Het alternatief van spraakherkenning is handmatige transcriptie. Handmatige transcriptie is het proces waarbij gesproken taal wordt omgezet in geschreven tekst door naar een audio- of video-opname te luisteren en de inhoud uit te typen.
Er zijn veel spraakherkenningssoftware, maar een paar namen vallen op in de markt als het gaat om spraakherkenningssoftware; Dragon NaturallySpeaking, Google's spraak-naar-tekst en Transkriptor.
Het concept achter "wat is spraakherkenning?" heeft betrekking op het vermogen van een systeem of software om mondelinge communicatie te begrijpen en om te zetten in geschreven tekstuele vorm. Het fungeert als de fundamentele basis voor een breed scala aan moderne toepassingen, variërend van spraakgestuurde virtuele assistenten zoals Siri of Alexa tot dicteertools en handsfree gadgetmanipulatie.
De ontwikkeling zal bijdragen aan een grotere integratie van spraakgebaseerde interacties in het dagelijks leven van een individu.
Wat is spraakherkenning?
Spraakherkenning, bekend als ASR, spraakherkenning of spraak-naar-tekst, is een technologisch proces. Het stelt computers in staat om menselijke spraak te analyseren en om te zetten in tekst.
Hoe werkt spraakherkenning?
Spraakherkenningstechnologie werkt op dezelfde manier als hoe iemand een gesprek voert met een vriend. Oren detecteren de stem en de hersenen verwerken en begrijpen. De technologie doet dat wel, maar het gaat zowel om geavanceerde software als ingewikkelde algoritmen. Er zijn vier stappen om te zien hoe het werkt.
De microfoon neemt de geluiden van de stem op en zet deze om in kleine digitale signalen wanneer gebruikers in een apparaat spreken. De software verwerkt de signalen om andere stemmen uit te sluiten en de primaire spraak te versterken. Het systeem splitst de spraak op in kleine eenheden die fonemen worden genoemd.
Verschillende fonemen geven hun eigen unieke wiskundige representaties door het systeem. Het is in staat om onderscheid te maken tussen individuele woorden en weloverwogen voorspellingen te doen over wat de spreker probeert over te brengen.
Het systeem gebruikt een taalmodel om de juiste woorden te voorspellen. Het model voorspelt en corrigeert woordreeksen op basis van de context van de spraak.
De tekstuele weergave van de spraak wordt geproduceerd door het systeem. Het proces vereist een korte tijd. De juistheid van de transcriptie is echter afhankelijk van verschillende omstandigheden, waaronder de kwaliteit van de audio.
Wat is het belang van spraakherkenning?
Het belang van spraakherkenning wordt hieronder opgesomd.
- Efficiëntie: Het maakt handsfree bediening mogelijk. Het maakt multitasken gemakkelijker en efficiënter.
- Toegankelijkheid: Het biedt essentiële ondersteuning voor mensen met een handicap.
- Veiligheid: Het vermindert afleiding door handsfree bellen mogelijk te maken.
- Real-time vertaling: Het vergemakkelijkt real-time taalvertaling. Het doorbreekt communicatiebarrières.
- Automatisering: Het drijft virtuele assistenten zoals Siri, Alexaen Google Assistant aan en stroomlijnt veel dagelijkse taken.
- Personalisatie: Hiermee kunnen apparaten en apps gebruikersvoorkeuren en -opdrachten begrijpen.
Wat zijn de toepassingen van spraakherkenning?
De 7 toepassingen van spraakherkenning worden hieronder opgesomd.
- Virtuele assistenten. Het omvat het aandrijven van spraakgestuurde assistenten zoals Siri, Alexaen Google Assistant.
- Transcriptie diensten. Het gaat om het omzetten van gesproken inhoud in geschreven tekst voor documentatie, ondertitels of andere doeleinden.
- Gezondheidszorg. Het stelt artsen en verpleegkundigen in staat om handsfree patiëntnotities en -dossiers te dicteren.
- Automotive. Het omvat het inschakelen van spraakgestuurde bedieningselementen in voertuigen, van het afspelen van muziek tot navigatie.
- Klantenservice. Het omvat het aandrijven van spraakgestuurde IVR's in callcenters.
- Educatio.: Het is bedoeld om apps voor het leren van talen te vergemakkelijken, te helpen bij de uitspraak en begripsoefeningen.
- Gaming. Het omvat het bieden van spraakopdrachten in videogames voor een meer meeslepende ervaring.
Wie gebruikt spraakherkenning?
Algemene consumenten, professionals, studenten, ontwikkelaars en makers van inhoud gebruiken spraakherkenningssoftware. Spraakherkenning verzendt sms-berichten, voert telefoongesprekken en beheert hun apparaten met spraakopdrachten. Advocaten, artsen en journalisten behoren tot de professionals die spraakherkenning gebruiken. Met behulp van spraakherkenningssoftware dicteren ze domeinspecifieke informatie.
Wat is het voordeel van het gebruik van spraakherkenning?
Het voordeel van het gebruik van spraakherkenning is vooral de toegankelijkheid en efficiëntie. Het maakt de interactie tussen mens en machine toegankelijker en efficiënter. Het vermindert de menselijke behoefte, die ook tijdrovend en foutgevoelig is.
Het is gunstig voor de bereikbaarheid. Mensen met gehoorproblemen gebruiken spraakopdrachten om gemakkelijk te communiceren. De gezondheidszorg heeft een aanzienlijke efficiëntietoename gezien, waarbij professionals spraakherkenning gebruiken voor snelle opnames. Spraakopdrachten in rij-instellingen helpen de veiligheid te handhaven en zorgen ervoor dat handen en ogen zich kunnen concentreren op essentiële taken.
Wat is het nadeel van het gebruik van spraakherkenning?
Het nadeel van het gebruik van spraakherkenning is de kans op onnauwkeurigheden en de afhankelijkheid van specifieke omstandigheden. Omgevingsgeluid of accenten brengen het algoritme in verwarring. Het resulteert in verkeerde interpretaties of transcriptiefouten.
Deze onnauwkeurigheden zijn problematisch. Ze zijn cruciaal in gevoelige situaties zoals medische transcriptie of juridische documentatie. Sommige systemen hebben tijd nodig om te leren hoe een persoon spreekt om correct te kunnen werken. Spraakherkenningssystemen hebben waarschijnlijk moeite met het interpreteren van meerdere sprekers tegelijkertijd. Een ander nadeel is de privacy. Spraakgestuurde apparaten kunnen onbedoeld privégesprekken opnemen.
Wat zijn de verschillende soorten spraakherkenning?
De 3 verschillende soorten spraakherkenning staan hieronder opgesomd.
- Automatische spraakherkenning (ASR)
- Spreker-afhankelijke herkenning (SDR)
- Spreker-onafhankelijke erkenning (SIR)
Automatische spraakherkenning (ASR) is een van de meest voorkomende vormen van spraakherkenning . ASR-systemen zetten gesproken taal om in tekstformaat. Veel applicaties gebruiken ze zoals Siri en Alexa. ASR richt zich op het begrijpen en transcriberen van spraak, ongeacht de spreker, waardoor het breed toepasbaar is.
Sprekerafhankelijke herkenning herkent de stem van één gebruiker. Het heeft tijd nodig om te leren en zich aan te passen aan hun specifieke stempatronen en accenten. Luidsprekerafhankelijke systemen zijn zeer nauwkeurig vanwege de training. Ze hebben echter moeite om nieuwe stemmen te herkennen.
Sprekeronafhankelijke herkenning interpreteert en transcribeert spraak van elke spreker. Het maakt niet uit wat het accent, het spreektempo of de toonhoogte van de stem is. Deze systemen zijn handig in toepassingen met veel gebruikers.
Welke accenten en talen kunnen spraakherkenningssystemen herkennen?
De accenten en talen die spraakherkenningssystemen kunnen herkennen, zijn Engels, Spaans en Mandarijn tot minder gebruikelijke. Deze systemen bevatten vaak aangepaste modellen voor het onderscheiden van dialecten en accenten. Het erkent de diversiteit binnen talen. Transkriptorondersteunt bijvoorbeeld als dicteersoftware meer dan 100 talen.
Is spraakherkenningssoftware nauwkeurig?
Ja, spraakherkenningssoftware is nauwkeuriger dan 95%. De nauwkeurigheid ervan varieert echter afhankelijk van een aantal dingen. Achtergrondgeluid en geluidskwaliteit zijn hier twee voorbeelden van.
Hoe nauwkeurig kunnen de resultaten van spraakherkenning zijn?
Spraakherkenningsresultaten kunnen onder optimale omstandigheden nauwkeurigheidsniveaus tot 99% bereiken. Het hoogste niveau van nauwkeurigheid van spraakherkenning vereist gecontroleerde omstandigheden zoals audiokwaliteit en achtergrondgeluiden. Toonaangevende spraakherkenningssystemen hebben nauwkeurigheidspercentages van meer dan 99% gemeld.
Hoe werkt teksttranscriptie met spraakherkenning?
Teksttranscriptie werkt met spraakherkenning door audiosignalen te analyseren en te verwerken. Het teksttranscriptieproces begint met een microfoon die de spraak opneemt en omzet in digitale gegevens. Het algoritme verdeelt vervolgens het digitale geluid in kleine stukjes en analyseert elk stukje om de verschillende tonen te identificeren.
Geavanceerde computeralgoritmen helpen het systeem om deze geluiden af te stemmen op herkende spraakpatronen. De software vergelijkt deze patronen met een enorme taaldatabase om de woorden te vinden die gebruikers hebben gearticuleerd. Vervolgens worden de woorden samengebracht om een logische tekst te creëren.
Hoe worden audiogegevens verwerkt met spraakherkenning?
Spraakherkenning verwerkt audiogegevens door geluidsgolven te splitsen, kenmerken te extraheren en toe te wijzen aan taalkundige delen. Het systeem verzamelt en verwerkt continue geluidsgolven wanneer gebruikers in een apparaat spreken. De software gaat door naar de fase van het extraheren van functies.
De software isoleert specifieke kenmerken van het geluid. Het richt zich op fonemen die cruciaal zijn voor het onderscheiden van het ene foneem van het andere. Het proces omvat het evalueren van de frequentiecomponenten.
Het systeem gaat dan aan de slag met zijn getrainde modellen. De software combineert de geëxtraheerde functies met bekende fonemen door gebruik te maken van enorme databases en machine learning-modellen.
Het systeem neemt de fonemen en voegt ze samen om woorden en zinnen te vormen. Het systeem combineert technologische vaardigheden en taalbegrip om geluiden om te zetten in begrijpelijke tekst of commando's.
Wat is de beste spraakherkenningssoftware?
De 3 beste spraakherkenningssoftware staan hieronder vermeld.
- Transkriptor
- Dragon NaturallySpeaking
- Google's spraak-naar-tekst
Het kiezen van de beste spraakherkenningssoftware hangt echter af van persoonlijke voorkeuren.
Transkriptor is online transcriptiesoftware die kunstmatige intelligentie gebruikt voor snelle en nauwkeurige transcriptie. Gebruikers kunnen hun transcripties met een enkele klik rechtstreeks vanuit het Transkriptor dashboard vertalen. Transkriptor technologie is beschikbaar in de vorm van een smartphone-app, een Google Chrome-extensie en een virtuele vergaderbot. Het is compatibel met populaire platforms zoals Zoom, Microsoft Teamsen Google Meet waardoor het een van de beste spraakherkenningssoftware is.
Dragon NaturallySpeaking stelt gebruikers in staat om gesproken spraak om te zetten in geschreven tekst. Het biedt zowel toegankelijkheid als aanpassingen voor specifieke taaltalen. Gebruikers houden van het aanpassingsvermogen van software voor verschillende vocabulaires.
Google's Speech-to-Text wordt veel gebruikt vanwege de schaalbaarheid, integratiemogelijkheden en de mogelijkheid om meerdere talen te ondersteunen. Individuen gebruiken het in een verscheidenheid aan toepassingen, variërend van transcriptiediensten tot spraakopdrachtsystemen.
Is spraakherkenning en dicteren hetzelfde?
Nee, spraakherkenning en dicteren zijn niet hetzelfde. Hun belangrijkste doelen zijn verschillend, ook al maken zowel spraakherkenning als dicteren de omzetting van gesproken taal in tekst. Spraakherkenning is een bredere term voor het vermogen van de technologie om gesproken woorden te herkennen en te analyseren. Het zet ze om in een formaat dat computers begrijpen.
Dicteren verwijst naar het proces van hardop spreken voor opname. Dicteersoftware maakt gebruik van spraakherkenning om gesproken woorden om te zetten in geschreven tekst.
Wat is het verschil tussen spraakherkenning en dicteren?
Het verschil tussen spraakherkenning en dicteren heeft te maken met hun primaire doel, interacties en reikwijdte. Het primaire doel is om gesproken woorden te herkennen en te begrijpen. Dicteren heeft een duidelijker doel. Het richt zich op het direct transcriberen van gesproken spraak in geschreven vorm.
Spraakherkenning bestrijkt een breed scala aan toepassingen in termen van reikwijdte. Het helpt stemassistenten te reageren op vragen van gebruikers. Dicteren heeft een beperkter bereik.
Het biedt een meer dynamische interactieve ervaring, waardoor vaak tweerichtingsdialogen mogelijk zijn. Virtuele assistenten zoals Siri of Alexa begrijpen bijvoorbeeld niet alleen verzoeken van gebruikers, maar geven ook feedback of antwoorden. De dicteerfunctie werkt op een meer basale manier. Het is meestal een eenrichtingsprocedure waarbij de gebruiker spreekt en het systeem transcribeert zonder dat het programma een antwoorddiscussie aangaat.
