Ako využiť reč na text?

Žijeme v ére AI (umelej inteligencie) a stáva sa súčasťou nášho každodenného života. Od našich smartfónov až po motory áut, prenikol takmer do každého aspektu nášho života. Jedným z takýchto príkladov je technológia prevodu reči na text. Automatické nahrávky vašich konverzácií sú oveľa rýchlejšie a ľahšie sa analyzujú, keď sú v zvukovom formáte.

Šetrí pero a papier zoznamy úloh a kancelárske záležitosti. Pomáha tiež lekárom objednávať testy a pristupovať k pacientskym tabuľkám s presnosťou vyššou ako 99 %.

So službou Speech Analytics už nepotrebujete zberateľa prieskumov, aby ste sa mohli pýtať ľudí, ako sa cítia. Stačí si namiesto toho prečítať ich textové správy, aj keď sú v neznámom jazyku.

Úvod: Čo je technológia reči na text?

Reč na text mení spôsob, akým žijeme a pracujeme. Má veľké výhody a v niektorých prípadoch môže úplne vyriešiť problém. Aplikácie tohto nástroja v zdravotníctve, zákazníckom servise, žurnalistike, kvalitatívnom výskume a tak ďalej každým rokom rastú.

Tento článok ukazuje rôzne spôsoby, akými sa tento úžasný kus technológie dnes podieľa na rôznych priemyselných odvetviach. Softvér na prevod reči na text je užitočný od zdravotníckych pracovníkov až po novinárov. Zabezpečuje požiadavku na rýchle a podrobné reportovanie. Výhody vyplývajú z toho, že šetria čas, zlepšujú služby zákazníkom a zlepšujú kvalitu služieb.

Táto technológia nie je ideálna na prirodzenú konverzáciu. Ale v spojení s ľuďmi so skvelými komunikačnými schopnosťami môže asistent AI vykonávať úlohy nekonečne lepšie.

Ako funguje softvér na prevod reči na text?

Rozpoznávanie a preklad hlasu je starý koncept, ktorý existuje už desaťročia. Vždy sa spoliehalo na prirodzené jazykové schopnosti ľudí.

Ľudia by teda po prenose a preklade do iného jazyka vyčistili možné chyby a vyvodili význam z údajov.

V súčasnosti sa generácia rozpoznávania hlasu spolieha na umelé neurónové siete. Poskytuje mu skvelý výkon pri porozumení písanej ľudskej reči prostredníctvom zvukových signálov. Počítače môžu tiež ovplyvniť výber slov na základe zamýšľaného významu alebo analýzy sentimentu. Ako je napríklad analýza sentimentu kanálov Twitter s cieľom určiť, či sú ľudia spokojní alebo nespokojní s platformou alebo produktom.

Tím, ktorý používa reč na text

Existujú 4 kroky prevodu reči na text:

1. Softvér na rozpoznávanie reči konvertuje analógové signály do digitálneho jazyka. Keď vibrácie prechádzajú cez reproduktor do mikrofónu, softvér prevedie tieto vibrácie na údaje, ktoré predstavujú digitálne signály.

2. Prevodník reči na text filtruje digitálne vlny, aby zachoval relevantné zvuky. Znie to tak, že váš hlas a klávesy písacieho stroja tvoria hluk na pozadí zvukov, ktoré chceme rozlíšiť; napríklad vietor a dážď. Ale s dostatočným tréningom sa systém stáva lepším pri zachytávaní týchto neraz vytvorených pozemských akcentov, ako sú oceány alebo hmyz. Nenecháva nič iné ako dizajn vášho hlasu (alebo iných zdrojov zvuku).

3. Softvér rozdelí dlhšie zvukové nahrávky na veľmi krátke segmenty, napríklad na tisícinu sekundy. Robí to preto, aby ich porovnal s rôznymi neznámymi textami a prišiel s virtuálnym prekladom.

Systém STT je založený na procese fonetickej transkripcie. Rozdeľuje akúkoľvek rečovú udalosť na dôležité zvukové jednotky alebo slabiky podľa jej fonetických kvalít. Vo všeobecnosti každá slabika zodpovedá písmenu abecedy alebo inému znaku. Je to vhodná jednotka na kódovanie ústnej reči.

4. Nakoniec softvér vygeneruje textový súbor , ktorý obsahuje všetok hovorený materiál v textovej forme

Rôzne modely reproduktorov používané pri prevode reči na text

Systém rozpoznávania hlasu nezávislý od reproduktora rozpozná hlas hovoriaceho a priradí ho k vopred určenej databáze hlasov. Potom ho môže použiť každý. Na druhej strane systém závislý od rečníka trénuje hlas jednotlivca špecifickými slovami. Takže model sa učí ich rečové vzorce. To umožňuje systému poskytovať presnejšie výsledky, keď hovoria, berúc do úvahy premenné, ako je prízvuk, dialekt, hluk alebo prekážka.

V súčasnosti je pre tieto systémy ťažké dostať sa lepšie ako ľudskí poslucháči pri detekcii vlčieho píšťalky a hluku v pozadí. Dúfame však, že časom budú schopné poskytnúť čistejšie zvukové súbory. Čo umožní nové príležitosti v telekomunikáciách.

Ďalšie modely rozpoznávania reči

Modely rozpoznávania reči môžu zmierniť jednu opakujúcu sa úlohu, ktorú ľudia nemajú radi alebo ju nedokážu robiť. Líšia sa množstvom vstupov, ktoré vyžadujú pre rôzne úlohy, a tým, nakoľko sú pokročilé. Niektorí ľudia používajú asistenta na pomoc pri zložitejších úlohách na vysokej úrovni.

Stretnutie, ktoré sa mení na text

Opakujúce sa úlohy môžete vykonávať efektívnejšie pomocou modelov rozpoznávania reči. Títo asistenti zvyčajne vyžadujú menej vstupu, ako keby ste ich museli robiť sami. Preto sú pohodlnejšie pre každodenné úlohy vrátane odpovedania na texty, nastavovania budíkov, prehrávania hudby atď. Na rôzne účely existujú rôzne úrovne rozpoznávania reči. Niektoré môžu zahŕňať presnosť výsledkov a jednoduchosť použitia medzi pokročilejšími úlohami bez potreby akéhokoľvek vstupu. Iné sú menej nejednoznačné voľby, ale zvyčajne vyžadujú určitý druh dohľadu alebo starostlivosti zo strany používateľa.

Zhoda vzorov

Umelá inteligencia na porovnávanie vzorov je menej efektívna ako umelá inteligencia s hĺbkovým učením, ale obe plnia svoju úlohu. Umožňuje automatickému softvéru zaznamenávať a uchovávať telefónne čísla alebo e-mailové adresy, keď počuje ľudí hovoriť. Táto technológia sa spolieha na schopnosť technológie rozpoznať veľmi obmedzený rozsah viet a slov. Počítače môžu riadiť ľudia pomocou výziev, aby vybavili hovory v call centrách alebo pochopili číslice v adrese, ale väčšinou sa riadia samostatne.

Štatistická analýza a modelovanie

Pokročilejšie nástroje, štatistické analýzy a modelovanie sú dôležité, pretože pomáhajú používateľom presne identifikovať, čo chcú. Odchádza tiež od smeru často mätúcich výsledkov nedorozumeniami.

Štatistická analýza a modelovanie je matematický nástroj, ktorý dokáže identifikovať, opísať a zhrnúť vzorce v súboroch údajov. Tento výkonný nástroj umožňuje jednoducho a efektívne spracovávať a analyzovať obrovské množstvo údajov.

Štatistická analýza a modelovanie nie sú vyhradené len pre pokročilé chatboty, ktoré sa spoliehajú na technológiu AI NLP. Dá sa použiť aj pri rozpoznávaní reči. A tento pokročilý nástroj na rozpoznávanie reči dokáže rozpoznať akcenty a lepšie porozumieť homonymám pre tých, ktorí hovoria s prízvukom, no málokedy oslovia ľudí, ktorí sa neustále vyjadrujú zvrátenosťou rôznych homonym.

Je to jeden z najpokročilejších nástrojov na rozpoznávanie reči. Štatistická analýza posúva zložitosť na úplne novú úroveň a zhromažďuje viac údajov ako iné metódy. Prispôsobuje sa anomálnym jazykovým vzorcom a všetkým druhom koktania, uhs, oms atď.

Pred spustením algoritmu sa používa veľa štatistických testov na analýzu ťažkostí pri štarte, ktoré zohľadnia filtre na dosiahnutie lepších výsledkov. Potom existujú testy, ktoré porovnávajú ľudský výkon s presnosťou strojového výstupu. A potom je tu dodatočná ochrana proti šumu, ktorá aplikuje filtre po určitom čase vyslovenia, čo vedie k veľmi vysokej rozpoznateľnosti homonym.

Žena, ktorá používa reč na text

Rozpoznanie určitých dialektov a prízvukov

Ako model založený na údajoch môže štatistické modelovanie poskytnúť vývojárom softvéru väčšiu kontrolu, pokiaľ ide o automatické extrahovanie a rozpoznávanie dialektov a jazykov rôznymi spôsobmi. Vývojári softvéru tiež potrebujú získať viac údajov, aby mohli identifikovať všetky jazyky a dialekty.

Vývoj v štatistickom modelovaní navyše umožňuje identifikovať určité dialekty a prízvuky, ktorými ľudia hovoria. Tento systém stavia na minulých údajoch a vytvára presnejšie jazykové modely, ktoré potom pomáhajú procesorom ľahšie identifikovať slová ako kôň alebo gaga.

Pochopenie homonym

Slovo môže mať rovnaký pravopis, ale odlišný význam podľa toho, ako sa používa vo vete. Sú známe ako homonymá. Softvér na prevod reči na text má množstvo problémov so spracovaním týchto slov so svojimi pravidlami skloňovania, čo môže viesť k nepresnému dekódovaniu informácií.

Pre vývojárov nie je ľahké vytvoriť softvér, ktorý dokáže rozlišovať medzi homonymami. Musia zvážiť kontext, aby správne identifikovali slovo, ktoré sa používa.

Dnes sa objavujú spoločnosti, ktoré veria, že tento problém dokážu vyriešiť implementáciou novších technológií. Dúfajú, že odlíšia slová iba pomocou ich zvukov – vynechajú kontextové stopy, ktoré softvér potrebuje použiť na presnú interpretáciu.

Pochopenie a spracovanie prirodzeného jazyka: prepis z mozgu do textu

Kde sa používa reč na text?

Keďže stroje sú čoraz lepšie v chápaní ľudskej reči, používame ich na miestach, ktoré by boli ešte pred pár rokmi nepredstaviteľné. Aby sa to stalo, musíme poznať obmedzenia technológie.

Pochopenie prirodzeného jazyka kontroluje implicitný význam v jazyku a koreluje ho s textom, aby našiel vzory, ktoré sa vyskytujú v hovorovej reči.

Pokiaľ ide o pochopenie prirodzeného jazyka, analýza sociálnych médií je jedným z najpopulárnejších prípadov použitia. Potrebujete program na pochopenie tém, pocitov alebo dokonca rôznych typov politických názorov v príspevku na Facebooku, aby mohli spoločnostiam pomôcť lepšie analyzovať ich publikum.

Tieto programy stále nie sú také kompetentné pri vyvodzovaní záverov o obsahu, pretože ľudí je ťažké zovšeobecniť, ale osvedčili sa pri zisťovaní spamových e-mailov a analýze hodnôt ľudí z digitálnych stôp.

Strojový preklad

V rôznych kultúrach existujú rôzne spôsoby komunikácie myšlienok a zámerov jednotlivcov. Jedným z nich sú nástroje na prevod reči na text. Reč na text je čoraz populárnejšou funkciou aplikácií hlasu cez internetový protokol, ktorá umožňuje dvom alebo viacerým ľuďom, ktorí hovoria dvoma rôznymi jazykmi, efektívne navzájom komunikovať v reálnom čase.

Pracovný priestor

Tento nástroj na prevod reči na text prekladá hlasovú správu do slov. Keď príde na to, je možné ľahko preložiť ich hlasovú správu do iného jazyka. Je to jednoduchý spôsob komunikácie s ľuďmi, ktorí nehovoria vaším jazykom, ak máte fotoaparát.

Je to užitočné najmä vtedy, keď ide o novinárov, ktorí sa zaoberajú témami, ktoré sú špecifické pre iné kultúry, bez toho, aby plynule hovorili miestnym jazykom, alebo pre každého, kto by radšej hovoril ako písal.

Sumarizácia dokumentov

Automatické súhrnné nástroje sú veľmi sľubné v tejto dobe, keď sa každú sekundu nahráva množstvo rôznych typov obsahu. Nebude vás odstrašovať prečítať si celý článok ešte raz. To si pravdepodobne vyžiada veľa času a úsilia. Ak dokážete získať hlavnú myšlienku/súhrnné informácie len v jednom alebo dvoch riadkoch, pomôže vám to ušetriť veľa času a úsilia.

Sumarizácia akademického obsahu alebo sumarizácia dokumentov je dôležitou schopnosťou počítačov poskytovať študentom okamžité zhrnutia pri čítaní dokumentácie na internete. Keďže v súčasnosti dochádza k mnohým zmenám v mnohých aspektoch, vrátane trendov v študijných postojoch a produktívnych spôsoboch štúdia.

Kategorizácia obsahu

Kategorizácia obsahu je účelové rozdelenie konkrétneho obsahu do rôznych kategórií. Dá sa to dosiahnuť technikami porozumenia prirodzenému jazyku.

Obsah je možné optimalizovať aj pre Vyhľadávanie Google pomocou algoritmov strojového učenia, ktoré spracujú slová nachádzajúce sa v textoch a vypočítajú, aká je ich relevantnosť, pričom táto relevantnosť je hodnotiacim faktorom. Týmto spôsobom je možné kategorizovať obsah podľa relevantnosti kľúčových slov, takže ho môžu nájsť iní ľudia, ktorí chcú nájsť informácie o určitých predmetoch alebo témach.

Analýza sentimentu

S príchodom softvéru na analýzu obsahu už ľudia nemusia manuálne zasahovať, aby pochopili zmysel textu.

Nástroje na porozumenie prirodzenému jazyku nám umožňujú nahliadnuť do názorov čitateľov, ktoré sú tu inak „kognitívne pod úrovňou“, čo niekedy vedie len k domnienkam o údajoch. Vďaka nim môžu stroje ponúknuť systematickú analýzu blogov, recenzií, tweetov atď., čo inzerentom a obchodníkom uľahčuje rozpoznanie toho, čo zákazník chce alebo potrebuje, bez toho, aby bol súčasťou alebo ovplyvnený touto subjektivitou.

Odhaľovanie plagiátov

Pokročilé nástroje NLP nie sú ako jednoduché nástroje na plagiátorstvo

Proces odhaľovania plagiátov môžu vykonať iní ľudia. Pokročilé nástroje na porozumenie prirodzeného jazyka však odhaľujú aj plagiát. Robí to pomocou výpočtových algoritmov, ak existuje plagiátorstvo, ale aj parafrázovanie. Tieto algoritmy spracovávajú vety s rôznym stupňom zložitosti viet a používajú frázy z druhého daného odseku ako porovnanie na kontrolu podobnosti.

Nevýhody nástrojov prevodu reči na text

V porovnaní s inými konkurentmi na spracovanie prirodzeného jazyka majú nástroje na prevod reči na text relatívne nízku úspešnosť. To platí najmä vtedy, keď je zvuková kvalita nahrávky nízka.

Zlé nahrávacie podmienky môžu zničiť profesionálne nahrávanie. Môže to tiež pokaziť reláciu komentára k reklamnému videu spoločnosti a zmeniť niečo, čo znie zaujímavo, na nezmysel.

Musíte byť konkrétni, pokiaľ ide o vaše skripty, ktoré idú do zvukovej kabíny a čítajú sa doslovne. Zatiaľ čo herci mohli ľahko použiť zvukové efekty a iné zvuky v pozadí, aby to znelo oveľa živšie počas ich sedení.

Spoločnosť, ktorá konvertuje na text

Keď softvér prepíše nahrávku, osoba alebo softvér musí skontrolovať, či je prepis presný. Či už boli nejaké prerušenia, hovorili príliš rýchlo alebo príliš pomaly. Tiež, ak bolo niečo vnímané ako povedané, ale v skutočnosti nebolo, musia to všetko prejsť a upraviť.

V opačnom prípade bude prepis reči do textu nepresný a budú musieť začať od nuly.

Často kladené otázky:

Mali by ste používať bezplatné alebo platené programy na prevod reči na text?

Platené aplikácie majú tendenciu prekonávať tie bezplatné, čo sa týka presnosti a rýchlosti, a tiež to, čo zostane z úpravy článkov, ponecháva na vás. Platené aplikácie vás však budú stáť peniaze, takže pre niektorých ľudí tento kompromis nestojí za peniaze, ktoré stojí.
Nikto nemá rád platenie a správu predplatného, a preto tieto služby musia byť viac než len bezplatné, aby obstáli v skúške časom. Nie vždy ponúkajú kvalitnú technickú podporu, sú slabé z hľadiska rýchlosti a presnosti a nechávajú na vás veľa úprav.blank

Ako si vybrať správny program na prevod reči na text?

S toľkými softvérovými nástrojmi na prevod reči na text na trhu je problém vybrať si jeden.
Všeobecné vyhľadávanie v Google pre „reč na text“ zobrazí zoznam užitočného softvéru na trhu. Treba si však pozorne preštudovať ich obsah a vybrať si plnohodnotný balík so spoľahlivou technickou podporou a užitočným zákazníckym servisom – nejde o all-inclusive politiku, kde zavoláte do centralizovaných kancelárií a nikto neodpovedá!
Niektoré dobré príklady zahŕňajú Transkriptor a Otterblank

Share:

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin

More Posts