Konwerter mowy na tekst

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.

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 przetwarzania 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.

4 kroki zamiany 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 dźwięki istotne. 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 oparty jest 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 program wypisuje 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.

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

Mowa na tekst w tłumaczeniu maszynowym

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.

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.

Mowa na tekst w podsumowaniu 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.

Mowa na tekst w kategoryzacji treści

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

Treść może być również zoptymalizowana pod kątem wyszukiwarki Google za pomocą algorytmów uczenia maszynowego, które będą przetwarzać słowa znajdujące się w tekstach i obliczać ich znaczenie, 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.

Mowa na tekst w analizie 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.

Mowa na tekst w wykrywaniu 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.

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.