음성을 텍스트로 활용하는 방법?

우리는 AI(인공 지능) 시대에 살고 있으며 일상 생활의 일부가 되고 있습니다. 스마트폰에서 자동차 엔진에 이르기까지 우리 삶의 거의 모든 측면에 침투했습니다. 그러한 예 중 하나는 음성을 텍스트로 변환하는 기술입니다. 대화의 자동 녹음은 오디오 형식일 때 훨씬 빠르고 쉽게 분석할 수 있습니다.

그것은 펜과 종이 할 일 목록과 사무실 심부름을 저장합니다. 또한 의사가 검사를 주문하고 99% 이상의 정확도로 환자 차트에 액세스할 수 있습니다.

Speech Analytics를 사용하면 더 이상 사람들에게 감정을 묻기 위해 설문 조사 수집기가 필요하지 않습니다. 알 수 없는 언어로 되어 있더라도 대신 문자 메시지 대화를 읽으십시오.

소개: Speech to Text 기술이란 무엇입니까?

Speech to Text는 우리가 살고 일하는 방식을 바꾸고 있습니다. 주요 이점이 있으며 경우에 따라 문제를 완전히 해결할 수 있습니다. 의료, 고객 서비스, 저널리즘, 질적 연구 등에서 이 도구의 응용 프로그램은 매년 계속해서 증가하고 있습니다.

이 기사에서는 이 놀라운 기술이 오늘날 다양한 산업에 참여하는 다양한 방식을 보여줍니다. 의료 전문가에서 언론인에 이르기까지 음성을 텍스트로 변환하는 소프트웨어는 유용합니다. 빠르고 상세한 보고에 대한 요구를 제공합니다. 시간 절약, 고객 서비스 개선, 서비스 품질 개선 등의 이점이 있습니다.

이 기술은 자연스러운 대화에 적합하지 않습니다. 그러나 훌륭한 의사 소통 기술을 가진 인간과 짝을 이루면 AI 도우미는 작업을 훨씬 더 잘 완료할 수 있습니다.

Speech to Text 소프트웨어는 어떻게 작동합니까?

음성 인식 및 번역은 수십 년 동안 사용되어 온 오래된 개념입니다. 그것은 항상 인간의 자연어 능력에 의존했습니다.

따라서 다른 언어로 전송 및 번역한 후 인간은 가능한 오류를 정리하고 데이터에서 의미를 추론합니다.

현재 음성 인식 생성은 인공 신경망에 의존합니다. 오디오 신호를 통해 서면 사람의 말을 이해하는 데 큰 성능 향상을 제공합니다. 컴퓨터는 의도한 의미나 감정 분석에 따라 단어 선택에 영향을 줄 수도 있습니다. 예를 들어 사람들이 플랫폼이나 제품에 만족하는지 불만족하는지 판단하기 위한 Twitter 피드의 감정 분석.

A team that uses speech to text

음성을 텍스트로 변환하는 4단계가 있습니다.

1. 음성 인식 소프트웨어는 아날로그 신호를 디지털 언어로 변환합니다. 진동이 스피커를 통해 마이크에 전달되면 소프트웨어는 이러한 진동을 디지털 신호를 나타내는 데이터로 변환합니다.

2. 음성-텍스트 변환기는 디지털 웨이브를 필터링하여 관련 사운드를 유지합니다. 목소리와 타자기 키 같은 소리는 우리가 구별하려는 소리에 배경 소음을 구성합니다. 예를 들어 바람과 비. 그러나 충분한 훈련을 통해 시스템은 바다나 곤충과 같이 한 번만 지구에서 만든 악센트를 더 잘 포착할 수 있게 됩니다. 그것은 당신의 목소리(또는 다른 음원)의 디자인 외에는 아무것도 남기지 않습니다.

3. 소프트웨어는 긴 오디오 녹음을 매우 짧은 세그먼트(예: 1/1000초)로 나눕니다. 다른 알려지지 않은 텍스트와 비교하고 가상 번역을 제공하기 위해 수행합니다.

STT 시스템은 음성 표기 과정을 기반으로 합니다. 모든 음성 이벤트를 음성 특성에 따라 중요한 소리 단위 또는 음절로 나눕니다. 일반적으로 모든 음절은 알파벳 문자 또는 다른 문자에 해당합니다. 구두 연설을 인코딩하는 데 적합한 단위입니다.

4. 마지막으로 소프트웨어는 모든 음성 자료를 텍스트 형식으로 포함하는 텍스트 파일 을 출력합니다.

Speech to Text에 사용되는 다양한 화자 모델

화자 독립적인 음성 인식 시스템은 화자의 음성을 감지하여 미리 결정된 음성 데이터베이스와 일치시킵니다. 그러면 누구나 사용할 수 있습니다. 반면에 화자 종속 시스템은 특정 단어로 개인의 목소리를 훈련합니다. 따라서 모델은 음성 패턴을 학습합니다. 이를 통해 시스템은 억양, 사투리, 소음 또는 방해와 같은 변수를 고려하여 말할 때 보다 정확한 결과를 제공합니다.

현재로서는 이러한 시스템이 늑대의 휘파람과 배경 소음을 감지하는 데 인간의 청취자보다 뛰어나기 어렵습니다. 그러나 시간이 지나면 더 깨끗한 오디오 파일을 얻을 수 있기를 바랍니다. 이는 통신 분야에서 새로운 기회를 가능하게 할 것입니다.

기타 음성 인식 모델

음성 인식 모델은 사람들이 좋아하지 않거나 할 수 없는 반복적인 작업을 완화할 수 있습니다. 그들은 다른 작업에 필요한 입력의 양과 고급 수준이 다릅니다. 어떤 사람들은 출석 도우미를 사용하여 더 어렵고 높은 수준의 작업을 돕습니다.

A meeting that is being turned to text

음성 인식 모델을 사용하면 반복적인 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다. 이러한 도우미는 일반적으로 직접 수행해야 하는 경우보다 입력이 덜 필요합니다. 따라서 문자 답장, 알람 설정, 음악 재생 등과 같은 일상적인 작업에 더 편리합니다. 다양한 목적을 위해 다양한 수준의 음성 인식이 존재합니다. 일부는 결과의 정확성과 입력이 필요 없는 고급 작업 간의 사용 용이성을 포함할 수 있습니다. 다른 것들은 덜 모호한 선택이지만 일반적으로 사용자의 일종의 감독이나 보살핌이 필요합니다.

패턴 매칭

패턴 매칭 AI는 딥 러닝 AI보다 덜 효과적이지만 둘 다 일을 합니다. 그것은 자동 소프트웨어가 사람들이 말하는 것을 들을 때 전화번호나 이메일 주소를 녹음하고 유지할 수 있도록 합니다. 이 기술은 매우 제한된 범위의 문장과 단어를 인식하는 기술의 능력에 의존합니다. 컴퓨터는 콜센터에서 전화를 처리하거나 주소의 숫자를 이해하기 위해 프롬프트를 통해 사람에 의해 안내될 수 있지만 대부분은 스스로 실행됩니다.

통계 분석 및 모델링

고급 도구, 통계 분석 및 모델링은 사용자가 원하는 것을 정확하게 식별하는 데 도움이 되기 때문에 중요합니다. 또한 종종 오해로 결과를 혼동시키는 방향에서 멀어집니다.

통계 분석 및 모델링은 데이터 세트의 패턴을 식별, 설명 및 요약할 수 있는 수학적 도구입니다. 이 강력한 도구를 사용하면 방대한 양의 데이터를 간단하고 효율적으로 처리하고 분석할 수 있습니다.

통계 분석 및 모델링은 AI NLP 기술에 의존하는 고급 챗봇만을 위한 것이 아닙니다. 음성 인식에서도 사용할 수 있습니다. 그리고 이 고급 음성 인식 도구는 악센트를 인식하고 악센트로 말하는 사람들의 동음이의어를 더 잘 이해할 수 있지만, 다른 동음이의어의 변덕으로 끊임없이 자신을 표현하는 사람들을 거의 다루지 않습니다.

가장 진보된 음성 인식 도구 중 하나입니다. 통계 분석은 복잡성을 완전히 새로운 차원으로 끌어올려 다른 방법보다 더 많은 데이터를 수집합니다. 변칙적인 언어 패턴과 모든 종류의 말더듬, 어, 옴 등에 적응합니다.

더 나은 결과를 위해 필터를 고려할 알고리즘을 실행하기 전에 시작 어려움을 분석하기 위해 많은 통계 테스트가 적용됩니다. 그 다음에는 인간의 성능과 기계의 출력 정확도를 비교하는 테스트가 있습니다. 그리고 특정 발화 후 필터를 적용하는 추가 노이즈 프루핑이 있어 동음이의어에 대한 인식률이 매우 높습니다.

A woman who uses speech to text

특정 방언과 억양 인식하기

데이터 기반 모델인 통계 모델링은 소프트웨어 개발자에게 다양한 방식으로 방언과 언어를 자동으로 추출하고 인식하는 측면에서 더 큰 제어 권한을 제공할 수 있습니다. 소프트웨어 개발자는 모든 언어와 방언을 식별하기 위해 더 많은 데이터를 수집해야 합니다.

게다가 통계 모델링의 발전으로 사람들이 말하는 특정 방언과 억양을 식별할 수 있게 되었습니다. 이 시스템은 더 정확한 언어 모델을 생성하기 위해 과거 데이터를 기반으로 구축되며, 이를 통해 프로세서는 말이나 가가와 같은 단어를 더 쉽게 식별할 수 있습니다.

동음이의어 이해하기

단어는 철자가 같을 수 있지만 문장에서 어떻게 사용되는지에 따라 의미가 다릅니다. 그들은 동음 이의어로 알려져 있습니다. Speech-to-text 소프트웨어는 굴절 규칙으로 이러한 단어를 처리하는 일련의 문제가 있으며, 이로 인해 정보가 부정확하게 디코딩될 수 있습니다.

개발자가 동음이의어를 구별할 수 있는 소프트웨어를 만드는 것은 쉽지 않습니다. 그들은 사용되는 단어를 정확하게 식별하기 위해 문맥을 고려해야 합니다.

오늘날에는 새로운 기술을 구현하여 이 문제를 해결할 수 있다고 믿는 기업이 부상하고 있습니다. 그들은 정확한 해석을 위해 소프트웨어가 사용해야 하는 컨텍스트 단서를 남기고 소리만으로 단어를 구별하기를 희망합니다.

자연어 이해 및 처리: 음성의 두뇌를 텍스트로 변환

Speech to Text는 어디에 사용됩니까?

기계가 인간의 언어를 더 잘 이해함에 따라 우리는 불과 몇 년 전만 해도 상상할 수 없었던 곳에서 기계를 사용합니다. 그러기 위해서는 기술의 한계를 알아야 합니다.

자연어 이해는 언어의 함축적 의미를 확인하고 이를 텍스트와 연관시켜 구어체에서 발생하는 패턴을 찾습니다.

자연어 이해와 관련하여 소셜 미디어 분석은 가장 인기 있는 사용 사례 중 하나입니다. Facebook 게시물의 주제, 감정 또는 다양한 유형의 정치적 의견을 이해하는 프로그램이 필요합니다. 그래야 기업이 잠재고객을 더 잘 분석할 수 있습니다.

이러한 프로그램은 사람들이 일반화하기 어렵기 때문에 여전히 콘텐츠에 대한 결론을 내리는 데 능숙하지 않지만 스팸 이메일을 탐지하고 디지털 발자국에서 사람들의 가치를 분석하는 데는 성공적임이 입증되었습니다.

기계 번역

다른 문화권에는 개인의 생각과 의도를 전달하는 다양한 방법이 있습니다. 그 중 하나는 음성을 텍스트로 변환하는 도구입니다. Speech to Text는 서로 다른 두 가지 언어를 사용하는 두 명 이상의 사람들이 실시간으로 서로 효과적으로 통신할 수 있게 해주는 인터넷 프로토콜 응용 프로그램을 통한 음성의 점점 더 인기 있는 기능입니다.

A workspace

이 음성 텍스트 변환 도구는 음성 메시지를 단어로 번역합니다. 이에 관해서는 음성 메시지를 다른 언어로 쉽게 번역할 수 있습니다. 카메라만 있다면 당신의 언어를 구사하지 못하는 사람들과 쉽게 의사소통할 수 있는 방법입니다.

이것은 현지 언어에 유창하지 않고 다른 문화에 특정한 주제를 다루는 기자 또는 타이핑보다 말하는 것을 선호하는 사람에게 특히 유용합니다.

문서 요약

자동 요약 도구는 매초 다양한 유형의 콘텐츠가 업로드되는 이 시대에 매우 유망합니다. 전체 기사를 다시 읽어도 겁이 나지 않을 것입니다. 아마도 많은 시간과 노력이 필요할 것입니다. 한 두 줄로 주요 아이디어/요약 정보를 얻을 수 있다면 바로 그곳에서 많은 시간과 노력을 절약하는 데 도움이 될 것입니다.

학업 내용 요약 또는 문서 요약은 인터넷에서 문서를 읽는 동안 컴퓨터가 학생들에게 즉각적인 요약을 제공하는 중요한 기능입니다. 요즘 꾸준히 많은 변화가 일어나면서 공부 태도나 생산적인 공부 방법의 경향 등 많은 면에서 꾸준히 변화하고 있습니다.

콘텐츠 분류

콘텐츠 분류는 특정 콘텐츠를 다른 카테고리로 의도적으로 분리하는 것입니다. 이것은 자연어 이해 기술을 통해 달성할 수 있습니다.

텍스트에서 찾은 단어를 처리하고 관련성을 순위 요소로 사용하여 관련성을 계산하는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 콘텐츠를 Google 검색에 최적화할 수도 있습니다. 이렇게 하면 키워드 관련성을 기준으로 콘텐츠를 분류할 수 있으므로 특정 주제나 주제에 대한 정보를 찾고자 하는 다른 사람들이 찾을 수 있습니다.

감정 분석

콘텐츠 분석 소프트웨어의 등장으로 인간은 더 이상 독단적인 텍스트를 이해하기 위해 수동으로 개입할 필요가 없습니다.

자연어 이해 도구를 사용하면 여기에서는 모두 “인지적으로 이면에 있는” 독자 의견에 대한 통찰력을 얻을 수 있으며 때로는 데이터에 대한 가정만 결과로 나타납니다. 이를 통해 기계는 블로그, 리뷰, 트윗 등에 대한 체계적인 분석을 제공할 수 있으므로 광고주와 마케터는 이러한 주관성에 참여하거나 영향을 받지 않고 고객이 원하거나 필요로 하는 것을 더 쉽게 인식할 수 있습니다.

표절 감지

고급 NLP 도구는 단순한 표절 도구가 아닙니다.

다른 사람들이 표절 탐지 프로세스를 수행할 수 있습니다. 그러나 고급 자연어 이해 도구는 표절도 감지합니다. 표절은 물론 의역이 있는 경우 컴퓨팅 알고리즘을 통해 이를 수행합니다. 이러한 알고리즘은 다양한 정도의 문장 복잡성을 가진 문장을 처리하고 두 번째 주어진 단락의 구문을 유사성을 확인하기 위한 비교로 사용합니다.

음성을 텍스트로 변환하는 도구의 단점

다른 자연어 처리 경쟁업체에 비해 음성 텍스트 변환 도구는 성공률이 상대적으로 낮습니다. 녹음의 오디오 품질이 좋지 않은 경우 특히 그렇습니다.

열악한 녹음 조건은 전문 녹음을 망칠 수 있습니다. 또한 회사 홍보 비디오의 음성 해설 세션을 망치고 흥미롭게 들리는 내용을 횡설수설하게 만들 수도 있습니다.

스크립트가 사운드 부스에 들어가서 그대로 읽혀지는 것에 대해 구체적이어야 합니다. 배우들은 사운드 효과 및 기타 배경 소음을 쉽게 사용하여 세션 중에 더 생생하게 들릴 수 있습니다.

A company that converts to text

소프트웨어가 녹음을 필사한 후 사람이나 소프트웨어는 녹취록이 정확한지 확인해야 합니다. 방해가 있든 말든 그들은 너무 빠르거나 너무 느리게 말하고 있었습니다. 또한 어떤 것이 말하는 것으로 인식되지만 실제로는 그렇지 않은 경우 모든 것을 검토하고 수정해야 합니다.

그렇지 않으면 음성-텍스트 변환이 부정확해지고 처음부터 다시 시작해야 합니다.

자주 묻는 질문:

문자 프로그램에 무료 또는 유료 음성을 사용해야 합니까?

유료 앱 은 정확성과 속도 면에서 무료 앱을 능가하는 경향이 있으며 나머지 기사 편집 작업도 사용자에게 달려 있습니다. 그러나 유료 앱은 비용이 많이 들므로 일부 사람들에게는 트레이드 오프가 비용을 지불할 가치가 없습니다.
아무도 구독료를 지불하고 관리하는 것을 좋아하지 않으므로 이러한 서비스는 시간의 시험을 견디기 위해 무료 이상이어야 합니다. 그들은 항상 양질의 기술 지원을 제공하는 것은 아니며 속도와 정확성 면에서 열악하며 많은 편집을 남겨둡니다.blank

올바른 음성 텍스트 변환 프로그램을 선택하는 방법은 무엇입니까?

시장에는 수많은 음성 텍스트 변환 소프트웨어 도구가 있으므로 하나를 선택하는 것이 어렵습니다.
Google에서 “speech to text”를 일반적으로 검색하면 시장에 나와 있는 유용한 소프트웨어 목록이 나타납니다. 그러나 콘텐츠를 주의 깊게 살펴보고 신뢰할 수 있는 기술 지원과 유용한 고객 서비스가 포함된 모든 기능을 갖춘 패키지를 선택해야 합니다. 중앙 사무실에 전화를 걸어도 아무도 응답하지 않는 포괄적인 정책이 아닙니다!
몇 가지 좋은 예에는 Transkriptor와 Otter가 있습니다.blank

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