Kalbėjimo atpažinimas nėra visiems tinkamas sprendimas. Kalbos atpažinimas yra niuansuotas, o jo tipai skiriasi atsižvelgiant į daugybę funkcijų. Funkcijos apima kalbos identifikavimą ir garsiakalbių atpažinimo sistemas. Turimos kalbos atpažinimo programinės įrangos įvairovė patenkina skirtingus poreikius ir naudojimo būdus.
Toliau pateikiama 12 kalbėjimo atpažinimo tipų.
- Nuo garsiakalbio priklausomas kalbos atpažinimas: nuo garsiakalbio priklausomos kalbos atpažinimo sistemos mokosi ir prisitaiko prie unikalių individualaus vartotojo balso savybių.
- Nuo kalbėtojo nepriklausomas kalbėjimo atpažinimas: nuo garsiakalbio nepriklausomos kalbėjimo atpažinimo sistemos supranta ir apdoroja bet kurio vartotojo kalbą, nereikalaujant išankstinio mokymo.
- Nuolatinis kalbėjimo atpažinimas: nuolatinės kalbos atpažinimo sistemos tiksliai apdoroja ir transkribuoja natūralią, sklandžią kalbą.
- Diskrečiojo kalbėjimo atpažinimas: Diskrečios kalbėjimo atpažinimo sistemos reikalauja, kad vartotojai kalbėtų žodžius atskirai su pauzėmis tarp jų, kad būtų galima tiksliai atpažinti.
- Didelis žodyno nuolatinis kalbos atpažinimas (LVCSR): Didelio žodyno nuolatinio kalbos atpažinimo (LVCSR) sistemos apdoroja ir supranta kalbą su daugybe žodynų natūralioje tėkmėje.
- Kalbėjimo atpažinimo valdymas ir valdymas : Kalbėjimo atpažinimo sistemų valdymas ir valdymas atpažįsta konkrečias balso komandas ir vykdo atitinkamus veiksmus ar valdiklius.
- Natūralios kalbos apdorojimas (NLP)- Patobulintas kalbos atpažinimas: natūralios kalbos apdorojimas (NLP)-Patobulintos kalbos atpažinimo sistemos interpretuoja ir analizuoja šnekamąją kalbą, naudodamos pažangius NLP metodus.
- Tolimojo lauko kalbos atpažinimas: tolimojo lauko kalbos atpažinimo sistemos tiksliai užfiksuoja ir apdoroja kalbą iš tolo, įveikdamos foninį triukšmą ir kambario akustiką.
- Artimojo lauko kalbos atpažinimas : artimojo lauko kalbos atpažinimo sistemos specializuojasi tiksliai apdorojant kalbą iš artimo nuotolio, paprastai per kelias pėdas nuo mikrofono.
- Įterptasis ir debesų technologijos pagrindu veikiantis kalbėjimo atpažinimas: įdėtosios kalbėjimo atpažinimo sistemos veikia lokaliai įrenginyje, apdorodamos balso komandas be interneto ryšio.
- Gilus mokymusi pagrįstas kalbos atpažinimas: giliuoju mokymusi pagrįstos kalbos atpažinimo sistemos naudoja pažangius neuroninius tinklus, kad labai tiksliai analizuotų ir interpretuotų žmogaus kalbą.
- Hibridinės sistemos: hibridinės sistemos sujungia įvairių kalbos atpažinimo technologijų stipriąsias puses, kad padidintų tikslumą ir našumą.
1. Nuo garsiakalbio priklausomas kalbos atpažinimas
Nuo garsiakalbio priklausantis kalbos atpažinimas pritaikytas konkrečiai vartotojo balsui, todėl galima tiksliai transkripciją realiuoju laiku. Pagrindinės nuo garsiakalbio priklausomo kalbos atpažinimo funkcijos apima didelį tikslumo dažnį ir pritaikytus balso profilius. Galimas trūkumas yra pradinė laiko investicija į sistemos mokymą, nepaisant įspūdingo tikslumo.
Nuo garsiakalbio priklausantis tipas pasižymi puikiu tikslumu, bet mažiau lankstumo, palyginti su nuo garsiakalbio nepriklausomu kalbos atpažinimu. Idealiai tinka profesionalams, kuriems reikalingos tikslios transkripcijos, nuo garsiakalbio priklausantis kalbos atpažinimas netinka bendram naudojimui.
2. Nuo kalbėtojo nepriklausomas kalbos atpažinimas
Nuo garsiakalbio nepriklausomas kalbėjimo atpažinimas supranta bet kokį balsą, nereikalaujant konkretaus vartotojo tinkinimo. Pagrindiniai nuo kalbėtojo nepriklausomo kalbos atpažinimo bruožai yra platus naudojimas ir pritaikomumas. Nuo garsiakalbio nepriklausomas kalbos atpažinimas daro kompromisą dėl tikslumo, palyginti su nuo garsiakalbio priklausančiomis sistemomis.
Vartotojai rekomenduoja nuo garsiakalbio nepriklausomą kalbos atpažinimą programoms, kurioms reikalingas didelio masto balso atpažinimas, pvz., klientų aptarnavimo robotams ar balsu aktyvuojamiems buitiniams įrenginiams.
3. Nuolatinis kalbos atpažinimas
Nuolatinis kalbos atpažinimas, skirtingai nuo kitų sistemų, leidžia vartotojams kalbėti natūraliai ir sklandžiai, atpažįstant sakinius, o ne atskirus žodžius. Svarbus bruožas yra jo gebėjimas iššifruoti prijungtą kalbą, skatinant intuityvią ir patogią patirtį. Nuolatinio kalbos atpažinimo tikslumas sutampa su persidengiančia kalba, nors ir pranašesnis už žmogaus pokalbio atspindėjimą.
Nuolatinis kalbos atpažinimas suteikia organiškesnę sąveiką, priešingai nei nuo kalbėtojo nepriklausomas kalbos atpažinimas, tačiau triukšmingoje aplinkoje gali kilti sunkumų dėl tikslumo. Nuolatinis kalbos atpažinimas idealiai tinka transkripcijos paslaugoms ir puikiai tinka scenarijams, kuriuose pagrindinis dalykas yra natūralus, sklandus pokalbis, pavyzdžiui, diktavimas ar susitikimų transkripcija.
4. Diskretus kalbos atpažinimas
Diskrečiajam kalbėjimo atpažinimui reikia, kad vartotojai pristabdytų žodžius, taip padidindami atpažinimo tikslumą. Daug funkcijų turinti technologija puikiai atlieka tokias užduotis kaip balso komandų sistemos, nors ir natūralaus pokalbio srauto kaina. Diskretusis kalbos atpažinimas jaučiasi mažiau intuityvus, skirtingai nei nuolatinis kalbos atpažinimas, tačiau jo tikslumas interpretuojant komandas yra pranašesnis. Vartotojai rekomenduoja atpažinimo tipą užduotims, kuriose pirmenybė teikiama tikslumui, o ne sklandumui, pvz., balso komandų programoms.
5. Didelis žodyno nuolatinis kalbos atpažinimas (LVCSR)
Didelis žodyno nuolatinis kalbos atpažinimas (LVCSR) yra galinga technologija, išsiskirianti plačia žodyno apimtimi. LVCSR puikiai interpretuoja sudėtingą, natūralią kalbą, todėl tai yra puikus pasirinkimas programoms. LVCSR kovoja su tikslumu esant foniniam triukšmui, pavyzdžiui, nuolatiniam kalbos atpažinimui.
LVCSR pranašesnis už atskirą kalbos atpažinimą, palengvindamas sklandžią pokalbio patirtį, kuri idealiai tinka transkripcijos paslaugoms. Vartotojai dažnai rekomenduoja LVCSR akademiniams tyrimams, žiniasklaidai ir teisinėms paslaugoms dėl savo puikių gebėjimų versti sudėtingą kalbą.
6. Valdykite ir valdykite kalbos atpažinimą
Komandų ir kontrolės (C&C) kalbos atpažinimas puikiai atlieka tikslius veiksmus balso komandomis, todėl jis yra naudingas laisvų rankų programoms ir prieinamumui. Pagrindinis C&CSR privalumas yra galimybė valdyti įrenginius be rankinio įsikišimo, padidinant patogumą ir prieinamumą. jis gali susilpnėti suprasdamas sudėtingą kalbą, palyginti su dideliu žodyno nuolatiniu kalbos atpažinimu (LVCSR). C&C kalbos atpažinimas labiausiai tinka tokioms pramonės šakoms kaip automobiliai, išmaniųjų namų sistemos ir pagalbinės technologijos.
7. Natūralios kalbos apdorojimas (NLP)-patobulintas kalbos atpažinimas
Natūralios kalbos apdorojimo (NLP)patobulintas kalbos atpažinimas pagerina vartotojo patirtį, suprasdamas ir interpretuodamas žmogaus kalbą kontekstiniu būdu. NLP- patobulintas kalbos atpažinimas klesti suprantant žmogaus pokalbio niuansus, skirtingai nei vadovavimo ir kontrolės (C&C) kalbos atpažinimas.
Natūralios kalbos apdorojimo (NLP)sustiprinto kalbos atpažinimo pagrindinė stiprybė yra jos geresnis kontekstinis supratimas, kuris pagerina vartotojo sąveiką. Trūkumas yra padidėjęs didelės skaičiavimo galios poreikis. Pramonės šakoms, kuriose į žmogų panašus pokalbių aiškinimas yra labai naudingas, NLP- patobulintas kalbos atpažinimas.
8. Tolimojo lauko kalbos atpažinimas
Tolimojo lauko kalbos atpažinimas (FFSR) apdoroja kalbą per atstumą, todėl idealiai tinka išmaniųjų namų sistemoms ir konferencijų salėms. Reikšmingas tolimojo lauko kalbos atpažinimo pranašumas yra galimybė aptikti kalbą esant foniniam triukšmui – funkcijai, išskiriančiai ją iš "Command and Control" (C&C) kalbos atpažinimo.
FFSR kovoja su interpretacijos tikslumu, kai kalbėtojas yra toli. FFSR teikia platesnes programas, kai įrenginys nėra arti vartotojo, o C&C puikiai vykdo tiesiogines komandas. Vartotojai rekomenduoja šią technologiją situacijose, kai reikia balso komandų iš tolo.
9. Artimojo lauko kalbos atpažinimas
Artimojo lauko kalbos atpažinimo (NFSR) pritaikymai artimojo nuotolio sąveikoms, puikiai tinkantys programose, kuriose garsiakalbis yra per kelias pėdas nuo įrenginio. NFSR stiprybė yra tai, kad dėl savo artumo užtikrinamas didelis transkripcijos tikslumas. NFSR našumas mažėja tolimose situacijose, skirtingai nei tolimojo lauko kalbos atpažinimas. NFSR yra ypač efektyvus asmeninių įrenginių naudotojams, kai vartotojas paprastai yra arti įrenginio.
10. Įterptasis ir debesies pagrindu veikiantis kalbos atpažinimas
Įterptosios ir debesų technologijos pagrindu veikiančios kalbos atpažinimo sistemos siūlo universalias programas įvairiuose įrenginiuose ir aplinkose. Įterptosios sistemos Excel operacijose neprisijungus, užtikrinant privatumą ir greitį. Jiems gali trūkti didelių kalbinių galimybių, kurias teikia debesijos sistemos. Debesų sistemos, nors ir reikalingos interneto ryšiui, gali pasigirti puikiu tikslumu iš plačių kalbų duomenų bazių.
Debesų pagrindu veikiančios kalbos atpažinimo sistemos klesti tiek artimo, tiek tolimo lauko situacijose, priešingai nei NFSR. Abi technologijos tinka vartotojams, teikiantiems pirmenybę operacijoms neprisijungus arba platesniam kalbos palaikymui.
11. Gilus mokymusi pagrįstas kalbos atpažinimas
Gilusis mokymasis pagrįstas kalbos atpažinimas naudoja dirbtinio intelekto galią, kad pagerintų transkripcijos tikslumą. Gilusis mokymusi pagrįstas kalbos atpažinimas naudoja plačias kalbų duomenų bazes, pagerindamas savo kalbines galimybes, palyginamas su debesų kompiuterija pagrįstomis sistemomis. Ši kalbos atpažinimo technologija klesti aplinkoje su įvairiomis tarmėmis ir akcentais, todėl ji puikiai tinka organizacijoms, dirbančioms su daugiakultūriais klientais.
12. Hibridinės sistemos
Hibridinės sistemos naudoja neuroninio tinklo (NN) metodą, kad užtikrintų tikslią ir aukštos kokybės transkripciją. Šios sistemos sujungia tiek įterptojo, tiek gilaus mokymosi pagrindu veikiančio kalbos atpažinimo pranašumus, todėl užtikrinama sklandi pusiausvyra tarp operacijų neprisijungus ir kalbinių gebėjimų. Hibridinių sistemų sudėtingumas lemia didesnius skaičiavimo poreikius, palyginti su kitais tipais. Hibridinės sistemos klesti kalbų įvairovėje, todėl jos idealiai tinka pramonės šakoms, turinčioms daugiakultūrę vartotojų bazę.
Kas yra kalbėjimo atpažinimas?
Kalbos atpažinimas yra esminis pasiekimas, kuris ir toliau formuoja žmogaus ir kompiuterio sąveikos kraštovaizdį. Kalbos atpažinimas veikia verčiant šnekamąją kalbą į rašytinį tekstą. Ši technologija yra labai svarbi keliose srityse, nes padidina veiksmingumą ir efektyvumą. Pavyzdžiui, kalbos atpažinimas padeda internetinėms transkripcijos platformoms, tokioms kaip Transkriptor, nes leidžia realiuoju laiku konvertuoti kalbą į tekstą.
Kalbėjimo atpažinimas įgalina balsu suaktyvintas numerio rinkimo ir ieškos galimybes klientų aptarnavimo srityje. Kalbėjimo atpažinimas yra vertinga prieinamumo priemonė, siūlanti alternatyvų bendravimo būdą neįgaliesiems. Vartotojai gali naudotis technologijomis laisvų rankų įranga, naudodami kalbos atpažinimo sistemą.
Kokio tipo kalbos atpažinimas dažniausiai naudojamas kasdien?
Kasdien dažniausiai naudojami dviejų tipų kalbos atpažinimai. Tipai apima įterptuosius ir debesies pagrindus. Įterptasis kalbos atpažinimas integruojamas į tokius įrenginius kaip išmanieji telefonai ir nešiojamieji kompiuteriai, todėl jie gali apdoroti garso įvestį vietoje.
Debesų technologijos pagrindu veikiantis kalbėjimo atpažinimas apdorojimui priklauso nuo interneto ryšio ir nuotolinių serverių. Žmonės naudoja abi kalbos atpažinimo formas atlikdami kasdienes užduotis, pvz., duodami balso komandas įrenginiuose ir bendraudami su klientų aptarnavimo tarnyba.
Per pastarąjį mėnesį 50 proc. žmonių naudojosi paieška balsu per asmeninį įrenginį, pabrėždami plačiai paplitusį kalbos atpažinimo technologijos paplitimą ir poveikį kasdieniame gyvenime. Ši technologija dažnai apima didelio žodyno nuolatinio kalbos atpažinimo (LVCSR), natūralios kalbos apdorojimo (NLP)-patobulinto kalbos atpažinimo ir giliojo mokymosi pagrįsto kalbos atpažinimo derinį, kad būtų lengviau atlikti tikslias paieškas balsu.
Kokio tipo kalbėjimo atpažinimas naudojamas retai?
Vienas iš retai naudojamų kalbos atpažinimo tipų yra diskretus kalbos atpažinimas, kuris apima atskirų žodžių ar frazių įvedimą. Specializuotos programos, pvz., medicininė transkripcijos programinė įranga arba komandų valdymo sistemos, paprastai naudoja šio tipo kalbos atpažinimą.
Kuri kalbėjimo atpažinimo programinė įranga yra geriausia rašytojams?
Geriausia kalbos atpažinimo programinė įranga rašytojams yra Transkriptor. Transkriptor supaprastina transkripcijos procesą stulbinančiu tikslumu, greitu apsisukimo laiku ir sklandžia AI integracija. Transkriptor stovi neprilygstami w hether vartotojai užrašo spontaniškas mintis arba perrašo ilgus interviu. Pažangus Transkriptor algoritmas užtikrina aukštą tikslumą, sumažindamas daug laiko reikalaujančių peržiūrų poreikį.
Kokios yra skirtingų kalbos atpažinimo tipų programos?
Toliau pateikiamos kelios dažniausiai pasitaikančios kalbos atpažinimo programos.
- Sveikatos priežiūra: Medicinos specialistai naudoja kalbos atpažinimo technologiją medicininei transkripcijai ir pacientų duomenų fiksavimui, padidindami dokumentacijos efektyvumą ir tikslumą.
- Telekomunikacijos: Kalbėjimo atpažinimas įgalina numerio rinkimą balsu ir automatizuotą klientų aptarnavimą, padidindamas patogumą ir pagerindamas klientų patirtį.
- Automobilių pramonė: Kalbos atpažinimas įgalina laisvų rankų įrangos valdymo sistemas, skirtas navigacijai ir pramogoms, todėl vairuotojai gali susikaupti ir naudotis įvairiomis funkcijomis.
- Namų automatika: Kalbos atpažinimas įgalina balsu valdomus išmaniųjų namų įrenginius, todėl lengva valdyti šviesas, termostatus.
- Rašymas: Kalbėjimo atpažinimo paslaugos, tokios kaip Transkriptor , padeda rašytojams teikdamos tikslią ir efektyvią transkripciją, taupydamos laiką ir didindamos produktyvumą.
- Teisė: Kalbos atpažinimo technologija padeda perrašyti parodymus, pokalbius ir teismo bylas, užtikrinant tikslų įrašą visuose teisiniuose procesuose.
- Išsilavinimas: Kalbos atpažinimas leidžia studentams konvertuoti paskaitas į tekstą, kad būtų galima geriau suprasti ir peržiūrėti.
- Subtitravimas: Kalbėjimo atpažinimas padeda realiuoju laiku subtitruoti ir subtitrus, padidina žiūrovų pasiekiamumą ir padidina paieškos variklio optimizavimą (SEO).
- Finansai: Kalbėjimo atpažinimas pagreitina operacijų ir klientų sąveikų dokumentavimo procesą.
- Mažmeninė prekyba: kalbėjimo atpažinimas supaprastina atsargų valdymą naudojant balsu nukreiptą sandėliavimą.
Kuo skiriasi kalbėjimo atpažinimas ir diktavimas?
Skirtumas tarp kalbos atpažinimo ir diktavimo yra tas, kad kalbos atpažinimas supranta ir veikia pagal žodines komandas, o diktantas orientuotas į šnekamosios kalbos pavertimą rašytiniu tekstu. Tiek kalbos atpažinimas, tiek diktantas yra veiksmingos priemonės perrašant ištartus žodžius į tekstą, tarnaujančios iš esmės skirtingiems tikslams.
Interaktyvios technologijos, pvz., balso asistentai ir automatizuotas klientų aptarnavimas, paprastai naudoja kalbos atpažinimą, kad suprastų kalbą ir į ją reaguotų. Diktavimas yra neįkainojamas visiems, kuriems reikia transkripcijos paslaugų, nes jis pirmiausia paverčia šnekamąją kalbą rašytiniu tekstu. Kalbėjimo atpažinimas interpretuoja ir reaguoja į kalbą, o diktantas ją transkribuoja.
