Bagaimana Menggunakan Ucapan ke Teks?

Kita hidup dalam era AI (Kecerdasan Buatan), dan ia menjadi sebahagian daripada kehidupan harian kita. Daripada telefon pintar kita kepada enjin kereta, ia telah menyusup hampir setiap aspek kehidupan kita. Salah satu contohnya ialah teknologi pertuturan ke teks. Rakaman automatik perbualan anda adalah lebih cepat dan lebih mudah untuk dianalisis apabila ia dalam format audio.

Ia menjimatkan pen dan kertas senarai tugasan dan tugasan pejabat. Ia juga membantu doktor memesan ujian dan mengakses carta pesakit dengan kadar ketepatan lebih daripada 99%.

Dengan Analitis Pertuturan anda tidak lagi memerlukan pengumpul tinjauan untuk bertanya kepada orang tentang perasaan mereka. Baca sahaja perbualan mesej teks mereka, walaupun dalam bahasa yang tidak diketahui.

Pengenalan: Apakah itu Teknologi Ucapan Ke Teks?

Ucapan kepada teks mengubah cara kita hidup dan bekerja. Ia mempunyai faedah besar dan dalam beberapa kes boleh menyelesaikan masalah sepenuhnya. Aplikasi untuk alat ini dalam penjagaan kesihatan, perkhidmatan pelanggan, kewartawanan, penyelidikan kualitatif, dan sebagainya terus berkembang setiap tahun.

Artikel ini menunjukkan cara yang berbeza dalam penggunaan teknologi yang menakjubkan ini dalam pelbagai industri hari ini. Daripada profesional penjagaan kesihatan kepada wartawan, perisian pertuturan ke teks bermanfaat. Ia menyediakan permintaan untuk pelaporan yang cepat dan terperinci. Faedahnya diperoleh daripada penjimatan masa, perkhidmatan pelanggan yang lebih baik dan kualiti perkhidmatan yang lebih baik.

Teknologi ini tidak sesuai untuk perbualan semula jadi. Tetapi apabila dipasangkan dengan manusia yang mempunyai kemahiran komunikasi yang hebat, pembantu AI boleh menyelesaikan tugas dengan lebih baik.

Bagaimana Perisian Ucapan ke Teks Berfungsi?

Pengecaman suara dan terjemahan konsep lama yang telah wujud selama beberapa dekad. Ia sentiasa bergantung pada keupayaan bahasa semula jadi manusia.

Oleh itu, selepas penghantaran dan terjemahan ke dalam bahasa lain, manusia akan membersihkan kemungkinan kesilapan dan membuat kesimpulan makna daripada data.

Pada masa kini, penjanaan pengecaman suara bergantung pada rangkaian saraf tiruan. Ia memberikan peningkatan prestasi yang hebat dalam memahami ucapan manusia bertulis melalui isyarat audio. Komputer juga boleh mempengaruhi pilihan perkataan berdasarkan makna yang dimaksudkan atau analisis sentimen. Seperti analisis sentimen suapan Twitter untuk menentukan sama ada orang gembira atau tidak gembira dengan platform atau produk.

A team that uses speech to text

Terdapat 4 langkah penukaran Ucapan Ke Teks:

1. Perisian pengecaman pertuturan menukar isyarat analog kepada bahasa digital. Apabila getaran melalui pembesar suara ke mikrofon, perisian menterjemahkan getaran ini kepada data yang mewakili isyarat digital.

2. Penukar pertuturan ke teks menapis gelombang digital untuk mengekalkan bunyi yang relevan. Bunyi seperti kekunci suara dan mesin taip anda menghasilkan bunyi latar belakang kepada bunyi yang ingin kami bezakan; angin dan hujan contohnya. Tetapi dengan latihan yang mencukupi, sistem menjadi lebih baik dalam menangkap aksen buatan bumi sekali ini seperti lautan atau serangga. Ia tidak meninggalkan apa-apa selain reka bentuk suara anda (atau sumber bunyi lain).

3. Perisian ini memecahkan rakaman audio yang lebih panjang kepada segmen yang sangat pendek, contohnya, seperseribu saat. Ia melakukan itu untuk membandingkannya dengan teks yang tidak diketahui yang berbeza dan menghasilkan terjemahan maya.

Sistem STT adalah berdasarkan proses transkripsi fonetik. Ia membahagikan sebarang peristiwa pertuturan kepada unit bunyi atau suku kata yang penting mengikut kualiti fonetiknya. Secara umum, setiap suku kata sepadan sama ada dengan huruf abjad atau aksara lain. Ia adalah unit yang sesuai untuk pengekodan pertuturan lisan.

4. Akhir sekali, perisian mengeluarkan fail teks yang mengandungi semua bahan yang dituturkan dalam bentuk teks

Model Pembesar Suara Berbeza Digunakan dalam Ucapan ke Teks

Sistem pengecaman suara bebas pembesar suara mengesan suara pembesar suara dan memadankannya dengan pangkalan data suara yang telah ditetapkan. Kemudian ia boleh digunakan oleh sesiapa sahaja. Sistem yang bergantung kepada pembesar suara, sebaliknya, melatih suara seseorang individu dengan perkataan tertentu. Jadi model mempelajari corak pertuturan mereka. Ini membolehkan sistem memberikan hasil yang lebih tepat apabila mereka bercakap dengan mempertimbangkan pembolehubah seperti loghat, dialek, bunyi atau halangan.

Buat masa ini, sukar untuk sistem ini menjadi lebih baik daripada pendengar manusia dalam mengesan wisel serigala dan bunyi latar belakang. Tetapi pada masanya kami berharap mereka akan dapat menghasilkan fail audio yang lebih bersih. Yang akan membolehkan peluang baharu dalam telekomunikasi.

Model Pengecaman Pertuturan Lain

Model pengecaman pertuturan boleh mengurangkan satu tugasan berulang yang orang tidak suka atau tidak mampu lakukan. Mereka berbeza dalam jumlah input yang mereka perlukan untuk tugasan yang berbeza berbanding tahap kemajuan mereka. Sesetengah orang menggunakan pembantu hadir untuk membantu tugasan peringkat tinggi yang lebih sukar.

A meeting that is being turned to text

Anda boleh melakukan tugasan berulang dengan lebih cekap dengan menggunakan model pengecaman pertuturan. Pembantu ini biasanya memerlukan kurang input berbanding jika anda perlu melakukannya sendiri. Oleh itu mereka lebih mudah untuk tugas harian termasuk membalas teks, menyediakan penggera, memainkan muzik, dsb. Tahap pengecaman pertuturan yang berbeza wujud untuk tujuan yang berbeza. Sesetengah mungkin termasuk ketepatan hasil dan kemudahan penggunaan antara tugas yang lebih maju tanpa memerlukan sebarang input. Pilihan lain adalah pilihan yang kurang samar-samar tetapi biasanya memerlukan beberapa jenis pengawasan atau penjagaan oleh pengguna.

Padanan Corak

AI pemadanan corak kurang berkesan berbanding AI pembelajaran mendalam, tetapi kedua-duanya melakukan tugas itu. Ia membolehkan perisian automatik merakam dan menyimpan nombor telefon atau alamat e-mel semasa ia mendengar orang bercakap. Teknologi ini bergantung pada keupayaan teknologi untuk mengenali julat ayat dan perkataan yang sangat terhad. Komputer boleh dibimbing oleh manusia melalui gesaan untuk mengendalikan panggilan di pusat panggilan atau memahami digit dalam alamat, tetapi kebanyakannya, ia dijalankan sendiri.

Analisis dan Permodelan Statistik

Alat yang lebih maju, analisis statistik dan pemodelan adalah penting kerana ia membantu pengguna mengenal pasti perkara yang mereka mahukan. Ia juga menjauhi arah yang sering mengelirukan keputusan dengan salah faham.

Analisis dan pemodelan statistik ialah alat matematik yang boleh mengenal pasti, menerangkan dan meringkaskan corak dalam set data. Alat berkuasa ini memungkinkan untuk memproses dan menganalisis sejumlah besar data dengan mudah dan cekap.

Analisis dan pemodelan statistik bukan hanya dikhaskan untuk chatbots lanjutan yang bergantung pada teknologi AI NLP. Ia boleh digunakan dalam pengecaman pertuturan juga. Dan alat pengecaman pertuturan lanjutan ini dapat mengecam aksen dan memahami homonim dengan lebih baik bagi mereka yang bercakap dengan loghat, tetapi jarang menangani orang yang sentiasa menyatakan diri mereka dengan kepelbagaian homonim yang berbeza.

Ia adalah salah satu alat pengecaman pertuturan yang paling maju. Analisis statistik membawa kerumitan ke tahap yang sama sekali baru, mengumpulkan lebih banyak data daripada kaedah lain. Ia menyesuaikan diri dengan corak bahasa yang tidak normal, dan kepada semua jenis gagap, uhs, oms, dsb.

Banyak ujian statistik digunakan untuk menganalisis kesukaran permulaan sebelum menjalankan algoritma yang akan mengambil kira penapis untuk hasil yang lebih baik. Selepas itu, terdapat ujian yang membandingkan prestasi manusia dengan ketepatan output mesin. Dan kemudian terdapat kalis hingar tambahan yang menggunakan penapis selepas masa sebutan tertentu yang membawa kepada kebolehcaman yang sangat tinggi untuk homonim.

A woman who uses speech to text

Mengenali Dialek dan Aksen Tertentu

Sebagai model dipacu data, pemodelan statistik boleh memberi pembangun perisian kawalan yang lebih besar dari segi mengekstrak dan mengenali dialek dan bahasa secara automatik dengan cara yang berbeza. Pembangun perisian juga perlu memperoleh lebih banyak data untuk mengenal pasti semua bahasa dan dialek.

Tambahan pula, perkembangan dalam pemodelan statistik membolehkan untuk mengenal pasti dialek dan aksen tertentu yang digunakan oleh orang ramai. Sistem ini membina data lepas untuk mencipta model bahasa yang lebih tepat, yang kemudiannya membantu pemproses mengenal pasti perkataan seperti kuda atau gaga dengan lebih mudah.

Memahami Homonim

Satu perkataan mungkin mempunyai ejaan yang sama, tetapi makna yang berbeza berdasarkan cara penggunaannya dalam ayat. Mereka dikenali sebagai homonim. Perisian pertuturan ke teks mempunyai pelbagai isu memproses perkataan ini dengan peraturan infleksinya, yang boleh mengakibatkan penyahkodan maklumat yang tidak tepat.

Bukan mudah untuk pembangun mencipta perisian yang boleh membezakan antara homonim. Mereka perlu mempertimbangkan konteks untuk mengenal pasti perkataan yang digunakan dengan betul.

Hari ini, terdapat syarikat muncul yang percaya bahawa mereka boleh menangani masalah ini dengan melaksanakan teknologi yang lebih baru. Mereka berharap dapat membezakan antara perkataan hanya dengan bunyinya sahaja – meninggalkan petunjuk konteks yang perlu digunakan oleh perisian untuk tafsiran yang tepat.

Pemahaman dan pemprosesan bahasa semula jadi: Otak pertuturan kepada transkripsi teks

Di manakah Ucapan ke Teks Digunakan?

Memandangkan mesin semakin baik dalam memahami bahasa manusia, kami menggunakannya di tempat yang tidak dapat dibayangkan hanya beberapa tahun yang lalu. Kita perlu mengetahui batasan teknologi agar perkara ini berlaku.

Natural Language Understanding memeriksa makna tersirat dalam bahasa dan mengaitkannya dengan teks untuk mencari pola yang berlaku dalam pertuturan sehari-hari.

Apabila bercakap tentang pemahaman bahasa semula jadi, analisis media sosial adalah salah satu kes penggunaan yang paling popular. Anda memerlukan program untuk memahami topik, sentimen atau malah jenis pendapat politik yang berbeza dalam siaran Facebook supaya mereka boleh membantu syarikat menganalisis khalayak mereka dengan lebih baik.

Program ini masih tidak begitu cekap dalam membuat kesimpulan tentang kandungan kerana orang sukar untuk digeneralisasikan tetapi mereka telah terbukti berjaya dengan mengesan e-mel spam dan menganalisis nilai orang dari jejak digital

Terjemahan Mesin

Dalam budaya yang berbeza, terdapat cara yang berbeza untuk menyampaikan pemikiran dan niat individu. Salah satunya ialah alat pertuturan ke teks. Ucapan kepada teks ialah ciri yang semakin popular bagi aplikasi protokol suara melalui internet yang membolehkan dua atau lebih orang yang bercakap dua bahasa berbeza boleh berkomunikasi secara berkesan antara satu sama lain secara masa nyata.

A workspace

Alat pertuturan ke teks ini menterjemah mesej suara ke dalam perkataan. Dalam hal ini, seseorang boleh dengan mudah menterjemahkan mesej suara mereka ke dalam bahasa lain. Ia adalah cara mudah untuk berkomunikasi dengan orang yang tidak bercakap bahasa anda dengan syarat anda mempunyai kamera.

Ini amat membantu apabila ia berkaitan dengan wartawan yang membuat liputan topik yang khusus untuk budaya lain tanpa fasih dalam bahasa tempatan atau sesiapa sahaja yang lebih suka bercakap daripada menaip.

Ringkasan Dokumen

Alat ringkasan automatik sangat menjanjikan pada era ini di mana terdapat pelbagai jenis kandungan yang dimuat naik setiap saat. Ia tidak akan menakutkan untuk membaca keseluruhan artikel sekali lagi. Itu mungkin akan mengambil banyak masa dan usaha. Jika anda boleh mendapatkan maklumat idea utama/ringkasan hanya dalam satu atau dua baris, ini akan membantu anda menjimatkan banyak masa dan usaha di sana.

Ringkasan kandungan akademik, atau ringkasan dokumen, adalah keupayaan penting untuk komputer menyediakan ringkasan segera kepada pelajar semasa membaca dokumentasi di internet. Memandangkan banyak perubahan berlaku hari ini secara berterusan dalam banyak aspek termasuk trend dalam sikap belajar dan cara belajar yang produktif.

Pengkategorian Kandungan

Pengkategorian kandungan ialah pengasingan bertujuan bagi kandungan tertentu ke dalam kategori yang berbeza. Ini boleh dicapai melalui teknik pemahaman bahasa semula jadi.

Kandungan juga boleh dioptimumkan untuk Carian Google dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin yang akan memproses perkataan yang terdapat dalam teks dan mengira apakah kaitannya, mempunyai kaitan itu sebagai faktor kedudukan. Dengan cara ini adalah mungkin untuk mengkategorikan kandungan mengikut perkaitan kata kunci, jadi orang lain boleh mencarinya yang ingin mencari maklumat tentang subjek atau topik tertentu.

Analisis Sentimen

Dengan kemunculan perisian analisis kandungan, manusia tidak lagi perlu campur tangan secara manual untuk memahami teks pendapat.

Alat Pemahaman Bahasa Semulajadi memberi kita cerapan tentang pendapat pembaca yang sebaliknya semuanya “secara kognitif”, kadangkala hanya menghasilkan andaian tentang data. Dengan mereka, mesin boleh menawarkan analisis sistematik blog, ulasan, tweet, dsb., yang memudahkan pengiklan dan pemasar untuk mengenali apa yang pelanggan mahu atau perlukan tanpa menjadi sebahagian atau dipengaruhi oleh subjektiviti ini.

Pengesanan Plagiarisme

Alat NLP lanjutan tidak seperti alat plagiarisme mudah

Orang lain boleh melakukan proses pengesanan plagiarisme. Tetapi alat pemahaman bahasa semula jadi yang canggih juga mengesan plagiarisme. Ia melakukannya melalui algoritma pengkomputeran jika terdapat plagiarisme tetapi juga parafrasa. Algoritma ini mengendalikan ayat dengan pelbagai darjah kerumitan ayat dan menggunakan frasa daripada perenggan kedua yang diberikan sebagai perbandingan untuk menyemak persamaan.

Kelemahan Alat Pertuturan Kepada Teks

Berbanding dengan pesaing pemprosesan bahasa semula jadi yang lain, alat pertuturan ke teks mempunyai kadar kejayaan yang agak rendah. Ini benar terutamanya apabila kualiti audio rakaman adalah lemah.

Keadaan rekod yang buruk boleh merosakkan rakaman profesional. Ia juga boleh merosakkan sesi suara untuk video promosi syarikat dan mengubah sesuatu yang kelihatan menarik menjadi omong kosong.

Anda perlu khusus tentang skrip anda masuk ke gerai bunyi dan dibaca secara verbatim. Walaupun pelakon boleh menggunakan kesan bunyi dan bunyi latar belakang lain dengan mudah untuk menjadikannya lebih meriah semasa sesi mereka.

A company that converts to text

Selepas perisian menyalin rakaman, seseorang atau perisian perlu menyemak sama ada transkrip itu tepat. Sama ada terdapat sebarang gangguan, mereka bercakap terlalu cepat atau terlalu perlahan. Selain itu, jika sesuatu dianggap seperti yang dikatakan, tetapi sebenarnya tidak, mereka perlu melalui semuanya dan membuat pengeditan.

Jika tidak, transkripsi pertuturan ke teks akan menjadi tidak tepat dan mereka perlu bermula dari awal sekali lagi.

Soalan Lazim:

Patutkah Anda Menggunakan Program Ucapan Percuma Atau Berbayar Untuk Teks?

Apl berbayar cenderung untuk mengatasi yang percuma dari segi ketepatan dan kelajuan, ia juga menyerahkan apa yang tinggal kepada penyuntingan artikel kepada anda. Tetapi apl berbayar akan menelan belanja anda jadi bagi sesetengah orang, pertukaran itu tidak berbaloi dengan kosnya.
Tiada siapa yang suka berurusan dengan membayar dan mengurus langganan dan oleh itu perkhidmatan ini perlu lebih daripada sekadar -percuma agar mereka dapat bertahan dalam ujian masa. Mereka tidak selalu menawarkan sokongan teknikal yang berkualiti, mereka kurang dari segi kelajuan dan ketepatan, dan meninggalkan banyak pengeditan untuk anda.blank

Bagaimana untuk memilih program ucapan-ke-teks yang betul?

Dengan begitu banyak alat perisian pertuturan ke teks di pasaran, adalah satu cabaran untuk memilih satu.
Carian umum di Google untuk “ucapan ke teks” akan memaparkan senarai perisian berguna di pasaran. Walau bagaimanapun, seseorang itu perlu meneliti kandungan mereka dengan teliti dan memilih pakej berciri penuh dengan sokongan teknikal yang boleh dipercayai dan perkhidmatan pelanggan yang membantu – bukan dasar merangkumi semua di mana anda menghubungi pejabat berpusat dan tiada siapa yang memberi respons!
Beberapa contoh yang baik termasuk Transkriptor dan Otterblank

Kongsi:

Lagi Catatan

Apakah Apl Transkripsi?

Apl mudah alih telah menjadikan pelbagai perkhidmatan berguna sangat mudah diakses oleh kami. Anda boleh menerima produk atau perkhidmatan dengan mengklik beberapa butang. Mendapatkan transkrip