を提供します。それ以外の場合は、すべて「認知的下」にあり、データに関する仮定のみが生じる場合があります。 それらを使用すると、マシンはブログ、レビュー、ツイートなどの体系的な分析を提供できるため、広告主やマーケターは、この主観に関与したり影響を受けたりすることなく、顧客が何を望んでいるか、何を必要としているかを簡単に認識できます。

盗用検出

高度なNLPツールは、単純な盗用ツールとは異なります

他の人は盗用検出プロセスを行うことができます。 しかし、高度な自然言語理解ツールも盗用を検出します。 盗用だけでなく言い換えもある場合は、計算アルゴリズムを介してそれを行います。 これらのアルゴリズムは、さまざまな程度の文の複雑さを持つ文を処理し、類似性をチェックするための比較として、2番目に指定された段落のフレージングを使用します。

テキストツールへの音声の欠点

他の自然言語処理の競合他社と比較して、音声テキスト変換ツールの成功率は比較的低くなっています。 これは、録音の音質が悪い場合に特に当てはまります。

録音条件が悪いと、プロの録音が台無しになる可能性があります。 また、会社のプロモーションビデオのナレーションセッションを台無しにし、面白そうなものをぎこちないものに変える可能性もあります。

スクリプトがサウンドブースに入り、逐語的に読まれるということについて具体的にする必要があります。 俳優は効果音やその他のバックグラウンドノイズを簡単に使用して、セッション中のサウンドをより生き生きとさせることができます。

A company that converts to text

ソフトウェアが録音を転記した後、人またはソフトウェアは転記が正確であるかどうかを確認する必要があります。 中断があったかどうかにかかわらず、彼らは速すぎたり遅すぎたりしていました。 また、何かが言われているように認識されたが、実際にはそうではなかった場合、彼らはそれをすべて調べて編集する必要があります。

そうしないと、音声からテキストへの文字起こしが不正確になり、最初からやり直す必要があります。

よくある質問:

テキストプログラムに無料または有料の音声を使用する必要がありますか?

有料アプリは、精度と速度の点で無料アプリよりも優れている傾向があります。また、記事の編集に残されたものはあなたに任されています。 しかし、有料アプリはあなたにお金がかかるので、一部の人々にとってはトレードオフはそれがかかるお金の価値がありません。
サブスクリプションの支払いと管理を好む人は誰もいないので、これらのサービスは、時間の試練に耐えるために、ただ無料である以上のものである必要があります。 彼らは常に質の高い技術サポートを提供するとは限りません、彼らはスピードと正確さの点で貧弱であり、あなたに多くの編集を任せます。blank

適切な音声テキスト変換プログラムを選択するにはどうすればよいですか?

市場には非常に多くの音声テキスト変換ソフトウェアツールがあるため、1つを選択するのは困難です。
Googleで「音声認識」を一般的に検索すると、市場で役立つソフトウェアのリストが表示されます。 ただし、コンテンツを注意深く熟読し、信頼できる技術サポートと役立つカスタマーサービスを備えたフル機能のパッケージを選択する必要があります。一元化されたオフィスに電話して誰も応答しない包括的なポリシーではありません。
いくつかの良い例には、TranskriptorとOtterが含まれますblank

シェア:

その他の投稿