How to Make Use of Speech to Text?

We leven in het tijdperk van AI (Artificial Intelligence) en het wordt een onderdeel van ons dagelijks leven. From our smartphones to car engines, it has infiltrated almost every aspect of our life. Een voorbeeld hiervan is spraak-naar-tekst technologie. Automatic recordings of your conversations are much quicker and easier to analyze when they’re in an audio format.

Het bespaart pen en papier to-do-lijsten en kantoorboodschappen. Het helpt artsen ook om tests te bestellen en patiëntenkaarten te openen met een nauwkeurigheid van meer dan 99%.

With Speech Analytics you no longer need a survey collector to ask people how they feel. Lees in plaats daarvan gewoon hun sms-gesprekken, zelfs als het in een onbekende taal is.

Inleiding: wat is spraak-naar-teksttechnologie?

Speech to text is changing the way we live and work. Het heeft grote voordelen en kan in sommige gevallen een probleem volledig oplossen. De toepassingen voor deze tool in de zorg, klantenservice, journalistiek, kwalitatief onderzoek enzovoort groeien elk jaar verder.

This article shows the different ways in which this amazing piece of technology takes part in various industries today. From healthcare professionals to journalists, speech-to-text software is beneficial. It provides for the demand for fast and detailed reporting. De voordelen zijn dat het tijd bespaart, de klantenservice verbetert en de kwaliteit van de dienstverlening verbetert.

De technologie is niet perfect voor natuurlijke gesprekken. But when paired with humans with great communication skills, the AI assistant can complete tasks infinitely better.

Hoe werkt spraak-naar-tekstsoftware?

Spraakherkenning en vertaling een oud concept dat al tientallen jaren bestaat. Het vertrouwde altijd op de natuurlijke taalcapaciteiten van mensen.

Thus, after transmission and translation into another language, humans would clean up possible errors and infer meaning from data.

Tegenwoordig is het genereren van spraakherkenning afhankelijk van kunstmatige neurale netwerken. It gives it a great performance boost in understanding written human speech through audio signals. Computers can also influence word choice based on intended meaning or sentiment analysis. Zoals sentimentanalyse van Twitter-feeds om te bepalen of mensen tevreden of ongelukkig zijn met een platform of product.

A team that uses speech to text

There are 4 steps of Speech To Text conversion:

1. Spraakherkenningssoftware zet analoge signalen om in digitale taal. Wanneer trillingen door de luidspreker naar de microfoon gaan, vertaalt de software deze trillingen naar gegevens die digitale signalen vertegenwoordigen.

2. Spraak-naar-tekst-converter filtert digitale golven om de relevante geluiden te behouden. Klinkt alsof je stem en typemachinetoetsen achtergrondgeluiden vormen voor de geluiden die we willen onderscheiden; wind en regen bijvoorbeeld. But with enough training, the system becomes better at capturing these one-time earth-crafted accents like oceans or insects. It leaves nothing but the design of your voice (or other sound sources).

3. De software verdeelt langere audio-opnames in zeer korte segmenten, bijvoorbeeld een duizendste van een seconde. It does that to compare them with different unknown texts and come up with a virtual translation.

The STT system is based on the phonetic transcription process. It divides any speech event into important sound units or syllables according to its phonetic qualities. In general, every syllable corresponds either to a letter of the alphabet or another character. It is an appropriate unit for encoding oral speech.

4. Ten slotte voert de software een tekstbestand uit dat al het gesproken materiaal in tekstvorm bevat

Different Speaker Models Used in Speech to Text

Een sprekeronafhankelijk spraakherkenningssysteem detecteert de stem van de spreker en koppelt deze aan een vooraf bepaalde stemmendatabase. Then it can be used by anyone. Een sprekerafhankelijk systeem daarentegen traint de stem van een persoon met specifieke woorden. Dus het model leert hun spraakpatronen. Hierdoor biedt het systeem nauwkeurigere resultaten wanneer ze spreken door rekening te houden met variabelen zoals accent, dialect, ruis of obstructie.

Vanaf nu is het moeilijk voor deze systemen om beter te worden dan menselijke luisteraars in het detecteren van wolvenfluitjes en achtergrondgeluid. Maar mettertijd hopen we dat ze schonere audiobestanden kunnen opleveren. Dat zal nieuwe kansen in de telecommunicatie mogelijk maken.

Andere spraakherkenningsmodellen

Spraakherkenningsmodellen kunnen een repetitieve taak verlichten die mensen niet leuk vinden of niet kunnen doen. Ze verschillen in de hoeveelheid input die ze nodig hebben voor verschillende taken versus hoe geavanceerd ze zijn. Sommige mensen gebruiken een assistent om te helpen met moeilijkere taken op hoog niveau.

A meeting that is being turned to text

U kunt repetitieve taken efficiënter uitvoeren door spraakherkenningsmodellen te gebruiken. Deze assistenten hebben doorgaans minder input nodig dan wanneer u ze zelf zou moeten doen. Daarom zijn ze handiger voor dagelijkse taken, zoals het beantwoorden van teksten, het instellen van alarmen, het afspelen van muziek, enz. Er bestaan verschillende niveaus van spraakherkenning voor verschillende doeleinden. Sommige kunnen nauwkeurigheid van resultaten en gebruiksgemak tussen meer geavanceerde taken bevatten zonder dat zelfs enige invoer nodig is. Andere zijn minder dubbelzinnige keuzes, maar vereisen doorgaans een soort toezicht of zorg van de gebruiker.

Patroonovereenkomst

Pattern matching AI is minder effectief dan deep learning AI, maar ze doen allebei hun werk. Het stelt automatische software in staat om telefoonnummers of e-mailadressen op te nemen en te bewaren terwijl het mensen hoort praten. Deze technologie is gebaseerd op het vermogen van technologie om een zeer beperkt aantal zinnen en woorden te herkennen. Computers kunnen door mensen worden aangestuurd via prompts om oproepen in callcenters af te handelen of cijfers in een adres te begrijpen, maar voor het grootste deel staan ze op zichzelf.

Statistische analyse en modellering

Meer geavanceerde tools, statistische analyse en modellering zijn belangrijk omdat het gebruikers helpt precies te bepalen wat ze willen. Het wijkt ook af van de richting van het vaak verwarren van de resultaten door misverstanden.

Statistische analyse en modellering is een wiskundig hulpmiddel dat patronen in datasets kan identificeren, beschrijven en samenvatten. Deze krachtige tool maakt het mogelijk om op een eenvoudige en efficiënte manier enorme hoeveelheden data te verwerken en te analyseren.

Statistische analyse en modellering zijn niet alleen voorbehouden aan geavanceerde chatbots die afhankelijk zijn van AI NLP-technologie. Het kan ook worden gebruikt bij spraakherkenning. En deze geavanceerde spraakherkenningstool is in staat accenten te herkennen en homoniemen beter te begrijpen voor degenen die met een accent spreken, maar spreekt zelden mensen aan die zich constant uiten met perversiteit van verschillende homoniemen.

Het is een van de meest geavanceerde hulpmiddelen voor spraakherkenning. De statistische analyse tilt complexiteit naar een geheel nieuw niveau en verzamelt meer gegevens dan andere methoden. Het past zich aan aan afwijkende taalpatronen en aan allerlei soorten stotteren, uhs, oms, enz.

Er worden veel statistische tests toegepast om startproblemen te analyseren voordat het algoritme wordt uitgevoerd dat rekening houdt met filters voor betere resultaten. Daarna zijn er tests die de menselijke prestaties vergelijken met de nauwkeurigheid van de machine-output. En dan is er nog een extra noise proofing die na een bepaalde uiting filters toepast wat leidt tot een zeer hoge herkenbaarheid voor homoniemen.

A woman who uses speech to text

Bepaalde dialecten en accenten herkennen

Als een gegevensgestuurd model kan statistische modellering softwareontwikkelaars meer controle geven over het automatisch extraheren en herkennen van dialecten en talen op verschillende manieren. Softwareontwikkelaars moeten ook meer gegevens verzamelen om alle talen en dialecten te kunnen identificeren.

Bovendien maken ontwikkelingen in statistische modellering het mogelijk om bepaalde dialecten en accenten te identificeren waarin mensen spreken. Dit systeem bouwt voort op gegevens uit het verleden om nauwkeurigere taalmodellen te maken, die verwerkers vervolgens helpen om woorden als een paard of gaga gemakkelijker te identificeren.

Homoniemen begrijpen

Een woord kan dezelfde spelling hebben, maar verschillende betekenissen op basis van hoe het in een zin wordt gebruikt. Ze staan bekend als homoniemen. Spraak-naar-tekstsoftware heeft een scala aan problemen bij het verwerken van deze woorden met zijn verbuigingsregels, wat kan resulteren in onnauwkeurige decodering van de informatie.

Het is niet eenvoudig voor ontwikkelaars om software te maken die onderscheid kan maken tussen homoniemen. Ze moeten rekening houden met de context om het woord dat wordt gebruikt correct te identificeren.

Tegenwoordig zijn er bedrijven in opkomst die geloven dat ze dit probleem kunnen aanpakken door nieuwere technologieën te implementeren. Ze hopen onderscheid te kunnen maken tussen woorden met alleen hun klanken, waarbij ze contextuele aanwijzingen weglaten die software nodig heeft voor een nauwkeurige interpretatie.

Begrijpen en verwerken van natuurlijke taal: het brein van spraak naar teksttranscriptie

Waar wordt spraak-naar-tekst gebruikt?

Omdat machines steeds beter de menselijke taal begrijpen, gebruiken we ze op plaatsen die een paar jaar geleden nog ondenkbaar waren. We moeten de beperkingen van de technologie kennen om dit te laten gebeuren.

Natural Language Understanding controleert op impliciete betekenis in taal en correleert deze met tekst om patronen te vinden die voorkomen in spreektaal.

Als het gaat om het begrijpen van natuurlijke taal, is analyse van sociale media een van de meest populaire use-cases. Je hebt een programma nodig om onderwerpen, sentimenten of zelfs verschillende soorten politieke meningen in een Facebook-bericht te begrijpen, zodat ze bedrijven kunnen helpen hun doelgroepen beter te analyseren.

Deze programma’s zijn nog steeds niet zo bekwaam in het trekken van conclusies over inhoud omdat mensen moeilijk te generaliseren zijn, maar ze zijn succesvol gebleken bij het detecteren van spam-e-mail en het analyseren van de waarden van mensen uit digitale voetafdrukken

Machine vertaling

In verschillende culturen zijn er verschillende manieren om de gedachten en bedoelingen van individuen te communiceren. Een daarvan is spraak-naar-tekst-tools. Spraak-naar-tekst is een steeds populairder wordende functie van voice-over-internet-protocoltoepassingen waarmee twee of meer mensen die twee verschillende talen spreken, effectief en in realtime met elkaar kunnen communiceren.

A workspace

Deze spraak-naar-tekst tool vertaalt het spraakbericht in woorden. Als het erop aankomt, kan men eenvoudig zijn spraakbericht in een andere taal vertalen. Het is een gemakkelijke manier om te communiceren met mensen die jouw taal niet spreken, mits je een camera hebt.

Dit is vooral handig als het gaat om journalisten die onderwerpen behandelen die specifiek zijn voor andere culturen zonder de lokale taal vloeiend te spreken, of voor iedereen die liever praat dan typt.

Documentsamenvatting

Automatische samenvattingstools zijn veelbelovend in dit tijdperk waarin er elke seconde veel verschillende soorten inhoud worden geüpload. Het zal niet intimiderend zijn om het hele artikel nog eens door te lezen. Dat zal waarschijnlijk veel tijd en moeite kosten. Als u de belangrijkste informatie over het idee/samenvatting in slechts één of twee regels kunt krijgen, zou het u meteen al zoveel tijd en moeite besparen.

Het samenvatten van academische inhoud, of het samenvatten van documenten, is een belangrijke mogelijkheid voor computers om studenten direct samenvattingen te geven terwijl ze de documentatie op internet lezen. Omdat er tegenwoordig veel veranderingen plaatsvinden in tal van aspecten, waaronder trends in studieattitudes en productieve manieren van studeren.

Inhoudscategorisatie

Inhoudscategorisatie is het doelbewust scheiden van bepaalde inhoud in verschillende categorieën. Dit kan worden bereikt door technieken voor het begrijpen van natuurlijke taal.

Inhoud kan ook worden geoptimaliseerd voor Google Zoeken door gebruik te maken van machine learning-algoritmen die de woorden die in teksten worden gevonden, verwerken en berekenen wat hun relevantie is, met die relevantie als rangschikkingsfactor. Op deze manier is het mogelijk om inhoud te categoriseren op trefwoord relevantie, zodat andere mensen het kunnen vinden die informatie willen vinden over bepaalde onderwerpen of onderwerpen.

Sentiment analyse

Met de opkomst van software voor inhoudsanalyse, hoeven mensen niet langer handmatig in te grijpen om de eigenzinnige tekst te begrijpen.

Tools voor het begrijpen van natuurlijke taal geven ons inzicht in de meningen van lezers die anders hier allemaal ‘cognitief onder’ staan, wat soms alleen maar leidt tot aannames over de gegevens. Hiermee kunnen machines een systematische analyse bieden van blogs, recensies, tweets, enz., waardoor het voor adverteerders en marketeers gemakkelijker wordt om te herkennen wat de klant wil of nodig heeft zonder deel uit te maken van of beïnvloed te worden door deze subjectiviteit.

Plagiaatdetectie

Geavanceerde NLP-tools zijn niet zoals eenvoudige plagiaattools

Andere mensen kunnen het plagiaatdetectieproces uitvoeren. Maar geavanceerde tools voor het begrijpen van natuurlijke taal detecteren ook plagiaat. Het doet dat door middel van rekenalgoritmen als er sprake is van plagiaat maar ook van parafrasering. Deze algoritmen verwerken zinnen met verschillende gradaties van zinscomplexiteit en gebruiken de frasering uit de tweede gegeven alinea als vergelijking om te controleren op overeenkomst.

Nadelen van spraak-naar-teksthulpmiddelen

In vergelijking met andere concurrenten op het gebied van natuurlijke taalverwerking hebben spraak-naar-teksttools een relatief laag slagingspercentage. Dit is vooral het geval wanneer de geluidskwaliteit van een opname slecht is.

Slechte opnameomstandigheden kunnen een professionele opname verpesten. Het kan ook een voice-oversessie voor een bedrijfspromotievideo verpesten en iets dat interessant klinkt in wartaal veranderen.

Je moet specifiek zijn over je scripts die de geluidscabine binnengaan en woordelijk worden voorgelezen. Terwijl acteurs gemakkelijk geluidseffecten en andere achtergrondgeluiden kunnen gebruiken om het tijdens hun sessies veel levendiger te laten klinken.

A company that converts to text

Nadat de software een opname heeft getranscribeerd, moet een persoon of software controleren of de transcriptie juist is. Of er nu onderbrekingen waren, ze spraken te snel of te langzaam. Ook als iets werd gezien als gezegd, maar eigenlijk niet was, moeten ze het allemaal doornemen en wijzigingen aanbrengen.

Anders is de spraak-naar-tekst transcriptie onnauwkeurig en moeten ze helemaal opnieuw beginnen.

Veel Gestelde Vragen:

Moet u gratis of betaalde spraak-naar-tekstprogramma’s gebruiken?

Betaalde apps hebben de neiging om beter te presteren dan gratis apps in termen van nauwkeurigheid en snelheid, het laat ook aan jou wat er over is van het bewerken van artikelen. Maar betaalde apps kosten je geld, dus voor sommige mensen is de afweging het geld niet waard.
Niemand houdt ervan om abonnementen te betalen en te beheren en daarom moeten deze diensten meer dan alleen gratis zijn om de tand des tijds te kunnen doorstaan. Ze bieden niet altijd technische ondersteuning van hoge kwaliteit, ze zijn slecht in termen van snelheid en nauwkeurigheid en laten veel bewerking voor u over.blank

Hoe kies je het juiste spraak-naar-tekst programma?

Met zoveel spraak-naar-tekst softwaretools op de markt, is het een uitdaging om er een te kiezen.
Een algemene zoekopdracht in Google naar “speech to text” levert een lijst op met nuttige software op de markt. Men moet echter hun inhoud zorgvuldig doorlezen en een volledig uitgerust pakket kiezen met betrouwbare technische ondersteuning en behulpzame klantenservice – geen allesomvattend beleid waarbij u gecentraliseerde kantoren belt en niemand reageert!
Enkele goede voorbeelden zijn Transkriptor en Otterblank

Share:

More Posts

Wat is een transcriptie-app?

Mobiele apps hebben verschillende nuttige diensten voor ons zeer toegankelijk gemaakt. U kunt een product of dienst ontvangen door op een paar knoppen te klikken.