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。

テキスト技術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。 医療関係者からジャーナリストまで、音声読み上げソフトは有益です。 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。

テキストへのスピーチの4つのステップ：

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. 音声テキスト変換装置は、デジタル波をフィルタリングして、関連する音を残しています。 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。

3.3。 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、音声転写 プロセスをベースにしています。 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、このソフトウェアは、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する

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。

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。

機械翻訳における音声からテキストへ

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。

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。

文書要約におけるスピーチからテキストへ

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。

コンテンツ分類における音声認識

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。

また、機械学習アルゴリズムを使って、文章中の単語を処理して関連性を計算し、その関連性をランキング要因としてコンテンツをGoogle検索に最適化することもできる。 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。

感情分析におけるスピーチからテキストへ

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。

盗用検出における音声からテキストへ

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。

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。