Prepoznavanje govora ni rešitev, ki bi ustrezala vsem. Prepoznavanje govora je niansirano, njegove vrste pa se razlikujejo glede na številne funkcionalnosti. Funkcionalnosti vključujejo identifikacijo govora in sisteme za prepoznavanje zvočnikov. Raznolika programska oprema za prepoznavanje govora, ki je na voljo, ustreza različnim potrebam in uporabi.
Spodaj je navedenih 12 vrst prepoznavanja govora.
- Prepoznavanje govora, odvisno od zvočnikov : od zvočnikov odvisni sistemi za prepoznavanje govora se učijo edinstvenih glasovnih značilnosti posameznega uporabnika in se jim prilagajajo.
- Prepoznavanje govora, neodvisno od zvočnikov: Sistemi za prepoznavanje govora, neodvisni od zvočnikov, razumejo in obdelujejo govor katerega koli uporabnika, ne da bi za to potrebovali predhodno usposabljanje.
- Neprekinjeno prepoznavanje govora: sistemi za neprekinjeno prepoznavanje govora natančno obdelujejo in prepisujejo naraven, tekoč govor.
- Diskretno prepoznavanje govora: Diskretni sistemi za prepoznavanje govora od uporabnikov zahtevajo, da besede govorijo ločeno s premori vmes za natančno prepoznavanje.
- Neprekinjeno prepoznavanje govora velikega besedišča (LVCSR): sistemi za neprekinjeno prepoznavanje govora (LVCSR) z velikim besediščem obdelujejo in razumejo govor s širokim spektrom besedišča v naravnem toku.
- Prepoznavanje govora s poveljstvom in nadzorom: sistemi za upravljanje in nadzor prepoznavanja govora prepoznajo določene glasovne ukaze in izvajajo ustrezna dejanja ali kontrolnike.
- Obdelava naravnega jezika (NLP)-izboljšano prepoznavanje govora: obdelava naravnega jezika (NLP- izboljšani sistemi za prepoznavanje govora interpretirajo in analizirajo govorjeni jezik z uporabo naprednih tehnik NLP.
- Prepoznavanje govora na oddaljenem polju: sistemi za prepoznavanje govora na oddaljenem polju natančno zajemajo in obdelujejo govor z razdalje, premagujejo hrup v ozadju in akustiko prostora.
- Prepoznavanje govora blizu polja: Sistemi za prepoznavanje govora blizu polja so specializirani za natančno obdelavo govora od blizu, običajno nekaj metrov od mikrofona.
- Vdelano prepoznavanje govora v oblaku: Vdelani sistemi za prepoznavanje govora delujejo lokalno v napravi in obdelujejo glasovne ukaze brez internetne povezave.
- Prepoznavanje govora, ki temelji na globokem učenju: sistemi za prepoznavanje govora, ki temeljijo na globokem učenju, uporabljajo napredne nevronske mreže za analizo in interpretacijo človeškega govora z visoko natančnostjo.
- Hibridni sistemi: hibridni sistemi združujejo prednosti različnih tehnologij prepoznavanja govora za izboljšanje natančnosti in zmogljivosti.
1. Prepoznavanje govora, odvisno od zvočnika
Prepoznavanje govora, odvisno od zvočnikov, je prilagojeno posebej glasu uporabnika in omogoča natančen prepis v realnem času. Ključne značilnosti prepoznavanja govora, ki je odvisno od zvočnikov, vključujejo visoko stopnjo natančnosti in prilagojene glasovne profile. Potencialna slaba stran je začetna naložba v sistemsko usposabljanje kljub impresivni natančnosti.
Tip, odvisen od zvočnikov, ponuja vrhunsko natančnost, vendar manj prilagodljivosti v primerjavi s prepoznavanjem govora, neodvisnim od zvočnikov. Idealno za strokovnjake, ki zahtevajo natančne prepise, prepoznavanje govora, odvisno od zvočnikov, ni primerno za splošno uporabo.
2. Prepoznavanje govora, neodvisnega od govornika
Prepoznavanje govora, neodvisno od zvočnikov, razume vsak glas, ne da bi bilo treba prilagoditi uporabnika. Glavne značilnosti prepoznavanja govora, neodvisnega od zvočnikov, vključujejo široko uporabnost in prilagodljivost. Prepoznavanje govora, neodvisno od zvočnikov, ogroža natančnost v primerjavi s sistemi, odvisnimi od zvočnikov.
Uporabniki priporočajo prepoznavanje govora, neodvisno od zvočnikov, za aplikacije, ki zahtevajo obsežno prepoznavanje glasu, kot so boti za pomoč strankam ali gospodinjske naprave, ki jih aktivira glas.
3. Stalno prepoznavanje govora
Stalno prepoznavanje govora, za razliko od drugih sistemov, uporabnikom omogoča naravno in tekoče govorjenje, prepoznavanje stavkov namesto posameznih besed. Pomembna značilnost je njegova sposobnost dešifriranja povezanega govora, ki spodbuja intuitivno in uporabniku prijazno izkušnjo. Natančnost neprekinjenega prepoznavanja govora ovira prekrivajoč se govor, čeprav je boljši pri zrcaljenju človeškega pogovora.
Stalno prepoznavanje govora ponuja bolj organsko interakcijo, ki je v nasprotju s prepoznavanjem govora, neodvisnim od govorcev, vendar se lahko v hrupnih okoljih bori z natančnostjo. Neprekinjeno prepoznavanje govora je idealno za storitve prepisovanja in se odlikuje v scenarijih, kjer je naraven, tekoč pogovor ključnega pomena, na primer narekovanje ali prepisovanje srečanj.
4. Diskretno prepoznavanje govora
Diskretno prepoznavanje govora od uporabnikov zahteva, da se ustavijo med besedami, s čimer se poveča natančnost prepoznavanja. Tehnologija, bogata s funkcijami, se odlikuje pri nalogah, kot so sistemi za glasovno upravljanje, čeprav za ceno naravnega toka pogovorov. Diskretno prepoznavanje govora se zdi manj intuitivno, za razliko od neprekinjenega prepoznavanja govora, vendar je njegova natančnost pri interpretaciji ukazov boljša. Uporabniki priporočajo vrsto prepoznavanja za opravila, ki dajejo prednost natančnosti pred fluidnostjo, kot so aplikacije za glasovne ukaze.
5. Neprekinjeno prepoznavanje govora velikega besedišča (LVCSR)
Veliko besedišče neprekinjeno prepoznavanje govora (LVCSR) je močna tehnologija, ki izstopa po obsežnem obsegu besedišča. LVCSR se odlikuje po tolmačenju kompleksnega, naravnega jezika, zaradi česar je odlična izbira za aplikacije. LVCSR se bori z natančnostjo med hrupom v ozadju, kot je stalno prepoznavanje govora.
LVCSR se odlikuje nad diskretnim prepoznavanjem govora, saj omogoča brezhibno pogovorno izkušnjo, kar je idealno za storitve prepisovanja. Uporabniki pogosto priporočajo LVCSR za akademske raziskave, medije in pravne storitve zaradi svoje vrhunske sposobnosti tolmačenja kompleksnega jezika.
6. Vodenje in nadzor prepoznavanja govora
Prepoznavanje govora pod vodstvom in nadzorom (C&C) se odlikuje pri izvajanju natančnih dejanj prek glasovnih ukazov, zaradi česar je ključnega pomena pri prostoročnih aplikacijah in dostopnosti. Ključna prednost C&CSR je njegova sposobnost upravljanja naprav brez ročnega posredovanja, kar povečuje udobje in dostopnost. lahko se moti pri razumevanju zapletenega jezika v primerjavi z velikim besediščem neprekinjenega prepoznavanja govora (LVCSR). Prepoznavanje govora C&C je najbolj primerno za panoge, kot so avtomobilska industrija, sistemi pametnega doma in podporna tehnologija.
7. Obdelava naravnega jezika (NLP)-izboljšano prepoznavanje govora
Izboljšano prepoznavanje govora z obdelavo naravnega jezika (NLP) izboljša uporabniško izkušnjo z razumevanjem in interpretacijo človeškega jezika na kontekstualni način. NLPizboljšano prepoznavanje govora uspeva pri razumevanju odtenkov človeškega pogovora, za razliko od prepoznavanja govora z ukazi in nadzorom (C&C).
Glavna prednost obdelave naravnega jezika (NLP) izboljšanega prepoznavanja govora je v njegovem vrhunskem kontekstualnem razumevanju, ki izboljšuje interakcijo uporabnikov. Slaba stran je povečana potreba po visoki računski moči. Panoge, kjer je človeku podobna interpretacija pogovorov ključnega pomena, imajo koristi od izboljšanega prepoznavanja govora NLP.
8. Prepoznavanje govora na daljnem polju
Prepoznavanje govora na daljavo (FFSR) obdeluje govor na daljavo, zaradi česar je idealen za sisteme pametnega doma in konferenčne sobe. Pomembna prednost prepoznavanja govora na daljnem polju je zmožnost zaznavanja govora med hrupom v ozadju, funkcija, ki ga loči od prepoznavanja govora Command and Control (C&C).
FFSR se bori z natančnostjo interpretacije, ko je govornik daleč. FFSR ponuja širše aplikacije, kjer naprava ni blizu uporabnika, medtem ko C&C odlikuje neposredno izvajanje ukazov. Uporabniki priporočajo to tehnologijo za situacije, ki zahtevajo glasovne ukaze na daljavo.
9. Prepoznavanje govora blizu polja
Prepoznavanje govora blizu polja (NFSR) prilagodi za interakcije bližnjega dosega in se odlikuje v aplikacijah, kjer je zvočnik nekaj metrov od naprave. Moč NFSR je v zagotavljanju visoke natančnosti prepisovanja zaradi svoje bližine. Uspešnost NFSR se zmanjšuje v oddaljenih situacijah, za razliko od prepoznavanja govora na daljavo. NFSR je še posebej učinkovit za uporabnike osebnih naprav, kjer je uporabnik običajno v neposredni bližini naprave.
10. Vdelano prepoznavanje govora v oblaku
Vgrajeni sistemi za prepoznavanje govora v oblaku ponujajo vsestranske aplikacije v različnih napravah in okoljih. Vgrajeni sistemi Excel v operacijah brez povezave, kar zagotavlja zasebnost in hitrost. Morda jim primanjkuje obsežnih jezikovnih zmogljivosti, ki jih zagotavljajo sistemi v oblaku. Sistemi v oblaku sicer potrebujejo internetno povezavo, vendar se ponašajo z vrhunsko natančnostjo iz obsežnih jezikovnih baz podatkov.
Sistemi za prepoznavanje govora v oblaku uspevajo tako v situacijah blizu kot na daljnem terenu, kar je v nasprotju z NFSR. Obe tehnologiji sta primerni za uporabnike, ki dajejo prednost operacijam brez povezave ali širši jezikovni podpori.
11. Prepoznavanje govora na podlagi globokega učenja
Prepoznavanje govora, ki temelji na globokem učenju, uporablja moč umetne inteligence za izboljšanje natančnosti prepisovanja. Prepoznavanje govora, ki temelji na globokem učenju, izkorišča obsežne jezikovne podatkovne zbirke in izboljšuje jezikovne zmogljivosti, primerljive s sistemi v oblaku. Ta tehnologija prepoznavanja govora cveti v okoljih z različnimi narečji in poudarki, zaradi česar je kot nalašč primerna za organizacije, ki se ukvarjajo z večkulturnimi strankami.
12. Hibridni sistemi
Hibridni sistemi uporabljajo pristop nevronske mreže (NN), da zagotovijo natančno in kakovostno transkripcijo. Ti sistemi združujejo prednosti vgrajenega in globokega prepoznavanja govora, ki temelji na učenju, kar zagotavlja nemoteno ravnovesje med operacijami zunaj spleta in jezikovnimi sposobnostmi. Kompleksnost hibridnih sistemov vodi do višjih računskih zahtev v primerjavi z drugimi vrstami. Hibridni sistemi uspevajo v jezikovni raznolikosti, zaradi česar so idealni za panoge z večkulturno bazo uporabnikov.
Kaj je prepoznavanje govora?
Prepoznavanje govora je temeljni napredek, ki še naprej oblikuje pokrajino interakcije človek-računalnik. Prepoznavanje govora deluje s prevajanjem govorjenega jezika v pisno besedilo. Tehnologija je ključnega pomena na več področjih, saj povečuje uspešnost in učinkovitost. Prepoznavanje govora na primer pomaga spletnim platformam za prepisovanje, kot je Transkriptor, saj omogoča pretvorbo govora v besedilo v realnem času.
Prepoznavanje govora omogoča glasovno aktivirano klicanje in iskanje v domeni storitev za stranke. Prepoznavanje govora služi kot dragoceno orodje za dostopnost, saj ponuja alternativno komunikacijsko metodo za invalide. Uporabniki lahko prostoročno uporabljajo tehnologijo z uporabo sistema za prepoznavanje govora.
Katera vrsta prepoznavanja govora se običajno uporablja vsak dan?
Vsak dan se običajno uporabljata dve vrsti prepoznavanja govora. Vrste vključujejo vdelane in oblačne. Vgrajeno prepoznavanje govora se integrira v naprave, kot so pametni telefoni in prenosni računalniki, kar jim omogoča lokalno obdelavo zvočnih vhodov.
Prepoznavanje govora v oblaku temelji na internetni povezljivosti in oddaljenih strežnikih za obdelavo. Ljudje uporabljajo obe obliki prepoznavanja govora pri vsakodnevnih opravilih, kot sta izdajanje glasovnih ukazov v napravah in interakcija s storitvami za stranke.
50 % ljudi je v zadnjem mesecu uporabilo glasovno iskanje prek osebne naprave, kar poudarja razširjenost in vpliv tehnologije prepoznavanja govora v vsakdanjem življenju. Tehnologija pogosto vključuje kombinacijo neprekinjenega prepoznavanja govora velikega besedišča (LVCSR), obdelave naravnega jezika (NLP) izboljšanega prepoznavanja govora in globokega prepoznavanja govora, ki omogoča natančno glasovno iskanje.
Katera vrsta prepoznavanja govora se redko uporablja?
Ena od vrst prepoznavanja govora, ki se redko uporablja, je diskretno prepoznavanje govora, ki vključuje vnos izoliranih besed ali besednih zvez. Specializirane aplikacije, kot so programska oprema za medicinsko transkripcijo ali sistemi za nadzor ukazov, običajno uporabljajo to vrsto prepoznavanja govora.
Katera programska oprema za prepoznavanje govora je najboljša za pisatelje?
Najboljša programska oprema za prepoznavanje govora za pisatelje je Transkriptor. Transkriptor poenostavi postopek prepisovanja s svojo osupljivo natančnostjo, hitrimi časi obdelave in brezhibno integracijo AI. Transkriptor je brez konkurence , če uporabniki zapisujejo spontane misli ali prepisujejo dolge intervjuje. Napredni algoritem Transkriptorja zagotavlja visoko natančnost in zmanjšuje potrebo po zamudnih revizijah.
Kakšne so aplikacije različnih vrst prepoznavanja govora?
V nadaljevanju je navedenih nekaj najpogostejših aplikacij prepoznavanja govora.
- Zdravstveno varstvo: Zdravstveni delavci uporabljajo tehnologijo prepoznavanja govora za medicinsko transkripcijo in zajemanje podatkov o pacientih, kar povečuje učinkovitost in natančnost dokumentacije.
- Telekomunikacije: Prepoznavanje govora omogoča glasovno klicanje in avtomatizirano storitev za stranke, kar izboljšuje udobje in izboljšuje uporabniško izkušnjo.
- Avtomobilska industrija: Prepoznavanje govora omogoča prostoročno upravljanje sistemov za navigacijo in zabavo, kar voznikom omogoča, da ostanejo osredotočeni pri dostopu do različnih funkcij.
- Avtomatizacija doma: Prepoznavanje govora omogoča glasovno vodene pametne domače naprave, zaradi česar je enostavno upravljati luči, termostate.
- Pisanje: Storitve prepoznavanja govora, kot je Transkriptor , pomagajo piscem z zagotavljanjem natančnega in učinkovitega prepisovanja, prihrankom časa in izboljšanjem produktivnosti.
- Pravo: tehnologija prepoznavanja govora pomaga pri prepisovanju pričevanj, razgovorov in sodnih zadev ter zagotavlja natančno evidenco v vseh pravnih postopkih.
- Izobraževanje: Prepoznavanje govora omogoča študentom pretvorbo predavanj v besedilo za boljše razumevanje in revizijo.
- Podnaslavljanje: Prepoznavanje govora pomaga pri podnaslavljanju in podnaslavljanju v realnem času, izboljšuje dostopnost za gledalce in povečuje optimizacijo iskalnikov (SEO).
- Finance: Prepoznavanje govora pospeši proces dokumentiranja transakcij in interakcij s strankami.
- Maloprodaja: prepoznavanje govora poenostavi upravljanje zalog z glasovno usmerjenim skladiščenjem.
Kakšna je razlika med prepoznavanjem govora in narekovanjem?
Razlika med prepoznavanjem govora in narekovanjem je v tem, da prepoznavanje govora razume in deluje na izgovorjene ukaze, medtem ko se narekovanje osredotoča na pretvorbo govorjenega jezika v pisno besedilo. Tako prepoznavanje govora kot narekovanje sta učinkoviti orodji pri prepisovanju izgovorjenih besed v besedilo, ki služita bistveno različnim namenom.
Interaktivne tehnologije, kot so glasovni pomočniki in avtomatizirane storitve za stranke, pogosto uporabljajo prepoznavanje govora za razumevanje govora in odzivanje nanj. Diktat je neprecenljiv za vsakogar, ki potrebuje storitve prepisovanja, saj govorjeni jezik pretvarja predvsem v pisno besedilo. Prepoznavanje govora interpretira in se odziva na govor, narekovanje pa ga prepiše.
