Hvordan bruke tale til tekst?

Vi lever i tiden med AI (kunstig intelligens), og det er i ferd med å bli en del av hverdagen vår. Fra smarttelefonene våre til bilmotorer har den infiltrert nesten alle aspekter av livet vårt. Et slikt eksempel er tale-til-tekst-teknologi. Automatiske opptak av samtalene dine er mye raskere og enklere å analysere når de er i et lydformat.

Den sparer oppgavelister med penn og papir og kontoroppgaver. Det hjelper også leger med å bestille tester og få tilgang til pasientdiagrammer med en nøyaktighetsgrad på mer enn 99 %.

Med Speech Analytics trenger du ikke lenger en undersøkelsessamler for å spørre folk hvordan de har det. Bare les tekstmeldingssamtalene deres i stedet, selv om de er på et ukjent språk.

Introduksjon: Hva er tale til tekst-teknologi?

Tale til tekst endrer måten vi lever og jobber på. Det har store fordeler og kan i noen tilfeller helt løse et problem. Søknadene for dette verktøyet innen helsevesen, kundeservice, journalistikk, kvalitativ forskning og så videre fortsetter å vokse hvert år.

Denne artikkelen viser de forskjellige måtene denne fantastiske teknologien tar del i ulike bransjer i dag. Fra helsepersonell til journalister, tale-til-tekst-programvare er fordelaktig. Den sørger for etterspørselen etter rask og detaljert rapportering. Fordelene kommer fra at det er en tidsbesparende, forbedret kundeservice og forbedret kvalitet på tjenestene.

Teknologien er ikke perfekt for naturlig samtale. Men når den er sammenkoblet med mennesker med gode kommunikasjonsevner, kan AI-assistenten fullføre oppgaver uendelig mye bedre.

Hvordan fungerer tale til tekst-programvare?

Stemmegjenkjenning og oversettelse er et gammelt konsept som har eksistert i flere tiår. Den var alltid avhengig av menneskets naturlige språkevner.

Dermed, etter overføring og oversettelse til et annet språk, ville mennesker rydde opp i mulige feil og utlede mening fra data.

I dag er stemmegjenkjenning avhengig av kunstige nevrale nettverk. Det gir den et flott ytelsesløft når det gjelder å forstå skriftlig menneskelig tale gjennom lydsignaler. Datamaskiner kan også påvirke ordvalg basert på tiltenkt mening eller følelsesanalyse. For eksempel sentimentanalyse av Twitter-feeder for å avgjøre om folk er fornøyde eller misfornøyde med en plattform eller et produkt.

Et team som bruker tale til tekst

Det er 4 trinn for konvertering av tale til tekst:

1. Programvare for talegjenkjenning konverterer analoge signaler til digitalt språk. Når vibrasjoner går gjennom høyttaleren til mikrofonen, oversetter programvaren disse vibrasjonene til data som representerer digitale signaler.

2. Tale-til-tekst-omformer filtrerer digitale bølger for å beholde lydene som er relevante. Høres ut som om stemmen og skrivemaskintastene utgjør bakgrunnsstøy til lydene vi ønsker å skille; vind og regn for eksempel. Men med nok trening blir systemet bedre til å fange disse engangs jordlagde aksentene som hav eller insekter. Det etterlater ingenting annet enn utformingen av stemmen din (eller andre lydkilder).

3. Programvaren deler lengre lydopptak i svært korte segmenter, for eksempel en tusendels sekund. Det gjør det for å sammenligne dem med forskjellige ukjente tekster og komme opp med en virtuell oversettelse.

STT-systemet er basert på den fonetiske transkripsjonsprosessen. Den deler enhver talehendelse inn i viktige lydenheter eller stavelser i henhold til dens fonetiske kvaliteter. Generelt tilsvarer hver stavelse enten en bokstav i alfabetet eller et annet tegn. Det er en passende enhet for å kode muntlig tale.

4. Til slutt sender programvaren ut en tekstfil som inneholder alt det talte materialet i tekstform

Ulike høyttalermodeller brukt i tale til tekst

Et høyttaleruavhengig stemmegjenkjenningssystem oppdager stemmen til høyttaleren og matcher den med en forhåndsbestemt database med stemmer. Da kan den brukes av hvem som helst. Et høyttaleravhengig system, derimot, trener en persons stemme med spesifikke ord. Så modellen lærer deres talemønstre. Dette gjør at systemet gir mer nøyaktige resultater når de snakker ved å vurdere variabler som aksent, dialekt, støy eller hindringer.

Per nå er det vanskelig for disse systemene å bli bedre enn menneskelige lyttere til å oppdage ulvefløyter og bakgrunnsstøy. Men med tiden håper vi at de vil være i stand til å gi renere lydfiler. Noe som vil muliggjøre nye muligheter innen telekommunikasjon.

Andre talegjenkjenningsmodeller

Talegjenkjenningsmodeller kan lindre en repeterende oppgave som folk ikke liker eller ikke klarer. De er forskjellige i mengden input de trenger for ulike oppgaver kontra hvor avanserte de er. Noen bruker en assistent for å hjelpe til med vanskeligere oppgaver på høyt nivå.

Et møte som blir omgjort til tekst

Du kan utføre repeterende oppgaver mer effektivt ved å bruke talegjenkjenningsmodeller. Disse assistentene krever vanligvis mindre innsats enn om du måtte gjøre dem selv. Derfor er de mer praktiske for daglige oppgaver, inkludert å svare på tekstmeldinger, sette opp alarmer, spille musikk osv. Ulike nivåer av talegjenkjenning finnes for forskjellige formål. Noen kan inkludere nøyaktighet av resultater og brukervennlighet mellom mer avanserte oppgaver uten engang å trenge noen input. Andre er mindre tvetydige valg, men krever vanligvis en slags tilsyn eller omsorg fra brukeren.

Mønstermatching

Mønstermatchende AI er mindre effektiv enn dyp lærings-AI, men begge gjør jobben. Den gjør det mulig for automatisk programvare å registrere og beholde telefonnumre eller e-postadresser mens den hører folk snakke. Denne teknologien er avhengig av teknologiens evne til å gjenkjenne et svært begrenset utvalg av setninger og ord. Datamaskiner kan veiledes av mennesker via meldinger om å håndtere anrop i kundesentre eller forstå sifre i en adresse, men for det meste kjøres de på egen hånd.

Statistisk analyse og modellering

Mer avanserte verktøy, statistisk analyse og modellering er viktig fordi det hjelper brukerne å identifisere nøyaktig hva de vil ha. Det beveger seg også bort fra retningen av ofte å forvirre resultatene ved misforståelser.

Statistisk analyse og modellering er et matematisk verktøy som kan identifisere, beskrive og oppsummere mønstre i datasett. Dette kraftige verktøyet gjør det mulig å behandle og analysere enorme mengder data enkelt og effektivt.

Statistisk analyse og modellering er ikke bare forbeholdt avanserte chatbots som er avhengige av AI NLP-teknologi. Den kan også brukes i talegjenkjenning. Og dette avanserte talegjenkjenningsverktøyet er i stand til å gjenkjenne aksenter og bedre forstå homonymer for de som snakker med aksent, men henvender seg sjelden til personer som konstant uttrykker seg med forskjellige homonymer perversitet.

Det er et av de mest avanserte talegjenkjenningsverktøyene. Den statistiske analysen tar kompleksiteten til et helt nytt nivå, og samler mer data enn andre metoder. Den tilpasser seg unormale språkmønstre, og til alle slags stamming, uh, oms, etc.

Mange statistiske tester brukes for å analysere startvansker før du kjører algoritmen som tar hensyn til filtre for bedre resultater. Etterpå er det tester som sammenligner menneskelig ytelse med maskinutgangsnøyaktighet. Og så er det ekstra støydemping som påfører filtre etter en viss tid med ytring som fører til svært høy gjenkjennelighet for homonymer.

En kvinne som bruker tale til tekst

Gjenkjenne visse dialekter og aksenter

Som en datadrevet modell kan statistisk modellering gi programvareutviklere større kontroll når det gjelder å automatisk trekke ut og gjenkjenne dialekter og språk på ulike måter. Programvareutviklere må også tilegne seg mer data for å kunne identifisere alle språk og dialekter.

Dessuten gjør utviklingen innen statistisk modellering det mulig å identifisere visse dialekter og aksenter som folk snakker i. Dette systemet bygger på tidligere data for å lage mer nøyaktige språkmodeller, som deretter hjelper prosessorer å identifisere ord som en hest eller gaga lettere.

Forstå homonymer

Et ord kan ha samme stavemåte, men forskjellige betydninger basert på hvordan det brukes i en setning. De er kjent som homonymer. Tale-til-tekst-programvare har en rekke problemer med å behandle disse ordene med bøyningsreglene, noe som kan resultere i unøyaktig dekoding av informasjonen.

Det er ikke lett for utviklere å lage programvare som kan skille mellom homonymer. De må vurdere konteksten for å identifisere ordet som brukes på riktig måte.

I dag dukker det opp selskaper som tror at de kan takle dette problemet ved å implementere nyere teknologier. De håper å skille mellom ord med kun lydene deres alene – og utelater kontekstledetråder som programvare må bruke for presis tolkning.

Naturlig språkforståelse og -behandling: hjernen fra tale til teksttranskripsjon

Hvor brukes tale til tekst?

Ettersom maskiner blir bedre til å forstå menneskelig språk, bruker vi dem på steder som ville vært utenkelige for bare noen få år siden. Vi må kjenne teknologiens begrensninger for at dette skal skje.

Naturlig språkforståelse sjekker etter implisitt betydning i språk og korrelerer dem med tekst for å finne mønstre som forekommer i dagligtale.

Når det kommer til naturlig språkforståelse, er analyse av sosiale medier en av de mest populære brukssakene. Du trenger et program for å forstå emner, følelser eller til og med forskjellige typer politiske meninger i et Facebook-innlegg, slik at de kan hjelpe bedrifter med å analysere publikum bedre.

Disse programmene er fortsatt ikke så kompetente til å trekke konklusjoner om innhold fordi folk er vanskelige å generalisere, men de har vist seg vellykkede med å oppdage spam-e-post og analysere folks verdier fra digitale fotavtrykk

Maskinoversettelse

I ulike kulturer er det ulike måter å kommunisere tanker og hensikter til enkeltpersoner. En av dem er tale-til-tekst-verktøy. Tale til tekst er en stadig mer populær funksjon i applikasjoner med stemme over Internett-protokoller som gjør at to eller flere personer som snakker to forskjellige språk kan kommunisere effektivt med hverandre i sanntid.

En arbeidsplass

Dette tale-til-tekst-verktøyet oversetter talemeldingen til ord. Når det gjelder dette, kan man enkelt oversette talemeldingen sin til et annet språk. Det er en enkel måte å kommunisere med folk som ikke snakker språket ditt, forutsatt at du har et kamera.

Dette er spesielt nyttig når det gjelder journalister som dekker emner som er spesifikke for andre kulturer uten å beherske det lokale språket eller bare noen som foretrekker å snakke i stedet for å skrive.

Dokumentoppsummering

Automatiske oppsummeringsverktøy er veldig lovende i denne epoken hvor det er mange forskjellige typer innhold som lastes opp hvert sekund. Det vil ikke være skremmende å lese gjennom hele artikkelen på nytt. Det vil nok ta mye tid og krefter. Hvis du kan få hovedideen/oppsummeringsinformasjonen på bare én eller to linjer, vil det hjelpe deg å spare så mye tid og krefter akkurat der.

Oppsummering av akademisk innhold, eller dokumentoppsummering, er en viktig funksjon for datamaskiner for å gi umiddelbare oppsummeringer til studenter mens de leser dokumentasjonen på internett. Ettersom mange endringer skjer i disse dager jevnt og trutt i mange aspekter, inkludert trender i studieholdninger og produktive måter å studere på.

Innholdskategorisering

Innholdskategorisering er den målrettede separasjonen av bestemt innhold i forskjellige kategorier. Dette kan oppnås gjennom naturlige språkforståelsesteknikker.

Innhold kan også optimaliseres for Google Søk ved å bruke maskinlæringsalgoritmer som vil behandle ordene som finnes i tekster og beregne hva som er deres relevans, med den relevansen som en rangeringsfaktor. På denne måten er det mulig å kategorisere innhold etter nøkkelordrelevans, slik at andre kan finne det som ønsker å finne informasjon om bestemte emner eller emner.

Sentimentanalyse

Med fremveksten av programvare for innholdsanalyse trenger ikke mennesker lenger å gripe inn manuelt for å forstå den meningsfulle teksten.

Verktøy for naturlig språkforståelse gir oss innsikt i lesernes meninger som ellers er her «under kognitivt», noen ganger bare resulterer i antagelser om dataene. Med dem kan maskiner tilby en systematisk analyse av blogger, anmeldelser, tweets osv., som gjør det lettere for annonsører og markedsførere å gjenkjenne hva kunden ønsker eller trenger uten å være en del eller påvirket av denne subjektiviteten.

Plagiatoppdagelse

Avanserte NLP-verktøy er ikke som enkle plagieringsverktøy

Andre mennesker kan gjøre plagiatdeteksjonsprosessen. Men avanserte verktøy for naturlig språkforståelse oppdager også plagiering. Det gjør det gjennom dataalgoritmer hvis det er plagiering, men også parafrasering. Disse algoritmene håndterer setninger med ulike grader av setningskompleksitet og bruker fraseringen fra det andre gitte avsnittet som en sammenligning for å se etter likhet.

Ulemper med tale-til-tekst-verktøy

Sammenlignet med andre konkurrenter som behandler naturlig språk, har tale-til-tekst-verktøy en relativt lav suksessrate. Dette gjelder spesielt når lydkvaliteten på et opptak er dårlig.

Dårlige opptaksforhold kan ødelegge et profesjonelt opptak. Det kan også ødelegge en voice-over-økt for en reklamevideo for en bedrift og gjøre noe som høres interessant ut til tull.

Du må være spesifikk om at skriptene dine går inn i lydboden og blir lest ordrett. Mens skuespillere enkelt kan bruke lydeffekter og andre bakgrunnsstøy for å få det til å høres mye mer livlig ut under øktene.

Et selskap som konverterer til tekst

Etter at programvaren transkriberer et opptak, må en person eller programvare sjekke om transkripsjonen er nøyaktig. Enten det var noen avbrudd, snakket de for fort eller for sakte. Dessuten, hvis noe ble oppfattet som sagt, men faktisk ikke ble det, må de gå gjennom alt og gjøre endringer.

Ellers vil tale-til-tekst-transkripsjon være unøyaktig, og de må starte fra bunnen av på nytt.

Ofte stilte spørsmål:

Bør du bruke gratis eller betalt tale-til-tekst-programmer?

Betalte apper har en tendens til å overgå gratis apper når det gjelder nøyaktighet og hastighet, det overlater også det som er igjen av artikkelredigering opp til deg. Men betalte apper vil koste deg penger, så for noen mennesker er avveiningen ikke verdt pengene den koster.
Ingen liker å håndtere å betale og administrere abonnementer, og derfor må disse tjenestene være mer enn bare gratis for at de skal tåle tidens tann. De tilbyr ikke alltid teknisk støtte av høy kvalitet, de er dårlige når det gjelder hastighet og nøyaktighet, og legger igjen mye redigering for deg.blank

Hvordan velge riktig tale-til-tekst-program?

Med så mange tale-til-tekst-programvareverktøy på markedet, er det en utfordring å velge ett.
Et generelt søk i Google etter «tale til tekst» vil få opp en liste over nyttig programvare på markedet. Imidlertid må man nøye gjennomgå innholdet og velge en fullverdig pakke med pålitelig teknisk støtte og hjelpsom kundeservice – ikke en all-inclusive policy der du ringer sentraliserte kontorer og ingen svarer!
Noen gode eksempler inkluderer Transkriptor og Otterblank

Share:

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin

More Posts