Como fazer uso de fala para texto?

Estamos vivendo na era da IA (Inteligência Artificial), e isso está se tornando parte do nosso dia a dia. De nossos smartphones a motores de carros, ele se infiltrou em quase todos os aspectos de nossa vida. Um exemplo é a tecnologia de fala para texto. As gravações automáticas de suas conversas são muito mais rápidas e fáceis de analisar quando estão em formato de áudio.

Economiza listas de tarefas de caneta e papel e recados de escritório. Ele também ajuda os médicos a solicitar exames e acessar os prontuários dos pacientes com uma taxa de precisão de mais de 99%.

Com o Speech Analytics, você não precisa mais de um coletor de pesquisa para perguntar às pessoas como elas se sentem. Basta ler as conversas de mensagens de texto, mesmo que seja em um idioma desconhecido.

Introdução: O que é a tecnologia de fala para texto?

A fala em texto está mudando a maneira como vivemos e trabalhamos. Tem grandes benefícios e, em alguns casos, pode resolver completamente um problema. As aplicações dessa ferramenta em saúde, atendimento ao cliente, jornalismo, pesquisa qualitativa e assim por diante continuam a crescer a cada ano.

Este artigo mostra as diferentes maneiras pelas quais essa incrível peça de tecnologia participa de vários setores hoje. De profissionais de saúde a jornalistas, o software de fala para texto é benéfico. Ele atende à demanda por relatórios rápidos e detalhados. Os benefícios vêm de uma economia de tempo, melhor atendimento ao cliente e melhor qualidade dos serviços.

A tecnologia não é perfeita para conversas naturais. Mas quando emparelhado com humanos com grandes habilidades de comunicação, o assistente de IA pode concluir tarefas infinitamente melhor.

Como funciona o software de fala para texto?

Reconhecimento de voz e tradução um conceito antigo que existe há décadas. Sempre contou com as capacidades de linguagem natural dos humanos.

Assim, após a transmissão e tradução para outro idioma, os humanos limpariam possíveis erros e infeririam significados dos dados.

Atualmente, a geração de reconhecimento de voz depende de redes neurais artificiais. Dá-lhe um grande aumento de desempenho na compreensão da fala humana escrita através de sinais de áudio. Os computadores também podem influenciar a escolha de palavras com base no significado pretendido ou na análise de sentimentos. Como a análise de sentimentos dos feeds do Twitter para determinar se as pessoas estão satisfeitas ou insatisfeitas com uma plataforma ou produto.

A team that uses speech to text

Existem 4 etapas de conversão de fala em texto:

1. O software de reconhecimento de voz converte sinais analógicos em linguagem digital. Quando as vibrações passam do alto-falante para o microfone, o software traduz essas vibrações em dados que representam sinais digitais.

2. O conversor de voz para texto filtra as ondas digitais para manter os sons relevantes. Parece que sua voz e as teclas da máquina de escrever fazem ruído de fundo para os sons que queremos distinguir; vento e chuva, por exemplo. Mas com treinamento suficiente, o sistema se torna melhor em capturar esses acentos criados pela terra, como oceanos ou insetos. Não deixa nada além do design da sua voz (ou outras fontes de som).

3. O software divide gravações de áudio mais longas em segmentos muito curtos, por exemplo, um milésimo de segundo. Faz isso para compará-los com diferentes textos desconhecidos e chegar a uma tradução virtual.

O sistema STT é baseado no processo de transcrição fonética. Ele divide qualquer evento de fala em importantes unidades de som ou sílabas de acordo com suas qualidades fonéticas. Em geral, cada sílaba corresponde a uma letra do alfabeto ou a outro caractere. É uma unidade apropriada para codificar a fala oral.

4. Finalmente, o software gera um arquivo de texto que contém todo o material falado em forma de texto

Diferentes modelos de alto-falantes usados na conversão de fala em texto

Um sistema de reconhecimento de voz independente do alto-falante detecta a voz do alto-falante e a associa a um banco de dados de vozes predeterminado. Então pode ser usado por qualquer pessoa. Um sistema dependente de alto-falante, por outro lado, treina a voz de um indivíduo com palavras específicas. Assim, o modelo aprende seus padrões de fala. Isso permite que o sistema forneça resultados mais precisos quando eles falam considerando variáveis como sotaque, dialeto, ruído ou obstrução.

A partir de agora, é difícil para esses sistemas serem melhores do que os ouvintes humanos na detecção de assobios de lobo e ruído de fundo. Mas com o tempo esperamos que eles consigam produzir arquivos de áudio mais limpos. O que possibilitará novas oportunidades nas telecomunicações.

Outros modelos de reconhecimento de fala

Os modelos de reconhecimento de fala podem aliviar uma tarefa repetitiva que as pessoas não gostam ou não conseguem fazer. Eles diferem na quantidade de entrada necessária para diferentes tarefas versus quão avançados são. Algumas pessoas usam um assistente de atendimento para ajudar com tarefas mais difíceis e de alto nível.

A meeting that is being turned to text

Você pode realizar tarefas repetitivas com mais eficiência usando modelos de reconhecimento de fala. Esses assistentes geralmente exigem menos entrada do que se você tivesse que fazê-los sozinho. Portanto, eles são mais convenientes para tarefas diárias, incluindo responder a textos, configurar alarmes, tocar música, etc. Existem diferentes níveis de reconhecimento de fala para diferentes propósitos. Alguns podem incluir precisão de resultados e facilidade de uso entre tarefas mais avançadas sem precisar de nenhuma entrada. Outras são escolhas menos ambíguas, mas normalmente requerem algum tipo de supervisão ou cuidado por parte do usuário.

Correspondência de padrões

A IA de correspondência de padrões é menos eficaz do que a IA de aprendizado profundo, mas ambas fazem o trabalho. Ele permite que o software automático registre e mantenha números de telefone ou endereços de e-mail enquanto ouve as pessoas falarem. Essa tecnologia depende da capacidade da tecnologia de reconhecer uma gama muito limitada de frases e palavras. Os computadores podem ser guiados por humanos por meio de prompts para lidar com chamadas em centrais de atendimento ou entender dígitos em um endereço, mas, na maioria das vezes, eles são executados por conta própria.

Análise Estatística e Modelagem

Ferramentas mais avançadas, análise estatística e modelagem são importantes porque ajudam os usuários a identificar exatamente o que desejam. Também se afasta da direção de muitas vezes confundir os resultados por mal-entendidos.

A análise e modelagem estatística é uma ferramenta matemática que pode identificar, descrever e resumir padrões em conjuntos de dados. Esta poderosa ferramenta permite processar e analisar grandes quantidades de dados de forma simples e eficiente.

A análise estatística e a modelagem não são reservadas apenas para chatbots avançados que contam com a tecnologia AI NLP. Também pode ser usado no reconhecimento de voz. E esta ferramenta avançada de reconhecimento de fala é capaz de reconhecer sotaques e entender melhor os homônimos para quem fala com sotaque, mas raramente se dirige a pessoas que estão constantemente se expressando com diferentes perversidades homônimas.

É uma das ferramentas de reconhecimento de voz mais avançadas. A análise estatística leva a complexidade a um nível totalmente novo, reunindo mais dados do que outros métodos. Adapta-se a padrões de linguagem anômalos e a todos os tipos de gagueira, uhs, oms, etc.

Muitos testes estatísticos são aplicados para analisar as dificuldades de partida antes de executar o algoritmo que levará em consideração filtros para obter melhores resultados. Depois, há testes que comparam o desempenho humano com a precisão da saída da máquina. E depois há uma prova de ruído extra que aplica filtros após um certo tempo de enunciado, o que leva a um reconhecimento muito alto de homônimos.

A woman who uses speech to text

Reconhecendo certos dialetos e sotaques

Como um modelo orientado a dados, a modelagem estatística pode dar aos desenvolvedores de software maior controle em termos de extração e reconhecimento automáticos de dialetos e idiomas de diferentes maneiras. Os desenvolvedores de software também precisam adquirir mais dados para identificar todos os idiomas e dialetos.

Além disso, os desenvolvimentos na modelagem estatística tornam possível identificar certos dialetos e sotaques em que as pessoas falam. Esse sistema se baseia em dados anteriores para criar modelos de linguagem mais precisos, o que ajuda os processadores a identificar palavras como um cavalo ou gaga com mais facilidade.

Entendendo os homônimos

Uma palavra pode ter a mesma grafia, mas significados diferentes com base em como é usada em uma frase. São conhecidos como homônimos. O software de fala em texto tem uma série de problemas ao processar essas palavras com suas regras de inflexão, o que pode resultar em decodificação imprecisa da informação.

Não é fácil para os desenvolvedores criar um software que possa diferenciar entre homônimos. Eles precisam considerar o contexto para identificar corretamente a palavra que está sendo usada.

Hoje, existem empresas emergentes que acreditam que podem resolver esse problema implementando tecnologias mais novas. Eles esperam diferenciar as palavras apenas com seus sons – deixando de fora as pistas de contexto que o software precisa usar para uma interpretação precisa.

Compreensão e processamento de linguagem natural: o cérebro da fala para transcrição de texto

Onde a fala para texto é usada?

À medida que as máquinas estão melhorando na compreensão da linguagem humana, nós as usamos em lugares que seriam inimagináveis há apenas alguns anos. Precisamos conhecer as limitações da tecnologia para que isso aconteça.

O Natural Language Understanding verifica o significado implícito na linguagem e os correlaciona com o texto para encontrar padrões que ocorrem na fala coloquial.

Quando se trata de compreensão de linguagem natural, a análise de mídia social é um dos casos de uso mais populares. Você precisa de um programa para entender tópicos, sentimentos ou até diferentes tipos de opiniões políticas em uma postagem no Facebook para que possam ajudar as empresas a analisar melhor seus públicos.

Esses programas ainda não são tão competentes em tirar conclusões sobre o conteúdo porque as pessoas são difíceis de generalizar, mas provaram ser bem-sucedidas na detecção de e-mails de spam e na análise dos valores das pessoas a partir de pegadas digitais

Maquina de tradução

Em diferentes culturas, existem diferentes maneiras de comunicar os pensamentos e a intenção dos indivíduos. Uma delas são as ferramentas de fala para texto. A fala para texto é um recurso cada vez mais popular de aplicativos de protocolo de voz sobre internet que permite que duas ou mais pessoas que falam dois idiomas diferentes possam se comunicar efetivamente entre si em tempo real.

A workspace

Esta ferramenta de fala para texto traduz a mensagem de voz em palavras. Quando se trata disso, pode-se facilmente traduzir sua mensagem de voz para outro idioma. É uma maneira fácil de se comunicar com pessoas que não falam seu idioma, desde que você tenha uma câmera.

Isso é especialmente útil quando se trata de jornalistas que cobrem tópicos específicos de outras culturas sem serem fluentes no idioma local ou qualquer pessoa que prefira falar em vez de digitar.

Resumo do documento

As ferramentas de resumo automático são muito promissoras nesta era em que há muitos tipos diferentes de conteúdo carregados a cada segundo. Não será intimidante ler todo o artigo novamente. Isso provavelmente levará muito tempo e esforço. Se você conseguir obter a ideia principal/informações de resumo em apenas uma linha ou duas, isso o ajudará a economizar muito tempo e esforço ali mesmo.

A sumarização de conteúdo acadêmico, ou sumarização de documentos, é um recurso importante para os computadores fornecerem resumos instantâneos aos alunos enquanto lêem a documentação na Internet. Como muitas mudanças acontecem nos dias de hoje de forma constante em muitos aspectos, incluindo tendências nas atitudes de estudo e formas produtivas de estudar.

Categorização de conteúdo

A categorização de conteúdo é a separação proposital de um conteúdo específico em diferentes categorias. Isso pode ser alcançado por meio de técnicas de compreensão de linguagem natural.

O conteúdo também pode ser otimizado para a Pesquisa Google usando algoritmos de aprendizado de máquina que processarão as palavras encontradas nos textos e calcularão qual é sua relevância, tendo essa relevância como fator de classificação. Dessa forma, é possível categorizar o conteúdo por relevância de palavra-chave, para que outras pessoas possam encontrá-lo que desejam encontrar informações sobre determinados assuntos ou tópicos.

Análise de sentimentos

Com o surgimento dos softwares de análise de conteúdo, os humanos não precisam mais intervir manualmente para dar sentido ao texto opinativo.

As ferramentas de compreensão da linguagem natural nos dão uma visão das opiniões dos leitores que, de outra forma, estão aqui “abaixo cognitivamente”, às vezes resultando apenas em suposições sobre os dados. Com eles, as máquinas podem oferecer uma análise sistemática de blogs, reviews, tweets, etc., o que torna mais fácil para anunciantes e marqueteiros reconhecerem o que o cliente quer ou precisa sem fazer parte ou ser afetado por essa subjetividade.

Detecção de plágio

Ferramentas avançadas de PNL não são como simples ferramentas de plágio

Outras pessoas podem fazer o processo de detecção de plágio. Mas ferramentas avançadas de compreensão de linguagem natural também detectam plágio. Ele faz isso por meio de algoritmos de computação se houver plágio, mas também parafraseando. Esses algoritmos lidam com sentenças com vários graus de complexidade de sentença e usam o fraseado do segundo parágrafo fornecido como uma comparação para verificar a semelhança.

Desvantagens das ferramentas de fala para texto

Em comparação com outros concorrentes de processamento de linguagem natural, as ferramentas de fala para texto têm uma taxa de sucesso relativamente baixa. Isso é especialmente verdadeiro quando a qualidade do áudio de uma gravação é ruim.

Condições de gravação ruins podem arruinar uma gravação profissional. Também pode arruinar uma sessão de locução para um vídeo promocional da empresa e transformar algo que parece interessante em rabiscos.

Você tem que ser específico sobre seus scripts entrarem na cabine de som e serem lidos na íntegra. Enquanto os atores podem facilmente usar efeitos sonoros e outros ruídos de fundo para torná-lo mais animado durante as sessões.

A company that converts to text

Depois que o software transcreve uma gravação, uma pessoa ou software deve verificar se a transcrição está correta. Se houve alguma interrupção, eles estavam falando muito rápido ou muito devagar. Além disso, se algo foi percebido como dito, mas na verdade não foi, eles precisam passar por tudo e fazer edições.

Caso contrário, a transcrição de fala para texto será imprecisa e eles terão que começar do zero novamente.

Perguntas frequentes:

Você deve usar programas de fala para texto gratuitos ou pagos?

Os aplicativos pagos tendem a superar os gratuitos em termos de precisão e velocidade, mas também deixa o que resta da edição de artigos para você. Mas os aplicativos pagos custarão dinheiro, então, para algumas pessoas, a troca não vale o dinheiro que custa.
Ninguém gosta de lidar com pagamento e gerenciamento de assinaturas e, portanto, esses serviços precisam ser mais do que apenas gratuitos para resistir ao teste do tempo. Eles nem sempre oferecem suporte técnico de qualidade, são ruins em termos de velocidade e precisão e deixam muita edição para você.blank

Como escolher o programa correto de conversão de fala em texto?

Com tantas ferramentas de software de fala para texto no mercado, é um desafio escolher uma.
Uma pesquisa geral no Google por “fala em texto” trará uma lista de softwares úteis no mercado. No entanto, é preciso examinar cuidadosamente seu conteúdo e escolher um pacote completo com suporte técnico confiável e atendimento ao cliente útil – não uma política abrangente em que você liga para escritórios centralizados e ninguém responde!
Alguns bons exemplos incluem Transkriptor e Otterblank

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