Cum să folosiți Speech to Text?

Trăim în era AI (Inteligenta Artificială) și devine parte din viața noastră de zi cu zi. De la smartphone-urile noastre la motoarele auto, s-a infiltrat aproape în fiecare aspect al vieții noastre. Un astfel de exemplu este tehnologia vorbire în text. Înregistrările automate ale conversațiilor dvs. sunt mult mai rapide și mai ușor de analizat atunci când sunt într-un format audio.

Salvează listele de sarcini și sarcinile de la birou. De asemenea, ajută medicii să comande teste și să acceseze diagramele pacienților cu o rată de acuratețe de peste 99%.

Cu Speech Analytics nu mai aveți nevoie de un colector de sondaje care să întrebe oamenii cum se simt. Citiți în schimb conversațiile prin mesaje text, chiar dacă sunt într-o limbă necunoscută.

Introducere: Ce este tehnologia Speech To Text?

Discursul în text schimbă modul în care trăim și lucrăm. Are beneficii majore și în unele cazuri poate rezolva complet o problemă. Aplicațiile pentru acest instrument în domeniul sănătății, servicii clienți, jurnalism, cercetare calitativă și așa mai departe continuă să crească în fiecare an.

Acest articol arată diferitele moduri în care această piesă uimitoare de tehnologie ia parte în diverse industrii astăzi. De la profesioniști din domeniul sănătății până la jurnalişti, software-ul de transmitere a vorbirii în text este benefic. Acesta prevede cererea de raportare rapidă și detaliată. Beneficiile provin din faptul că economisește timp, un serviciu îmbunătățit pentru clienți și o calitate îmbunătățită a serviciilor.

Tehnologia nu este perfectă pentru conversația naturală. Dar atunci când este asociat cu oameni cu abilități excelente de comunicare, asistentul AI poate îndeplini sarcini infinit mai bine.

Cum funcționează software-ul Speech to Text?

Recunoașterea vocii și traducerea un concept vechi care există de zeci de ani. S-a bazat întotdeauna pe capacitățile de limbaj natural ale oamenilor.

Astfel, după transmiterea și traducerea într-o altă limbă, oamenii ar curăța eventualele erori și ar deduce sens din date.

În zilele noastre, generarea recunoașterii vocii se bazează pe rețele neuronale artificiale. Îi oferă un spor de performanță în înțelegerea vorbirii umane scrise prin semnale audio. De asemenea, computerele pot influența alegerea cuvintelor pe baza semnificației dorite sau a analizei sentimentelor. Cum ar fi analiza sentimentelor fluxurilor Twitter pentru a determina dacă oamenii sunt mulțumiți sau nemulțumiți de o platformă sau de un produs.

O echipă care folosește vorbirea pentru a trimite mesaje

Există 4 pași de conversie Speech To Text:

1. Software-ul de recunoaștere a vorbirii convertește semnalele analogice în limbaj digital. Când vibrațiile trec prin difuzor către microfon, software-ul traduce aceste vibrații în date care reprezintă semnale digitale.

2. Convertorul Speech-to-text filtrează undele digitale pentru a păstra sunetele relevante. Sună ca și cum vocea și tastele mașinii de scris constituie zgomot de fundal pentru sunetele pe care vrem să le distingem; vânt și ploaie de exemplu. Dar, cu suficient antrenament, sistemul devine mai bun la captarea acestor accente odată create de pământ, cum ar fi oceanele sau insectele. Nu lasă altceva decât designul vocii tale (sau alte surse de sunet).

3. Software-ul împarte înregistrările audio mai lungi în segmente foarte scurte, de exemplu, o miime de secundă. Face asta pentru a le compara cu diferite texte necunoscute și pentru a veni cu o traducere virtuală.

Sistemul STT se bazează pe procesul de transcriere fonetică. Împarte orice eveniment de vorbire în unități sonore importante sau silabe în funcție de calitățile sale fonetice. În general, fiecare silabă corespunde fie unei litere a alfabetului, fie unui alt caracter. Este o unitate adecvată pentru codificarea vorbirii orale.

4. În cele din urmă, software-ul scoate un fișier text care conține tot materialul vorbit sub formă de text

Diferite modele de difuzoare utilizate în Speech to Text

Un sistem de recunoaștere a vocii independent de vorbitor detectează vocea vorbitorului și o potrivește cu o bază de date predeterminată de voci. Apoi poate fi folosit de oricine. Un sistem dependent de vorbitor, pe de altă parte, antrenează vocea unui individ cu cuvinte specifice. Deci modelul își învață tiparele de vorbire. Acest lucru permite sistemului să ofere rezultate mai precise atunci când vorbesc, luând în considerare variabile precum accent, dialect, zgomot sau obstrucție.

Deocamdată, este greu pentru aceste sisteme să devină mai bune decât ascultătorii umani în a detecta fluierele lupilor și zgomotul de fundal. Dar, în timp, sperăm că vor putea produce fișiere audio mai curate. Ceea ce va permite noi oportunități în telecomunicații.

Alte modele de recunoaștere a vorbirii

Modelele de recunoaștere a vorbirii pot atenua o sarcină repetitivă pe care oamenilor nu le place sau nu o pot face. Ele diferă în ceea ce privește cantitatea de input de care au nevoie pentru diferite sarcini față de cât de avansate sunt. Unii oameni folosesc un asistent asistent pentru a ajuta la sarcini mai dificile, de nivel înalt.

O întâlnire care este transformată în text

Puteți face sarcini repetitive mai eficient utilizând modele de recunoaștere a vorbirii. Acești asistenți necesită, de obicei, mai puțină contribuție decât dacă ar trebui să le faci singur. Prin urmare, sunt mai convenabile pentru sarcinile zilnice, inclusiv răspunsul la mesaje, setarea alarmelor, redarea muzicii etc. Există diferite niveluri de recunoaștere a vorbirii pentru diferite scopuri. Unele pot include acuratețea rezultatelor și ușurința în utilizare între sarcini mai avansate, fără a avea nevoie măcar de nicio intervenție. Altele sunt alegeri mai puțin ambigue, dar necesită de obicei un fel de supraveghere sau îngrijire din partea utilizatorului.

Potrivire de model

AI de potrivire a modelelor este mai puțin eficientă decât IA de deep learning, dar ambele fac treaba. Permite software-ului automat să înregistreze și să păstreze numerele de telefon sau adresele de e-mail pe măsură ce aude oamenii vorbind. Această tehnologie se bazează pe capacitatea tehnologiei de a recunoaște o gamă foarte limitată de propoziții și cuvinte. Calculatoarele pot fi ghidate de oameni prin solicitări pentru a gestiona apelurile din centrele de apeluri sau pentru a înțelege cifrele dintr-o adresă, dar, în cea mai mare parte, sunt rulate pe cont propriu.

Analiză statistică și modelare

Instrumentele mai avansate, analiza statistică și modelarea sunt importante, deoarece ajută utilizatorii să identifice exact ceea ce își doresc. De asemenea, se îndepărtează de direcția de a confunda adesea rezultatele prin neînțelegeri.

Analiza statistică și modelarea este un instrument matematic care poate identifica, descrie și rezuma modele în seturi de date. Acest instrument puternic face posibilă procesarea și analizarea unor cantități uriașe de date simplu și eficient.

Analiza statistică și modelarea nu sunt rezervate doar chatbot-urilor avansați care se bazează pe tehnologia AI NLP. Poate fi folosit și în recunoașterea vorbirii. Și acest instrument avansat de recunoaștere a vorbirii este capabil să recunoască accentele și să înțeleagă mai bine omonimele pentru cei care vorbesc cu accent, dar rareori se adresează persoanelor care se exprimă în mod constant cu diferite omonime perversitate.

Este unul dintre cele mai avansate instrumente de recunoaștere a vorbirii. Analiza statistică duce complexitatea la un nivel cu totul nou, adunând mai multe date decât alte metode. Se adaptează la modelele anormale ale limbajului și la tot felul de bâlbâieli, uhs, oms etc.

Multe teste statistice sunt aplicate pentru a analiza dificultățile de pornire înainte de a rula algoritmul care va ține cont de filtre pentru rezultate mai bune. Ulterior, există teste care compară performanța umană cu precizia ieșirii mașinii. Și apoi există o izolare suplimentară a zgomotului care aplică filtre după un anumit timp de rostire, ceea ce duce la o recunoaștere foarte mare pentru omonime.

O femeie care folosește vorbirea pentru a trimite mesaje

Recunoașterea anumitor dialecte și accente

Ca model bazat pe date, modelarea statistică poate oferi dezvoltatorilor de software un control mai mare în ceea ce privește extragerea și recunoașterea automată a dialectelor și limbilor în moduri diferite. Dezvoltatorii de software trebuie, de asemenea, să obțină mai multe date pentru a identifica toate limbile și dialectele.

Mai mult, evoluțiile în modelarea statistică fac posibilă identificarea anumitor dialecte și accente în care vorbesc oamenii. Acest sistem se bazează pe datele din trecut pentru a crea modele de limbaj mai precise, care îi ajută apoi pe procesoare să identifice mai ușor cuvinte precum un cal sau un gaga.

Înțelegerea omonimelor

Un cuvânt poate avea aceeași ortografie, dar semnificații diferite în funcție de modul în care este folosit într-o propoziție. Ele sunt cunoscute ca omonime. Software-ul Speech-to-text are o serie de probleme în procesarea acestor cuvinte cu regulile sale de inflexiune, ceea ce poate duce la decodificarea inexactă a informațiilor.

Nu este ușor pentru dezvoltatori să creeze software care să facă diferența între omonime. Ei trebuie să ia în considerare contextul pentru a identifica corect cuvântul care este folosit.

Astăzi, apar companii care cred că pot aborda această problemă prin implementarea unor tehnologii mai noi. Ei speră să facă diferența între cuvinte doar cu sunetele lor – lăsând deoparte indicii de context pe care software-ul trebuie să le folosească pentru o interpretare precisă.

Înțelegerea și procesarea limbajului natural: creierul transcripției vorbirii în text

Unde se folosește Speech to Text?

Pe măsură ce mașinile înțeleg mai bine limbajul uman, le folosim în locuri care ar fi fost de neimaginat cu doar câțiva ani în urmă. Trebuie să cunoaștem limitările tehnologiei pentru ca acest lucru să se întâmple.

Înțelegerea limbajului natural verifică semnificația implicită în limbaj și le corelează cu textul pentru a găsi modele care apar în vorbirea colocvială.

Când vine vorba de înțelegerea limbajului natural, analiza rețelelor sociale este unul dintre cele mai populare cazuri de utilizare. Aveți nevoie de un program pentru a înțelege subiecte, sentimente sau chiar diferite tipuri de opinii politice într-o postare pe Facebook, astfel încât acestea să poată ajuta companiile să își analizeze mai bine publicul.

Aceste programe încă nu sunt atât de competente în a trage concluzii despre conținut, deoarece oamenii sunt greu de generalizat, dar s-au dovedit de succes în detectarea e-mailurilor spam și analizarea valorilor oamenilor din amprentele digitale.

Traducere automată

În diferite culturi, există moduri diferite de a comunica gândurile și intențiile indivizilor. Unul dintre ele este instrumentele de conversie a vorbirii în text. Speech to text este o caracteristică din ce în ce mai populară a aplicațiilor de protocol voce prin internet, care permite ca două sau mai multe persoane care vorbesc două limbi diferite pot comunica eficient între ele, în timp real.

Un spațiu de lucru

Acest instrument de transmitere a vorbirii în text traduce mesajul vocal în cuvinte. Când vine vorba de asta, cineva își poate traduce cu ușurință mesajul vocal într-o altă limbă. Este o modalitate ușoară de a comunica cu persoane care nu vorbesc limba dvs., cu condiția să aveți o cameră.

Acest lucru este util în special atunci când vine vorba de jurnaliști care acoperă subiecte care sunt specifice altor culturi fără să cunoască fluent limba locală sau doar oricine ar prefera să vorbească în loc să tasteze.

Rezumatul documentului

Instrumentele automate de rezumat sunt foarte promițătoare în această eră în care există multe tipuri diferite de conținut încărcat în fiecare secundă. Nu va fi intimidant să citești din nou întregul articol. Probabil că va necesita mult timp și efort. Dacă puteți obține ideea principală/informațiile rezumate într-un singur rând sau două, vă va ajuta să economisiți atât de mult timp și efort chiar acolo.

Rezumarea conținutului academic, sau rezumarea documentelor, este o capacitate importantă pentru computere de a oferi rezumate instantanee studenților în timp ce citesc documentația de pe internet. Deoarece în aceste zile se produc în mod constant o mulțime de schimbări în multe aspecte, inclusiv tendințe în atitudinile de studiu și moduri productive de a studia.

Categorizarea conținutului

Categorizarea conținutului este separarea intenționată a unui anumit conținut în diferite categorii. Acest lucru poate fi realizat prin tehnici de înțelegere a limbajului natural.

De asemenea, conținutul poate fi optimizat pentru Căutarea Google folosind algoritmi de învățare automată care vor procesa cuvintele care se găsesc în texte și vor calcula care este relevanța lor, având acea relevanță ca factor de clasare. În acest fel este posibilă clasificarea conținutului după relevanța cuvintelor cheie, astfel încât să îl găsească și alte persoane care doresc să găsească informații despre anumite subiecte sau subiecte.

Analiza sentimentelor

Odată cu apariția software-ului de analiză a conținutului, oamenii nu mai trebuie să intervină manual pentru a da sens textului cu opinie.

Instrumentele de înțelegere a limbajului natural ne oferă o perspectivă asupra opiniilor cititorilor care, altfel, sunt toate „sub aspect cognitiv”, uneori ducând doar la presupuneri despre date. Cu ele, mașinile pot oferi o analiză sistematică a blogurilor, recenziilor, tweet-urilor etc., ceea ce face mai ușor pentru agenții de publicitate și marketerii să recunoască ceea ce își dorește sau are nevoie clientul fără a fi parte sau afectat de această subiectivitate.

Detectarea plagiatului

Instrumentele avansate NLP nu sunt ca simple instrumente de plagiat

Alte persoane pot face procesul de detectare a plagiatului. Dar instrumentele avansate de înțelegere a limbajului natural detectează și plagiatul. Face asta prin algoritmi de calcul dacă există plagiat, dar și parafrazare. Acești algoritmi gestionează propoziții cu diferite grade de complexitate a propoziției și folosesc formularea din al doilea paragraf dat ca o comparație pentru a verifica asemănarea.

Dezavantajele instrumentelor de vorbire în text

În comparație cu alți concurenți de procesare a limbajului natural, instrumentele de transformare a vorbirii în text au o rată de succes relativ scăzută. Acest lucru este valabil mai ales atunci când calitatea audio a unei înregistrări este slabă.

Condițiile proaste de înregistrare pot strica o înregistrare profesională. De asemenea, poate strica o sesiune de voce off pentru un videoclip promoțional al companiei și poate transforma ceva care sună interesant în farfurie.

Trebuie să fii specific cu privire la scripturile tale care intră în cabina de sunet și sunt citite textual. În timp ce actorii ar putea folosi cu ușurință efectele sonore și alte zgomote de fundal pentru a face să sune mult mai plin de viață în timpul sesiunilor lor.

O companie care se convertește în text

După ce software-ul transcrie o înregistrare, o persoană sau software-ul trebuie să verifice dacă transcrierea este corectă. Indiferent dacă au existat întreruperi, vorbeau prea repede sau prea încet. De asemenea, dacă ceva a fost perceput ca fiind spus, dar de fapt nu a fost, trebuie să treacă peste tot și să facă modificări.

În caz contrar, transcrierea de la vorbire la text va fi inexactă și vor trebui să înceapă de la zero din nou.

Întrebări frecvente:

Ar trebui să utilizați programe de vorbire gratuită sau plătită pentru text?

Aplicațiile plătite tind să le depășească pe cele gratuite în ceea ce privește precizia și viteza, de asemenea, vă lasă ceea ce a mai rămas din editarea articolelor. Dar aplicațiile plătite vă vor costa bani, așa că pentru unii oameni, compromisul nu merită banii pe care îi costă.
Nimănui nu-i place să se ocupe cu plata și gestionarea abonamentelor și, prin urmare, aceste servicii trebuie să fie mai mult decât gratuite pentru a rezista testului timpului. Nu oferă întotdeauna suport tehnic de calitate, sunt slabe în ceea ce privește viteza și acuratețea și vă lasă multă editare.blank

Cum să alegi programul corect de vorbire în text?

Având atâtea instrumente software de conversie a vorbirii în text de pe piață, este o provocare să alegeți unul.
O căutare generală pe Google pentru „vorbire în text” va aduce o listă de software util de pe piață. Cu toate acestea, trebuie să citiți cu atenție conținutul acestora și să alegeți un pachet cu funcții complete, cu asistență tehnică de încredere și servicii pentru clienți utile – nu o politică all-inclusive în care sunați la birouri centralizate și nimeni nu răspunde!
Câteva exemple bune includ Transkriptor și Otterblank

Share:

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin

More Posts