Como fazer uso da fala para o texto?

Vivemos na era da IA (Inteligência Artificial), e está a tornar-se parte do nosso dia-a-dia. Desde os nossos smartphones até aos motores de automóveis, infiltrou-se em quase todos os aspetos da nossa vida. Um desses exemplos é a tecnologia fala-a-texto. As gravações automáticas das suas conversas são muito mais rápidas e fáceis de analisar quando estão num formato áudio.

Guarda listas de tarefas de canetas e papel e recados de escritório. Também ajuda os médicos a encomendar testes e aceder às tabelas dos pacientes com uma taxa de precisão superior a 99%.

Com a Speech Analytics já não é preciso um colecionador de pesquisa para perguntar às pessoas como se sentem. Basta ler as suas conversas de mensagens de texto, mesmo que seja numa língua desconhecida.

Introdução: O que é discurso à tecnologia de texto?

Falar a texto está a mudar a forma como vivemos e trabalhamos. Tem grandes benefícios e, em alguns casos, pode resolver completamente um problema. As aplicações para esta ferramenta em cuidados de saúde, atendimento ao cliente, jornalismo, investigação qualitativa, e assim por diante continuam a crescer todos os anos.

Este artigo mostra as diferentes formas pelas quais esta incrível peça de tecnologia participa atualmente em várias indústrias. Desde profissionais de saúde a jornalistas, o software de fala a texto é benéfico. Prevê a procura de relatórios rápidos e pormenorizados. Os benefícios vêm de ser um poupança de tempo, um melhor atendimento ao cliente e uma 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 completar tarefas infinitamente melhor.

Como funciona o software de fala para texto?

Reconhecimento de voz e tradução de um conceito antigo que existe há décadas. Sempre confiou nas capacidades linguísticas naturais dos humanos.

Assim, após a transmissão e tradução para outra língua, os seres humanos limpariam possíveis erros e infeririam significado a partir de dados.

Hoje em dia, a geração de reconhecimento de voz depende de redes neurais artificiais. Dá-lhe um grande impulso de desempenho na compreensão do discurso humano escrito através de sinais áudio. Os computadores também podem influenciar a escolha de palavras com base no significado pretendido ou na análise de sentimento. Como a análise de sentimento dos feeds do Twitter para determinar se as pessoas estão satisfeitas ou infelizes com uma plataforma ou produto.

A team that uses speech to text

Existem 4 passos de conversão de Discurso para Texto:

1. O software de reconhecimento de voz converte sinais analógicos em linguagem digital. Quando as vibrações passam pelo altifalante para o microfone, o software traduz estas vibrações em dados que representam sinais digitais.

2. O conversor de fala-a-texto filtra as ondas digitais para manter os sons relevantes. Soa como as teclas de voz e máquina de escrever compõem o ruído de fundo aos sons que queremos distinguir; vento e chuva, por exemplo. Mas com treino suficiente, o sistema torna-se melhor na captura destes sotaques únicos, como oceanos ou insetos. Não deixa nada além do design da sua voz (ou de outras fontes de som).

3. O software quebra gravações de áudio mais longas em segmentos muito curtos, por exemplo, milésimos de segundo. Faz isso para compará-los com diferentes textos desconhecidos e criar uma tradução virtual.

O sistema STT baseia-se no processo de transcrição fonética. Divide qualquer evento de fala em importantes unidades sonoras ou sílabas de acordo com as suas qualidades fonéticas. Em geral, cada sílaba corresponde a uma letra do alfabeto ou a outro personagem. É uma unidade adequada para codificar o discurso oral.

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

Diferentes modelos de alto-falante usados na fala para o texto

Um sistema de reconhecimento de voz independente de altifalantes deteta a voz do altifalante e corresponde-a a uma base de dados pré-determinada de vozes. Então pode ser usado por qualquer um. Um sistema dependente de alto-falantes, por outro lado, treina a voz de um indivíduo com palavras específicas. Assim, o modelo aprende os seus padrões de fala. Isto permite que o sistema forneça resultados mais precisos quando fala considerando variáveis como sotaque, dialeto, ruído ou obstrução.

A partir de agora, é difícil para estes sistemas ficar melhor do que os ouvintes humanos na deteção de assobios de lobos e ruído de fundo. Mas com o tempo esperamos que sejam capazes de produzir ficheiros áudio mais limpos. O que permitirá novas oportunidades nas telecomunicações.

Outros modelos de reconhecimento de voz

Modelos de reconhecimento de voz podem aliviar uma tarefa repetitiva que as pessoas não gostam ou são incapazes de fazer. Diferem na quantidade de entrada que necessitam para diferentes tarefas em vez da sua tão avançada. Algumas pessoas usam um assistente de assistência para ajudar em tarefas mais difíceis e de alto nível.

A meeting that is being turned to text

Pode fazer tarefas repetitivas de forma mais eficiente utilizando modelos de reconhecimento de voz. Estes assistentes normalmente requerem menos entrada do que se tivesse que fazê-los por si mesmo. Por isso, são mais convenientes para tarefas diárias, incluindo responder a textos, configurar alarmes, tocar música, etc. Existem diferentes níveis de reconhecimento da fala para diferentes fins. Alguns podem incluir precisão de resultados e facilidade de utilização entre tarefas mais avançadas sem sequer precisar de qualquer entrada. Outros são escolhas menos ambíguas, mas normalmente requerem algum tipo de supervisão ou cuidado por parte do utilizador.

Correspondência de padrões

A IA padrão correspondente é menos eficaz do que a IA de aprendizagem profunda, mas ambos fazem o trabalho. Permite que o software automático grave e mantenha números de telefone ou endereços de e-mail à medida que ouve as pessoas falarem. Esta tecnologia baseia-se na capacidade da tecnologia reconhecer um leque muito limitado de frases e palavras. Os computadores podem ser guiados por humanos através de solicitações para lidar com chamadas em call centers ou entender dígitos num endereço, mas na maior parte das vezes, são executados por conta própria.

Análise estatística e modelação

Ferramentas mais avançadas, análise estatística e modelação são importantes porque ajudam os utilizadores a identificar exatamente o que querem. Afasta-se também da direção de muitas vezes confundir os resultados com mal-entendidos.

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

A análise estatística e a modelação não são apenas reservadas para chatbots avançados que dependem da tecnologia AI NLP. Também pode ser usado no reconhecimento da fala. E esta ferramenta avançada de reconhecimento de discurso é capaz de reconhecer sotaques e entender melhor os homónimos para aqueles que falam com sotaque, mas raramente se dirigem a pessoas que estão constantemente a expressar-se com diferentes perversidades homónimos.

É uma das ferramentas de reconhecimento de voz mais avançadas. A análise estatística leva a complexidade a um nível inteiramente novo, recolhendo mais dados do que outros métodos. Adapta-se a padrões de linguagem anómala, e a todo o tipo de gaguez, uhs, oms, etc.

Muitos testes estatísticos são aplicados para analisar dificuldades de início antes de executar o algoritmo que terá em conta filtros para melhores resultados. Depois, existem testes que comparam o desempenho humano com a precisão da saída da máquina. E depois há uma impermeabilização de ruído extra que aplica filtros após um certo período de expressão que leva a uma elevada reconhecimento para os homónimos.

A woman who uses speech to text

Reconhecendo certos dialetos e acentos

Como um modelo baseado em dados, a modelação estatística pode dar aos desenvolvedores de software um maior controlo em termos de extrair e reconhecer automaticamente dialetos e línguas de diferentes maneiras. Os desenvolvedores de software também precisam adquirir mais dados para identificar todos os idiomas e dialetos.

Além disso, a evolução da modelação estatística permite identificar certos dialetos e sotaques em que as pessoas falam. Este sistema baseia-se em dados anteriores para criar modelos linguísticos mais precisos, o que ajuda os processadores a identificar palavras como um cavalo ou gaga mais facilmente.

Compreender os Homónimos

Uma palavra pode ter a mesma ortografia, mas significados diferentes baseados em como é usado numa frase. São conhecidos como homónimos. O software fala-a-texto tem uma série de problemas que processam estas palavras com as suas regras de inflexão, o que pode resultar numa descodição imprecisa da informação.

Não é fácil para os desenvolvedores criar software que possa diferenciar entre homónimos. Têm de considerar o contexto para identificar corretamente a palavra que está a ser utilizada.

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

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

Onde é usado o discurso para o texto?

À medida que as máquinas estão a melhorar na compreensão da linguagem humana, utilizamo-las em lugares que seriam inimagináveis há poucos anos. Precisamos de saber as limitações da tecnologia para que isto aconteça.

A Compreensão da Linguagem Natural verifica o significado implícito na linguagem e correlaciona-os com texto para encontrar padrões que ocorrem na fala coloquial.

No que diz respeito à compreensão da linguagem natural, a análise das redes sociais é um dos casos de uso mais populares. Precisa de um programa para compreender tópicos, sentimentos ou até diferentes tipos de opiniões políticas numa publicação no Facebook para que possam ajudar as empresas a analisar melhor o seu público.

Estes programas ainda não são tão competentes em tirar conclusões sobre conteúdos porque as pessoas são difíceis de generalizar, mas provaram ter sucesso na deteção de e-mails de spam e na análise dos valores das pessoas a partir de pegadas digitais

Tradução automática

Em diferentes culturas, existem diferentes formas de comunicar os pensamentos e a intenção dos indivíduos. Uma delas são ferramentas de fala para texto. Falar a texto é uma característica cada vez mais popular de aplicações de protocolos de voz através da Internet que permite que duas ou mais pessoas que falam duas línguas diferentes possam comunicar eficazmente uma com a outra em tempo real.

A workspace

Esta ferramenta de voz para texto traduz a mensagem de voz em palavras. Quando se trata disto, pode-se facilmente traduzir a sua mensagem de voz noutra língua. É uma maneira fácil de comunicar com pessoas que não falam a sua língua desde que tenha uma câmara.

Isto é especialmente útil quando se trata de jornalistas que cobrem temas específicos de outras culturas sem serem fluentes na língua local ou qualquer um que prefira falar em vez de escrever.

Resumo do documento

As ferramentas de resumo automático são muito promissoras nesta época onde existem muitos tipos diferentes de conteúdo carregados a cada segundo. Não será intimidante ler todo o artigo de novo. Isso provavelmente vai levar muito tempo e esforço. Se conseguir obter a informação principal/resumo em apenas uma ou duas linhas, isso ajudá-lo-ia a poupar tanto tempo e esforço aqui.

A resumo de conteúdo académico, ou resumo de documentos, é uma importante capacidade para os computadores fornecerem resumos instantâneos aos alunos enquanto lêem a documentação na internet. Como muitas mudanças acontecem hoje em dia em muitos aspetos, incluindo tendências em atitudes de estudo e formas produtivas de estudar.

Categorização de conteúdos

A categorização de conteúdos é a separação propositada de conteúdos particulares em diferentes categorias. Isto pode ser conseguido através de técnicas naturais de compreensão da linguagem.

Os conteúdos também podem ser otimizados para o Google Search utilizando algoritmos de machine learning que processarão as palavras que são encontradas em textos e calculam qual é a sua relevância, tendo essa relevância como fator de classificação. Desta forma é possível categorizar o conteúdo através da relevância das palavras-chave, para que outras pessoas possam encontrá-lo que queiram encontrar informações sobre determinados assuntos ou tópicos.

Análise de Sentimentos

Com o surgimento do software de análise de conteúdos, os seres humanos já não têm de intervir manualmente para dar sentido ao texto opinado.

As ferramentas de Compreensão da Linguagem Natural dão-nos uma visão das opiniões dos leitores que estão aqui todas “por baixo cognitivamente”, por vezes apenas resultando em pressupostos sobre os dados. Com eles, as máquinas podem oferecer uma análise sistemática de blogs, comentários, tweets, etc., o que facilita aos anunciantes e marketers reconhecer o que o cliente quer ou precisa sem fazer parte ou ser afetado por esta subjetividade.

Deteção de plágio

Ferramentas avançadas de NLP não são como ferramentas simples de plágio

Outras pessoas podem fazer o processo de deteção do plágio. Mas ferramentas avançadas de compreensão da linguagem natural também detetam plágio. Fá-lo através de algoritmos de computação se houver plágio, mas também parafraseando. Estes algoritmos lidam com frases com vários graus de complexidade da frase e usam a frase do segundo parágrafo dado como uma comparação para verificar a semelhança.

Inconvenientes da fala para ferramentas de texto

Em comparação com outros concorrentes de processamento de linguagem natural, as ferramentas fala-a-texto têm uma taxa de sucesso relativamente baixa. Isto é especialmente verdade quando a qualidade áudio de uma gravação é fraca.

Más condições de gravação podem arruinar uma gravação profissional. Também pode arruinar uma sessão de voz para um vídeo promocional da empresa e transformar algo que soa interessante em rabiscos.

Tens de ser específico sobre os teus guiões entrarem na cabine de som e serem lidos verbatim. Enquanto os atores poderiam facilmente usar efeitos sonoros e outros ruídos de fundo para fazê-lo soar muito mais animado durante as suas sessões.

A company that converts to text

Após o software transcrever uma gravação, uma pessoa ou software tem que verificar se a transcrição está correta. Se houve interrupções, estavam a falar demasiado depressa ou muito devagar. Além disso, se algo foi visto como sendo dito, mas na verdade não foi, eles têm que passar por tudo e fazer edições.

Caso contrário, a transcrição de discurso a texto será imprecisa e terão de começar do zero de novo.

Perguntas frequentes:

Deve usar discurso gratuito ou pago para programas de texto?

As aplicações pagas tendem a superar as gratuitas em termos de precisão e velocidade, também deixa o que resta da edição de artigos até si. Mas aplicações pagas custar-lhe-ão dinheiro para que para algumas pessoas a troca não valha o dinheiro que custa.
Ninguém gosta de lidar com o pagamento e gestão de assinaturas, pelo que estes serviços têm de ser mais do que apenas gratuitos para que possam suportar o teste do tempo. Nem sempre oferecem suporte técnico de qualidade, são pobres em termos de velocidade e precisão, e deixam muita edição para si.blank

Como escolher o programa certo de fala a texto?

Com tantas ferramentas de software de fala para texto no mercado, é um desafio escolher uma.
Uma pesquisa geral no Google por “fala a texto” irá trazer uma lista de software útil no mercado. No entanto, é preciso analisar cuidadosamente o seu conteúdo e escolher um pacote completo com suporte técnico fiável e um serviço útil ao cliente – não uma política com tudo incluído onde se ligue para escritórios centralizados e ninguém responda!
Alguns bons exemplos incluem Transkriptor e Lontrablank

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