Jak korzystać z mowy na tekst?

Żyjemy w erze sztucznej inteligencji (AI) i staje się ona częścią naszego codziennego życia. Od naszych smartfonów po silniki samochodowe, przeniknął prawie każdy aspekt naszego życia. Jednym z takich przykładów jest technologia zamiany mowy na tekst. Automatyczne nagrania Twoich rozmów są znacznie szybsze i łatwiejsze do przeanalizowania, gdy są w formacie audio.

Oszczędza pióra i papierowe listy rzeczy do zrobienia oraz sprawy biurowe. Pomaga również lekarzom zamawiać testy i uzyskiwać dostęp do kart pacjentów z dokładnością przekraczającą 99%.

Dzięki Speech Analytics nie potrzebujesz już osoby zbierającej ankiety, która pytałaby ludzi, jak się czują. Zamiast tego czytaj ich konwersacje SMS-owe, nawet jeśli są w nieznanym języku.

Wprowadzenie: co to jest technologia mowy na tekst?

Mowa na tekst zmienia sposób, w jaki żyjemy i pracujemy. Ma duże zalety, aw niektórych przypadkach może całkowicie rozwiązać problem. Zastosowania tego narzędzia w służbie zdrowia, obsłudze klienta, dziennikarstwie, badaniach jakościowych i tak dalej rosną z roku na rok.

Ten artykuł pokazuje różne sposoby, w jakie ta niesamowita technologia jest obecnie wykorzystywana w różnych gałęziach przemysłu. Od pracowników służby zdrowia po dziennikarzy, oprogramowanie do zamiany mowy na tekst jest korzystne. Stwarza zapotrzebowanie na szybkie i szczegółowe raportowanie. Korzyści wynikają z oszczędności czasu, lepszej obsługi klienta i lepszej jakości usług.

Ta technologia nie jest idealna do naturalnej rozmowy. Ale w połączeniu z ludźmi o świetnych umiejętnościach komunikacyjnych asystent AI może wykonywać zadania nieskończenie lepiej.

Jak działa oprogramowanie mowy na tekst?

Rozpoznawanie i tłumaczenie głosu to stara koncepcja, która istnieje od dziesięcioleci. Zawsze opierał się na zdolnościach ludzkiego języka naturalnego.

W ten sposób po przekazaniu i przetłumaczeniu na inny język ludzie usuwaliby ewentualne błędy i wyciągaliby wnioski z danych.

Obecnie generowanie rozpoznawania głosu opiera się na sztucznych sieciach neuronowych. Daje mu doskonały wzrost wydajności w rozumieniu pisanej mowy ludzkiej za pomocą sygnałów audio. Komputery mogą również wpływać na wybór słów w oparciu o zamierzone znaczenie lub analizę sentymentu. Na przykład analiza sentymentu kanałów Twittera w celu określenia, czy ludzie są zadowoleni, czy niezadowoleni z platformy lub produktu.

A team that uses speech to text

Istnieją 4 etapy konwersji mowy na tekst:

1. Oprogramowanie do rozpoznawania mowy konwertuje sygnały analogowe na język cyfrowy. Gdy wibracje przechodzą przez głośnik do mikrofonu, oprogramowanie przekształca te wibracje na dane reprezentujące sygnały cyfrowe.

2. Konwerter mowy na tekst filtruje fale cyfrowe, aby zachować istotne dźwięki. Wygląda na to, że klawisze Twojego głosu i maszyny do pisania tworzą szum w tle dźwięków, które chcemy rozróżnić; na przykład wiatr i deszcz. Ale przy odpowiednim przeszkoleniu system staje się lepszy w uchwyceniu tych jednorazowych, wyrzeźbionych przez ziemię akcentów, takich jak oceany czy owady. Nie pozostawia nic poza projektem Twojego głosu (lub innych źródeł dźwięku).

3. Oprogramowanie dzieli dłuższe nagrania audio na bardzo krótkie segmenty, na przykład tysięczne sekundy. Robi to, aby porównać je z różnymi nieznanymi tekstami i wymyślić wirtualne tłumaczenie.

System STT opiera się na procesie transkrypcji fonetycznej. Dzieli każde zdarzenie mowy na ważne jednostki dźwiękowe lub sylaby zgodnie z jego właściwościami fonetycznymi. Ogólnie rzecz biorąc, każda sylaba odpowiada jednej literze alfabetu lub innemu znakowi. Jest odpowiednią jednostką do kodowania mowy ustnej.

4. Na koniec oprogramowanie wyprowadza plik tekstowy, który zawiera cały materiał mówiony w formie tekstowej

Różne modele głośników używane w zamianie mowy na tekst

Niezależny od mówcy system rozpoznawania głosu wykrywa głos mówcy i dopasowuje go do wcześniej określonej bazy danych głosów. Wtedy może go używać każdy. Z drugiej strony system zależny od mówcy ćwiczy głos osoby za pomocą określonych słów. Więc model uczy się ich wzorców mowy. Dzięki temu system zapewnia dokładniejsze wyniki, gdy mówią, biorąc pod uwagę zmienne, takie jak akcent, dialekt, hałas lub przeszkody.

W tej chwili trudno jest tym systemom być lepszym od ludzkich słuchaczy w wykrywaniu wilczych gwizdów i hałasu w tle. Ale mamy nadzieję, że z czasem będą w stanie generować czystsze pliki audio. Co da nowe możliwości w telekomunikacji.

Inne modele rozpoznawania mowy

Modele rozpoznawania mowy mogą złagodzić jedno powtarzające się zadanie, którego ludzie nie lubią lub nie są w stanie wykonać. Różnią się ilością wkładu, którego potrzebują do różnych zadań, w porównaniu z poziomem ich zaawansowania. Niektóre osoby korzystają z asystenta obecności, aby pomóc w trudniejszych zadaniach na wysokim poziomie.

A meeting that is being turned to text

Możesz efektywniej wykonywać powtarzalne zadania, korzystając z modeli rozpoznawania mowy. Tacy asystenci zazwyczaj wymagają mniej wkładu, niż gdybyś musiał to zrobić sam. Dzięki temu są wygodniejsze do codziennych zadań, w tym do odpowiadania na SMS-y, ustawiania alarmów, odtwarzania muzyki itp. Istnieją różne poziomy rozpoznawania mowy do różnych celów. Niektóre mogą obejmować dokładność wyników i łatwość użycia między bardziej zaawansowanymi zadaniami, nawet bez konieczności wprowadzania danych. Inne są mniej niejednoznacznymi wyborami, ale zazwyczaj wymagają pewnego rodzaju nadzoru lub opieki ze strony użytkownika.

Dopasowywanie wzorców

Sztuczna inteligencja dopasowująca wzorce jest mniej skuteczna niż sztuczna inteligencja głębokiego uczenia się, ale obie wykonują swoją pracę. Umożliwia automatycznemu oprogramowaniu rejestrowanie i przechowywanie numerów telefonów lub adresów e-mail, gdy słyszy, jak mówią ludzie. Ta technologia opiera się na zdolności technologii do rozpoznawania bardzo ograniczonego zakresu zdań i słów. Komputery mogą być kierowane przez ludzi za pomocą monitów o obsługę połączeń w call center lub odczytywanie cyfr w adresie, ale w większości działają one samodzielnie.

Analiza statystyczna i modelowanie

Bardziej zaawansowane narzędzia, analiza statystyczna i modelowanie są ważne, ponieważ pomagają użytkownikom dokładnie określić, czego chcą. Odchodzi również od często mylącego wyniki przez nieporozumienia.

Analiza statystyczna i modelowanie to narzędzie matematyczne, które może identyfikować, opisywać i podsumowywać wzorce w zestawach danych. To potężne narzędzie pozwala w prosty i wydajny sposób przetwarzać i analizować ogromne ilości danych.

Analiza statystyczna i modelowanie nie są zarezerwowane tylko dla zaawansowanych chatbotów, które opierają się na technologii AI NLP. Może być również używany do rozpoznawania mowy. A to zaawansowane narzędzie do rozpoznawania mowy jest w stanie rozpoznać akcenty i lepiej zrozumieć homonimy dla tych, którzy mówią z akcentem, ale rzadko zwraca się do osób, które nieustannie wyrażają się z różnymi homonimami przekornymi.

Jest to jedno z najbardziej zaawansowanych narzędzi do rozpoznawania mowy. Analiza statystyczna przenosi złożoność na zupełnie nowy poziom, gromadząc więcej danych niż inne metody. Przystosowuje się do nietypowych wzorców językowych i do wszelkiego rodzaju zacięć, uhs, omsów itp.

Wiele testów statystycznych jest stosowanych do analizy trudności startowych przed uruchomieniem algorytmu, który uwzględni filtry w celu uzyskania lepszych wyników. Następnie przeprowadzane są testy, które porównują wydajność człowieka z dokładnością wyjściową maszyny. Do tego dochodzi dodatkowa ochrona przed hałasem, która nakłada filtry po pewnym czasie wypowiedzi, co prowadzi do bardzo wysokiej rozpoznawalności homonimów.

A woman who uses speech to text

Rozpoznawanie niektórych dialektów i akcentów

Jako model oparty na danych, modelowanie statystyczne może zapewnić programistom większą kontrolę w zakresie automatycznego wyodrębniania i rozpoznawania dialektów i języków na różne sposoby. Twórcy oprogramowania muszą również zgromadzić więcej danych, aby zidentyfikować wszystkie języki i dialekty.

Co więcej, rozwój modelowania statystycznego umożliwia identyfikację pewnych dialektów i akcentów, którymi ludzie się posługują. System ten opiera się na danych z przeszłości, aby tworzyć dokładniejsze modele językowe, które następnie pomagają procesorom łatwiej identyfikować słowa takie jak koń czy gaga.

Zrozumienie homonimów

Słowo może mieć tę samą pisownię, ale różne znaczenia w zależności od tego, jak zostało użyte w zdaniu. Są one znane jako homonimy. Oprogramowanie zamiany mowy na tekst ma szereg problemów z przetwarzaniem tych słów za pomocą reguł fleksyjnych, co może skutkować niedokładnym dekodowaniem informacji.

Deweloperom nie jest łatwo stworzyć oprogramowanie, które potrafi rozróżniać homonimy. Muszą wziąć pod uwagę kontekst, aby poprawnie zidentyfikować używane słowo.

Dziś pojawiają się firmy, które wierzą, że poradzą sobie z tym problemem, wdrażając nowsze technologie. Mają nadzieję, że rozróżnią słowa za pomocą samych dźwięków – pomijając wskazówki kontekstowe, których oprogramowanie musi używać do precyzyjnej interpretacji.

Rozumienie i przetwarzanie języka naturalnego: od mózgu mowy do transkrypcji tekstu

Gdzie jest używana mowa na tekst?

Ponieważ maszyny coraz lepiej rozumieją ludzki język, używamy ich w miejscach, które jeszcze kilka lat temu byłyby niewyobrażalne. Aby tak się stało, musimy znać ograniczenia technologii.

Rozumienie języka naturalnego sprawdza ukryte znaczenie w języku i koreluje je z tekstem, aby znaleźć wzorce występujące w mowie potocznej.

Jeśli chodzi o zrozumienie języka naturalnego, analiza mediów społecznościowych jest jednym z najpopularniejszych przypadków użycia. Potrzebujesz programu, aby zrozumieć tematy, nastroje, a nawet różne rodzaje opinii politycznych w poście na Facebooku, aby pomóc firmom lepiej analizować ich odbiorców.

Programy te nadal nie są tak kompetentne w wyciąganiu wniosków na temat treści, ponieważ ludzi trudno jest uogólniać, ale okazały się skuteczne w wykrywaniu wiadomości spamowych i analizowaniu wartości ludzi na podstawie cyfrowych śladów

Tłumaczenie maszynowe

W różnych kulturach istnieją różne sposoby komunikowania myśli i intencji jednostek. Jednym z nich są narzędzia zamiany mowy na tekst. Mowa na tekst to coraz bardziej popularna funkcja aplikacji protokołu głosowego przez Internet, która umożliwia co najmniej dwóm osobom posługującym się dwoma różnymi językami skuteczną komunikację w czasie rzeczywistym.

A workspace

To narzędzie zamiany mowy na tekst tłumaczy wiadomość głosową na słowa. Jeśli chodzi o to, można łatwo przetłumaczyć swój komunikat głosowy na inny język. Jest to łatwy sposób komunikowania się z ludźmi, którzy nie mówią w Twoim języku, pod warunkiem, że masz aparat.

Jest to szczególnie przydatne w przypadku dziennikarzy zajmujących się tematami specyficznymi dla innych kultur bez biegłości w lokalnym języku lub po prostu dla każdego, kto woli mówić zamiast pisać.

Podsumowanie dokumentu

Narzędzia automatycznego podsumowania są bardzo obiecujące w erze, w której co sekundę jest przesyłanych wiele różnych rodzajów treści. Ponowne przeczytanie całego artykułu nie będzie onieśmielające. To prawdopodobnie zajmie dużo czasu i wysiłku. Jeśli możesz uzyskać główny pomysł/podsumowanie informacji w jednym lub dwóch wierszach, pomogłoby to zaoszczędzić tyle czasu i wysiłku właśnie tam.

Podsumowanie treści akademickich lub podsumowanie dokumentów jest ważną funkcją komputerów, która umożliwia natychmiastowe przedstawianie uczniom podsumowań podczas czytania dokumentacji w Internecie. Ponieważ wiele zmian dzieje się w dzisiejszych czasach stale w wielu aspektach, w tym trendach w postawach badawczych i produktywnych sposobach studiowania.

Kategoryzacja treści

Kategoryzacja treści to celowe rozdzielenie poszczególnych treści na różne kategorie. Można to osiągnąć za pomocą technik rozumienia języka naturalnego.

Treść można również zoptymalizować pod kątem wyszukiwarki Google za pomocą algorytmów uczenia maszynowego, które przetwarzają słowa znalezione w tekstach i obliczają ich trafność, mając to znaczenie jako czynnik rankingowy. W ten sposób można kategoryzować treści według trafności słów kluczowych, dzięki czemu inne osoby, które chcą znaleźć informacje na określone tematy lub tematy, mogą je znaleźć.

Analiza nastrojów

Wraz z pojawieniem się oprogramowania do analizy treści, ludzie nie muszą już ręcznie interweniować, aby zrozumieć sensowny tekst.

Narzędzia do rozumienia języka naturalnego dają nam wgląd w opinie czytelników, które w innym przypadku są tutaj „pod poznawczo”, czasami skutkując jedynie założeniami dotyczącymi danych. Dzięki nim maszyny mogą oferować systematyczną analizę blogów, recenzji, tweetów itp., co ułatwia reklamodawcom i marketerom rozpoznanie, czego chce lub potrzebuje klient, nie będąc częścią tej subiektywności ani nie wpływając na nią.

Wykrywanie plagiatu

Zaawansowane narzędzia NLP nie są jak proste narzędzia do plagiatu

Inne osoby mogą przeprowadzić proces wykrywania plagiatu. Ale zaawansowane narzędzia do rozumienia języka naturalnego wykrywają również plagiat. Czyni to poprzez algorytmy obliczeniowe, jeśli występuje plagiat, ale także parafrazując. Algorytmy te obsługują zdania o różnym stopniu złożoności i wykorzystują frazę z drugiego podanego akapitu jako porównanie w celu sprawdzenia podobieństwa.

Wady mowy na narzędzia tekstowe

W porównaniu z innymi konkurentami w zakresie przetwarzania języka naturalnego narzędzia zamiany mowy na tekst mają stosunkowo niski wskaźnik skuteczności. Jest to szczególnie ważne, gdy jakość dźwięku nagrania jest niska.

Złe warunki nagrywania mogą zrujnować profesjonalne nagranie. Może również zepsuć sesję lektora do filmu promocyjnego firmy i zamienić coś, co brzmi interesująco, w bełkot.

Musisz być konkretny, jeśli chodzi o twoje skrypty, które trafiają do kabiny dźwiękowej i są czytane dosłownie. Podczas gdy aktorzy mogą z łatwością używać efektów dźwiękowych i innych dźwięków w tle, aby brzmiało to o wiele bardziej żywo podczas sesji.

A company that converts to text

Po tym, jak oprogramowanie dokona transkrypcji nagrania, osoba lub oprogramowanie musi sprawdzić, czy transkrypcja jest dokładna. Czy były jakieś przerwy, mówili za szybko lub za wolno. Ponadto, jeśli coś było postrzegane jako powiedziane, ale tak naprawdę nie było, muszą przez to wszystko przejść i wprowadzić zmiany.

W przeciwnym razie transkrypcja mowy na tekst będzie niedokładna i będą musieli zacząć od nowa.

Często Zadawane Pytania:

Czy powinieneś używać darmowej lub płatnej mowy do programów tekstowych?

Płatne aplikacje mają tendencję do przewyższania darmowych pod względem dokładności i szybkości, pozostawiając tobie również to, co pozostało z edycji artykułu. Ale płatne aplikacje będą cię kosztować, więc dla niektórych osób kompromis nie jest wart pieniędzy, które kosztuje.
Nikt nie lubi zajmować się płaceniem i zarządzaniem subskrypcjami, dlatego te usługi muszą być więcej niż tylko -bezpłatne, aby mogły wytrzymać próbę czasu. Nie zawsze oferują wysokiej jakości wsparcie techniczne, są kiepskie pod względem szybkości i dokładności oraz pozostawiają dużo edycji dla Ciebie.blank

Jak wybrać odpowiedni program do zamiany mowy na tekst?

Przy tak wielu dostępnych na rynku narzędziach oprogramowania do zamiany mowy na tekst, wybór jednego z nich jest wyzwaniem.
Ogólne wyszukiwanie w Google hasła „mowa na tekst” spowoduje wyświetlenie listy przydatnego oprogramowania na rynku. Jednak należy uważnie przejrzeć ich zawartość i wybrać w pełni funkcjonalny pakiet z niezawodnym wsparciem technicznym i pomocną obsługą klienta – nie jest to polityka all-inclusive, w której dzwonisz do scentralizowanych biur i nikt nie odpowiada!
Kilka dobrych przykładów to Transkriptor i Otterblank

Share:

More Posts

Co to jest aplikacja do transkrypcji?

Aplikacje mobilne sprawiły, że różne przydatne usługi są dla nas bardzo dostępne. Możesz otrzymać produkt lub usługę, klikając kilka przycisków. Uzyskanie transkrypcji nigdy nie było