Как использовать речь в тексте?

Мы живем в эпоху ИИ (искусственного интеллекта), и он становится частью нашей повседневной жизни. От наших смартфонов до автомобильных двигателей, он проник почти во все аспекты нашей жизни. Одним из таких примеров является технология преобразования речи в текст. Автоматические записи ваших разговоров гораздо быстрее и легче анализировать, если они в аудиоформате.

Он сохраняет списки дел и офисные поручения, написанные ручкой и бумагой. Это также помогает врачам назначать анализы и получать доступ к картам пациентов с точностью более 99%.

С Speech Analytics вам больше не нужен сборщик опросов, чтобы спросить людей, как они себя чувствуют. Вместо этого просто прочитайте их текстовые сообщения, даже если они на неизвестном языке.

Введение: что такое технология преобразования речи в текст?

Преобразование речи в текст меняет то, как мы живем и работаем. Он имеет большие преимущества и в некоторых случаях может полностью решить проблему. Применение этого инструмента в здравоохранении, обслуживании клиентов, журналистике, качественных исследованиях и т. д. продолжает расти с каждым годом.

В этой статье показаны различные способы использования этой удивительной технологии в различных отраслях сегодня. Программное обеспечение для преобразования речи в текст полезно как медицинским работникам, так и журналистам. Это обеспечивает потребность в быстрой и подробной отчетности. Преимущества заключаются в экономии времени, улучшении обслуживания клиентов и улучшении качества услуг.

Технология не идеальна для естественного разговора. Но в сочетании с людьми с отличными коммуникативными навыками помощник ИИ может выполнять задачи намного лучше.

Как работает программное обеспечение преобразования речи в текст?

Распознавание голоса и перевод — старая концепция, которая существует уже несколько десятилетий. Он всегда полагался на естественные языковые возможности человека.

Таким образом, после передачи и перевода на другой язык люди будут устранять возможные ошибки и делать выводы из данных.

В настоящее время генерация распознавания голоса опирается на искусственные нейронные сети. Это дает ему значительный прирост производительности в понимании письменной человеческой речи через аудиосигналы. Компьютеры также могут влиять на выбор слов на основе предполагаемого значения или анализа настроений. Например, анализ настроений в лентах Twitter, чтобы определить, довольны или недовольны люди платформой или продуктом.

A team that uses speech to text

Преобразование речи в текст состоит из 4 шагов:

1. Программное обеспечение для распознавания речи преобразует аналоговые сигналы в цифровой язык. Когда вибрации проходят через динамик к микрофону, программное обеспечение преобразует эти вибрации в данные, представляющие цифровые сигналы.

2. Преобразователь речи в текст фильтрует цифровые волны, сохраняя релевантные звуки. Похоже, ваш голос и клавиши пишущей машинки создают фоновый шум для звуков, которые мы хотим различать; ветер и дождь, например. Но при достаточном обучении система становится лучше в захвате этих одноразовых созданных землей акцентов, таких как океаны или насекомые. Он не оставляет ничего, кроме дизайна вашего голоса (или других источников звука).

3. Программа разбивает более длинные аудиозаписи на очень короткие отрезки, например, тысячные доли секунды. Это делается для того, чтобы сравнить их с разными неизвестными текстами и придумать виртуальный перевод.

Система STT основана на процессе фонетической транскрипции. Он делит любое речевое событие на важные звуковые единицы или слоги в соответствии с его фонетическими качествами. В общем, каждому слогу соответствует либо буква алфавита, либо другой символ. Это подходящая единица для кодирования устной речи.

4. Наконец, программа выводит текстовый файл , содержащий весь разговорный материал в текстовой форме.

Различные модели динамиков, используемые при преобразовании речи в текст

Независимая от говорящего система распознавания голоса обнаруживает голос говорящего и сопоставляет его с заранее определенной базой данных голосов. Тогда его может использовать кто угодно. С другой стороны, система, зависящая от динамика, тренирует голос человека с помощью определенных слов. Так модель изучает их речевые обороты. Это позволяет системе предоставлять более точные результаты, когда они говорят, учитывая такие переменные, как акцент, диалект, шум или помехи.

На данный момент этим системам трудно стать лучше, чем люди-слушатели, в обнаружении волчьих свистков и фонового шума. Но мы надеемся, что со временем они смогут создавать более чистые аудиофайлы. Что откроет новые возможности в телекоммуникациях.

Другие модели распознавания речи

Модели распознавания речи могут облегчить выполнение одной повторяющейся задачи, которую люди не любят или не могут выполнять. Они различаются по количеству входных данных, которые им требуются для разных задач, по сравнению с тем, насколько они продвинуты. Некоторые люди используют помощника по обслуживанию, чтобы помочь с более сложными задачами высокого уровня.

A meeting that is being turned to text

Вы можете более эффективно выполнять повторяющиеся задачи, используя модели распознавания речи. Эти помощники обычно требуют меньше усилий, чем если бы вам приходилось делать их самостоятельно. Поэтому они более удобны для повседневных задач, включая ответы на сообщения, настройку будильника, воспроизведение музыки и т. д. Различные уровни распознавания речи существуют для разных целей. Некоторые из них могут включать точность результатов и простоту использования между более сложными задачами, даже не требуя ввода данных. Другие менее двусмысленны, но обычно требуют некоторого контроля или ухода со стороны пользователя.

Сопоставление с образцом

ИИ для сопоставления с образцом менее эффективен, чем ИИ для глубокого обучения, но они оба справляются со своей задачей. Это позволяет автоматическому программному обеспечению записывать и сохранять телефонные номера или адреса электронной почты, когда оно слышит, как говорят люди. Эта технология основана на способности технологии распознавать очень ограниченный набор предложений и слов. Компьютеры могут управляться людьми с помощью подсказок для обработки вызовов в колл-центрах или понимания цифр в адресе, но по большей части они работают сами по себе.

Статистический анализ и моделирование

Более продвинутые инструменты, статистический анализ и моделирование важны, потому что они помогают пользователям точно определить, что они хотят. Он также отходит от направления часто путать результаты из-за недопонимания.

Статистический анализ и моделирование — это математический инструмент, который может выявлять, описывать и обобщать закономерности в наборах данных. Этот мощный инструмент позволяет просто и эффективно обрабатывать и анализировать огромные объемы данных.

Статистический анализ и моделирование предназначены не только для продвинутых чат-ботов, использующих технологию AI NLP. Его также можно использовать для распознавания речи. И этот продвинутый инструмент распознавания речи способен распознавать акценты и лучше понимать омонимы для тех, кто говорит с акцентом, но редко обращается к людям, которые постоянно выражают себя различными извращениями омонимов.

Это один из самых продвинутых инструментов распознавания речи. Статистический анализ выводит сложность на совершенно новый уровень, собирая больше данных, чем другие методы. Он приспосабливается к аномальным языковым моделям и ко всем видам заикания, эм, ом и т. д.

Многие статистические тесты применяются для анализа трудностей запуска перед запуском алгоритма, который будет учитывать фильтры для получения лучших результатов. После этого проводятся тесты, в которых производительность человека сравнивается с точностью машинного вывода. Кроме того, есть дополнительная шумоизоляция, которая применяет фильтры после определенного времени произнесения, что приводит к очень высокой узнаваемости омонимов.

A woman who uses speech to text

Распознавание некоторых диалектов и акцентов

Будучи моделью, управляемой данными, статистическое моделирование может дать разработчикам программного обеспечения больший контроль с точки зрения автоматического извлечения и распознавания диалектов и языков различными способами. Разработчикам программного обеспечения также необходимо получить больше данных, чтобы идентифицировать все языки и диалекты.

Более того, развитие статистического моделирования позволяет идентифицировать определенные диалекты и акценты, на которых говорят люди. Эта система опирается на прошлые данные для создания более точных языковых моделей, которые затем помогают процессорам легче идентифицировать такие слова, как «лошадь» или «гага».

Понимание омонимов

Слово может иметь одинаковое написание, но разные значения в зависимости от того, как оно используется в предложении. Они известны как омонимы. Программное обеспечение для преобразования речи в текст имеет множество проблем с обработкой этих слов с его правилами перегиба, что может привести к неточному декодированию информации.

Разработчикам нелегко создать программное обеспечение, которое может различать омонимы. Они должны учитывать контекст, чтобы правильно определить слово, которое используется.

Сегодня появляются компании, которые считают, что могут решить эту проблему, внедрив новые технологии. Они надеются различать слова только по их звучанию, не обращая внимания на контекстные подсказки, которые программное обеспечение должно использовать для точной интерпретации.

Понимание и обработка естественного языка: транскрипция речи мозгом в текст

Где используется преобразование речи в текст?

По мере того, как машины все лучше понимают человеческий язык, мы используем их в таких местах, которые еще несколько лет назад были бы невообразимы. Нам нужно знать ограничения технологии, чтобы это произошло.

Понимание естественного языка проверяет неявные значения в языке и сопоставляет их с текстом, чтобы найти закономерности, которые встречаются в разговорной речи.

Когда дело доходит до понимания естественного языка, анализ социальных сетей является одним из самых популярных вариантов использования. Вам нужна программа для понимания тем, настроений или даже различных типов политических мнений в сообщениях Facebook, чтобы они могли помочь компаниям лучше анализировать свою аудиторию.

Эти программы все еще не настолько компетентны в выводах о контенте, потому что людей трудно обобщать, но они доказали свою эффективность в обнаружении спама и анализе ценностей людей по цифровым следам.

Машинный перевод

В разных культурах существуют разные способы передачи мыслей и намерений людей. Одним из них являются инструменты преобразования речи в текст. Преобразование речи в текст становится все более популярной функцией приложений для передачи голоса по интернет-протоколу, которая позволяет двум или более людям, говорящим на двух разных языках, эффективно общаться друг с другом в режиме реального времени.

A workspace

Этот инструмент преобразования речи в текст переводит голосовое сообщение в слова. Когда дело доходит до этого, можно легко перевести свое голосовое сообщение на другой язык. Это простой способ общаться с людьми, которые не говорят на вашем языке, если у вас есть камера.

Это особенно полезно, когда речь идет о журналистах, освещающих темы, характерные для других культур, но не владеющих местным языком, или просто о тех, кто предпочитает говорить, а не печатать.

Резюме документа

Автоматические инструменты сводки очень перспективны в наше время, когда каждую секунду загружается много разных типов контента. Не будет пугающим прочитать всю статью еще раз. Вероятно, это займет много времени и сил. Если вы сможете изложить основную идею/резюме всего в одной-двух строках, это поможет вам сэкономить массу времени и сил прямо здесь.

Обобщение академического содержания или обобщение документов — это важная возможность для компьютеров предоставлять учащимся мгновенные сводки при чтении документации в Интернете. Поскольку в наши дни постоянно происходит множество изменений во многих аспектах, включая тенденции в отношении к учебе и продуктивные способы обучения.

Категоризация контента

Категоризация контента — это целенаправленное разделение определенного контента на разные категории. Это может быть достигнуто с помощью методов понимания естественного языка.

Контент также можно оптимизировать для поиска Google с помощью алгоритмов машинного обучения, которые будут обрабатывать слова, встречающиеся в текстах, и вычислять их релевантность, используя эту релевантность в качестве фактора ранжирования. Таким образом, можно классифицировать контент по релевантности ключевых слов, чтобы его могли найти другие люди, которые хотят найти информацию по определенным предметам или темам.

Анализ настроений

С появлением программного обеспечения для контент-анализа людям больше не нужно вручную вмешиваться, чтобы разобраться в авторском тексте.

Инструменты понимания естественного языка дают нам представление о мнениях читателей, которые в противном случае здесь все «ниже когнитивно», иногда приводя только к предположениям о данных. С их помощью машины могут предлагать систематический анализ блогов, обзоров, твитов и т. д., что облегчает рекламодателям и маркетологам распознавание желаний или потребностей клиента, не будучи причастным к этой субъективности и не подвергаясь ее влиянию.

Обнаружение плагиата

Продвинутые инструменты НЛП не похожи на простые инструменты плагиата

Другие люди могут выполнять процесс обнаружения плагиата. Но передовые инструменты для понимания естественного языка также выявляют плагиат. Это делается с помощью вычислительных алгоритмов, если есть плагиат, а также перефразирования. Эти алгоритмы обрабатывают предложения с различной степенью сложности предложения и используют фразу из второго заданного абзаца в качестве сравнения для проверки сходства.

Недостатки преобразования речи в текстовые инструменты

По сравнению с другими конкурентами по обработке естественного языка, инструменты преобразования речи в текст имеют относительно низкий уровень успеха. Это особенно верно, когда качество звука записи плохое.

Плохие условия записи могут испортить профессиональную запись. Это также может испортить сеанс озвучивания рекламного ролика компании и превратить то, что звучит интересно, в тарабарщину.

Вы должны быть точны в том, что ваши сценарии попадают в звуковую будку и читаются дословно. В то время как актеры могли легко использовать звуковые эффекты и другие фоновые шумы, чтобы сделать их более живыми во время их сессий.

A company that converts to text

После того, как программное обеспечение транскрибирует запись, человек или программа должны проверить правильность расшифровки. Были ли какие-либо перерывы, они говорили слишком быстро или слишком медленно. Кроме того, если что-то воспринималось как сказанное, но на самом деле таковым не было, они должны все это просмотреть и внести правки.

В противном случае транскрипция речи в текст будет неточной, и им придется начинать все сначала.

Часто задаваемые вопросы:

Должны ли вы использовать бесплатные или платные программы преобразования речи в текст?

Платные приложения , как правило, превосходят бесплатные с точки зрения точности и скорости, а также оставляют то, что осталось от редактирования статей, на ваше усмотрение. Но платные приложения будут стоить вам денег, поэтому для некоторых людей компромисс не стоит тех денег, которые он стоит.
Никому не нравится иметь дело с оплатой и управлением подписками, поэтому эти услуги должны быть чем-то большим, чем просто бесплатными, чтобы выдержать испытание временем. Они не всегда предлагают качественную техническую поддержку, у них плохая скорость и точность, и они оставляют вам много редактирования.blank

Как правильно выбрать программу преобразования речи в текст?

На рынке представлено так много программных инструментов для преобразования речи в текст, что выбрать один из них непросто.
Общий поиск в Google по запросу «преобразование речи в текст» выдаст список полезного программного обеспечения на рынке. Однако нужно внимательно изучить их содержание и выбрать полнофункциональный пакет с надежной технической поддержкой и полезным обслуживанием клиентов — это не всеобъемлющая политика, когда вы звоните в центральные офисы, и никто не отвечает!
Некоторые хорошие примеры включают Transkriptor и Otter.blank

Доля:

Еще сообщения

Что такое приложение для транскрипции?

Мобильные приложения сделали различные полезные сервисы очень доступными для нас. Вы можете получить товар или услугу, нажав несколько кнопок. Получение стенограммы еще никогда не было