Kalbos atpažinimo alternatyva yra rankinė transkripcija. Rankinis transkripcija yra žodinės kalbos konvertavimo į rašytinį tekstą procesas, klausantis garso ar vaizdo įrašo ir įvedant turinį.
Yra daug kalbos atpažinimo programinės įrangos, tačiau keli pavadinimai rinkoje išsiskiria, kai kalbama apie kalbos atpažinimo programinę įrangą; Dragon NaturallySpeaking, "Google" kalbos į tekstą ir Transkriptor.
Sąvoka "kas yra kalbos atpažinimas?" yra susijusi su sistemos ar programinės įrangos gebėjimu suprasti ir transformuoti žodinį bendravimą į rašytinę tekstinę formą. Jis veikia kaip pagrindinis pagrindas įvairioms šiuolaikinėms programoms, pradedant balsu įjungiamais virtualiais asistentais, tokiais kaip Siri ar Alexa , baigiant diktavimo įrankiais ir manipuliavimu laisvų rankų įranga.
Ši plėtra prisidės prie didesnės balsu pagrįstos sąveikos integracijos į asmens kasdienį gyvenimą.
Kas yra kalbėjimo atpažinimas?
Kalbėjimo atpažinimas, žinomas kaip ASR, balso atpažinimas arba kalbos vertimas į tekstą, yra technologinis procesas. Tai leidžia kompiuteriams analizuoti ir transkribuoti žmogaus kalbą į tekstą.
Kaip veikia Kalbėjimo atpažinimas?
Kalbos atpažinimo technologija veikia panašiai kaip žmogus kalbasi su draugu. Ausys aptinka balsą, o smegenys apdoroja ir supranta. Ši technologija veikia, tačiau ji apima pažangią programinę įrangą ir sudėtingus algoritmus. Yra keturi žingsniai, kaip tai veikia.
Mikrofonas įrašo balso garsus ir paverčia juos mažais skaitmeniniais signalais, kai vartotojai kalba į įrenginį. Programinė įranga apdoroja signalus, kad pašalintų kitus balsus ir sustiprintų pirminę kalbą. Sistema suskaido kalbą į mažus vienetus, vadinamus fonemomis.
Skirtingos fonemos suteikia savo unikalius matematinius vaizdus sistemoje. Jis gali atskirti atskirus žodžius ir daryti išsilavinusias prognozes apie tai, ką kalbėtojas bando perteikti.
Sistema naudoja kalbos modelį, kad nuspėtų tinkamus žodžius. Modelis numato ir koreguoja žodžių sekas pagal kalbos kontekstą.
Tekstinį kalbos vaizdą sukuria sistema. Procesas reikalauja trumpo laiko. Tačiau transkripcijos teisingumas priklauso nuo įvairių aplinkybių, įskaitant garso kokybę.
Kuo svarbus kalbėjimo atpažinimas?
Kalbos atpažinimo svarba yra išvardyta žemiau.
- Efektyvumas: Tai leidžia valdyti laisvų rankų įranga. Tai leidžia lengviau ir efektyviau atlikti kelias užduotis.
- Prieinamumas: Ji teikia būtiną paramą žmonėms su negalia.
- Saugumas: Tai sumažina blaškymąsi, nes leidžia skambinti laisvų rankų įranga.
- Vertimas realiuoju laiku: Tai palengvina kalbos vertimą realiuoju laiku. Tai griauna komunikacijos barjerus.
- Automatizavimas: Jis įgalina virtualius asistentus, tokius kaip Siri, Alexair Google Assistant, supaprastindamas daugelį kasdienių užduočių.
- Suasmeninimas: Tai leidžia įrenginiams ir programoms suprasti vartotojo nuostatas ir komandas.
Kaip naudojamas kalbėjimo atpažinimas?
Toliau išvardyti 7 kalbėjimo atpažinimo naudojimo būdai.
- Virtualūs asistentai. Tai apima balsu įjungiamų asistentų, tokių kaip Siri, Alexair Google asistentas, maitinimą.
- Transkripcijos paslaugos. Tai apima sakytinio turinio konvertavimą į rašytinį tekstą dokumentacijos, subtitrų ar kitais tikslais.
- Sveikatos priežiūros. Tai leidžia gydytojams ir slaugytojams diktuoti pacientų užrašus ir įrašus laisvų rankų įranga.
- Automobilių. Jis apima galimybę transporto priemonėse įjungti balsu aktyvuojamus valdiklius – nuo muzikos grojimo iki navigacijos.
- Klientų aptarnavimas. Jis apima balsu aktyvuojamų IVR skambučių centruose.
- Educatio.: Tai skirta palengvinti kalbų mokymosi programas, padėti tarti ir suprasti pratimus.
- Žaidimų. Tai apima balso komandų galimybių teikimą vaizdo žaidimuose, kad patirtis būtų labiau įtraukianti.
Kas naudoja kalbėjimo atpažinimą?
Paprasti vartotojai, profesionalai, studentai, kūrėjai ir turinio kūrėjai naudoja balso atpažinimo programinę įrangą. Balso atpažinimas siunčia tekstinius pranešimus, skambina ir valdo įrenginius balso komandomis. Teisininkai, gydytojai ir žurnalistai yra tarp profesionalų, kurie naudojasi kalbos atpažinimu. Naudodami kalbėjimo atpažinimo programinę įrangą, jie diktuoja konkretaus domeno informaciją.
Koks yra kalbėjimo atpažinimo naudojimo pranašumas?
Kalbos atpažinimo naudojimo pranašumas daugiausia yra jo prieinamumas ir efektyvumas. Tai daro žmogaus ir mašinos sąveiką prieinamesnę ir efektyvesnę. Tai sumažina žmogaus poreikį, kuris taip pat užima daug laiko ir yra atviras klaidoms.
Tai naudinga prieinamumui. Žmonės, turintys klausos sutrikimų, naudoja balso komandas, kad galėtų lengvai bendrauti. Sveikatos priežiūros efektyvumas labai padidėjo, o specialistai naudoja kalbos atpažinimą greitam įrašymui. Vairavimo nustatymuose esančios balso komandos padeda išlaikyti saugumą ir leidžia rankoms bei akims sutelkti dėmesį į esmines pareigas.
Koks yra kalbėjimo atpažinimo naudojimo trūkumas?
Kalbos atpažinimo naudojimo trūkumas yra jo netikslumų galimybė ir priklausomybė nuo konkrečių sąlygų. Aplinkos triukšmas ar akcentai painioja algoritmą. Dėl to atsiranda klaidingų interpretacijų arba perrašymo klaidų.
Šie netikslumai yra problemiški. Jie yra labai svarbūs tokiose jautriose situacijose kaip medicininis perrašymas ar teisiniai dokumentai. Kai kurioms sistemoms reikia laiko išmokti, kaip žmogus kalba, kad galėtų tinkamai veikti. Balso atpažinimo sistemoms tikriausiai sunku interpretuoti kelis garsiakalbius vienu metu. Kitas trūkumas yra privatumas. Balsu aktyvuojami įrenginiai gali netyčia įrašyti privačius pokalbius.
Kokie yra skirtingi kalbėjimo atpažinimo tipai?
Toliau pateikiami 3 skirtingi kalbos atpažinimo tipai.
- Automatinis kalbėjimo atpažinimas (ASR)
- Nuo garsiakalbio priklausomas atpažinimas (SDR)
- Nuo kalbėtojo nepriklausomas pripažinimas (SIR)
Automatinis kalbėjimo atpažinimas (ASR) yra vienas iš labiausiai paplitusių kalbos atpažinimo tipų . ASR sistemos konvertuoja šnekamąją kalbą į teksto formatą. Daugelis programų juos naudoja kaip Siri ir Alexa. ASR daugiausia dėmesio skiria kalbos supratimui ir perrašymui nepriklausomai nuo kalbėtojo, todėl jis plačiai taikomas.
Nuo garsiakalbio priklausantis atpažinimas atpažįsta vieno vartotojo balsą. Reikia laiko išmokti ir prisitaikyti prie jų konkrečių balso modelių ir akcentų. Nuo garsiakalbių priklausomos sistemos yra labai tikslios dėl mokymo. Tačiau jiems sunku atpažinti naujus balsus.
Nuo kalbėtojo nepriklausomas atpažinimas interpretuoja ir transkribuoja bet kurio kalbėtojo kalbą. Jam nerūpi akcentas, kalbėjimo tempas ar balso tonas. Šios sistemos yra naudingos programose, kuriose yra daug vartotojų.
Kokius akcentus ir kalbas gali atpažinti kalbos atpažinimo sistemos?
Akcentai ir kalbos, kurias gali atpažinti kalbos atpažinimo sistemos, yra anglų, ispanų ir mandarinų kalbos. Šios sistemos dažnai apima pritaikytus tarmių ir akcentų atskyrimo modelius. Ji pripažįsta kalbų įvairovę. Transkriptor, pavyzdžiui, kaip diktavimo programinė įranga, palaiko daugiau nei 100 kalbų.
Ar kalbėjimo atpažinimo programinė įranga yra tiksli?
Taip, kalbos atpažinimo programinės įrangos tikslumas viršija 95%. Tačiau jo tikslumas skiriasi priklausomai nuo daugelio dalykų. Foninis triukšmas ir garso kokybė yra du jų pavyzdžiai.
Kiek tikslūs gali būti kalbos atpažinimo rezultatai?
Kalbėjimo atpažinimo rezultatai optimaliomis sąlygomis gali pasiekti iki 99% tikslumo lygį. Aukščiausiam kalbos atpažinimo tikslumo lygiui reikalingos kontroliuojamos sąlygos, tokios kaip garso kokybė ir foninis triukšmas. Pirmaujančios kalbos atpažinimo sistemos pranešė apie tikslumo rodiklius, viršijančius 99%.
Kaip teksto transkripcija veikia su kalbėjimo atpažinimu?
Teksto transkripcija veikia su kalbos atpažinimu analizuojant ir apdorojant garso signalus. Teksto transkripcijos procesas prasideda mikrofonu, kuris įrašo kalbą ir konvertuoja ją į skaitmeninius duomenis. Tada algoritmas padalija skaitmeninį garsą į mažus gabalus ir analizuoja kiekvieną iš jų, kad nustatytų skirtingus tonus.
Pažangūs kompiuteriniai algoritmai padeda sistemai suderinti šiuos garsus su atpažintais kalbos modeliais. Programinė įranga lygina šiuos modelius su didžiule kalbos duomenų baze, kad surastų žodžius, kuriuos vartotojai suformulavo. Tada jis sujungia žodžius, kad sukurtų loginį tekstą.
Kaip garso duomenys apdorojami naudojant kalbėjimo atpažinimą?
Kalbėjimo atpažinimas apdoroja garso duomenis skaidydamas garso bangas, ištraukdamas funkcijas ir susiedamas jas su kalbinėmis dalimis. Sistema renka ir apdoroja nuolatines garso bangas, kai vartotojai kalba į įrenginį. Programinė įranga pereina į funkcijų ištraukimo etapą.
Programinė įranga izoliuoja specifines garso savybes. Jame daugiausia dėmesio skiriama fonemoms, kurios yra labai svarbios norint atpažinti vieną fonemą iš kitos. Procesas apima dažnio komponentų vertinimą.
Tada sistema pradeda naudoti savo apmokytus modelius. Programinė įranga sujungia ištrauktas funkcijas su žinomomis fonemomis, naudodama didžiules duomenų bazes ir mašininio mokymosi modelius.
Sistema paima fonemas ir sujungia jas, kad sudarytų žodžius ir frazes. Sistema sujungia technologinius įgūdžius ir kalbos supratimą, kad triukšmai būtų paversti suprantamu tekstu ar komandomis.
Kokia yra geriausia kalbos atpažinimo programinė įranga?
Žemiau pateikiamos 3 geriausios kalbos atpažinimo programinės įrangos.
- Transkriptor
- Dragon NaturallySpeaking
- "Google" kalbos vertimas į tekstą
Tačiau geriausios kalbos atpažinimo programinės įrangos pasirinkimas priklauso nuo asmeninių pageidavimų.
Transkriptor yra internetinė transkripcijos programinė įranga, kuri naudoja dirbtinį intelektą greitai ir tiksliai transkripcijai. Vartotojai gali išversti savo nuorašus vienu paspaudimu tiesiai iš Transkriptor prietaisų skydelio. Transkriptor technologiją galima įsigyti kaip išmaniojo telefono programą, Google Chrome plėtinį ir virtualų susitikimų robotą. Jis suderinamas su populiariomis platformomis, tokiomis kaip Zoom, Microsoft Teamsir Google Meet todėl ji yra viena geriausių kalbos atpažinimo programinės įrangos.
Dragon NaturallySpeaking leidžia vartotojams sakytinę kalbą paversti rašytiniu tekstu. Ji siūlo prieinamumą ir pritaikymą konkrečioms kalbinėms kalboms. Vartotojams patinka programinės įrangos pritaikomumas skirtingiems žodynams.
"Google" kalbos vertimas į tekstą yra plačiai naudojamas dėl savo mastelio keitimo, integravimo parinkčių ir galimybės palaikyti kelias kalbas. Asmenys jį naudoja įvairiose programose, pradedant transkripcijos paslaugomis ir baigiant balso komandų sistemomis.
Ar kalbos atpažinimas ir diktavimas yra tas pats?
Ne, kalbos atpažinimas ir diktantas nėra tas pats. Jų pagrindiniai tikslai yra skirtingi, nors tiek balso atpažinimas, tiek diktantas verčia sakytinę kalbą į tekstą. Kalbėjimo atpažinimas yra platesnis terminas, apimantis technologijos gebėjimą atpažinti ir analizuoti ištartus žodžius. Jis konvertuoja juos į kompiuteriams suprantamą formatą.
Diktavimas reiškia kalbėjimo garsiai procesą įrašymui. Diktavimo programinė įranga naudoja kalbos atpažinimą, kad konvertuotų ištartus žodžius į rašytinį tekstą.
Kuo skiriasi kalbėjimo atpažinimas ir diktavimas?
Skirtumas tarp kalbos atpažinimo ir diktavimo yra susijęs su jų pirminiu tikslu, sąveika ir apimtimi. Jo pagrindinis tikslas yra atpažinti ir suprasti ištartus žodžius. Diktavimas turi aiškesnį tikslą. Jame pagrindinis dėmesys skiriamas tiesioginiam sakytinės kalbos perrašymui į rašytinę formą.
Kalbėjimo atpažinimas apima platų programų spektrą pagal taikymo sritį. Tai padeda balso asistentams atsakyti į vartotojų klausimus. Diktavimo taikymo sritis yra siauresnė.
Tai suteikia dinamiškesnę interaktyvią patirtį, dažnai leidžiančią užmegzti dvipusius dialogus. Pavyzdžiui, virtualūs asistentai, tokie kaip Siri ar Alexa , ne tik supranta vartotojų užklausas, bet ir pateikia atsiliepimus ar atsakymus. Diktavimas veikia paprasčiau. Paprastai tai yra vienpusė procedūra, kai vartotojas kalba, o sistema transkribuoja, o programa nedalyvauja atsakymo diskusijoje.
