Говор у текст
Цонвертер

Претворите своје говорне датотеке у текстуални облик на више од 30 језика.

Претворите говорне датотеке у текст помоћу
Транскриптор.

Престаните да пишете говоре рукама. Користите потпуно нову технологију која се зове говор у текст.

Како функционише говор у тексту?

speech

Отпремите свој говор.

Подржавамо широк спектар формата. Али ако имате било коју датотеку која има редак и јединствен формат, требало би да је конвертујете у нешто уобичајеније као што је мп3, мп4 или вав.

Оставите транскрипцију нама.

Транскриптор ће аутоматски транскрибовати ваш говор у року од неколико минута. Када ваша поруџбина буде готова, добићете е-поруку са обавештењем да је ваш текст спреман.

Уредите и извезите свој текст

Пријавите се на свој налог и наведите завршене задатке. На крају, преузмите или поделите датотеке транскрипције.

Један сајт ради све.

Користите контролну таблу транскриптора да извршите све промене које су вам потребне.

Чувајте своје датотеке.

исправи мање грешке.

уреди имена говорника.

промени дужину пасуса…

не морате да користите ниједан други алат.

someone who arranges their files
blank

Размислите 4к брже.

Откуцавање ваших мисли је застарело. Говорите им наглас.

Претворите говоре у текст помоћу Транскриптора.

Пишите ствари у покрету.

Приступ са свих уређаја.

Претворите говор у текст на иПхоне-у и Андроид-у.

blank

Живимо у ери АИ (вештачке интелигенције) и она постаје део нашег свакодневног живота. Од наших паметних телефона до мотора аутомобила, инфилтрирао се у скоро сваки аспект нашег живота. Један такав пример је технологија говора у текст. Аутоматски снимци ваших разговора су много бржи и лакши за анализу када су у аудио формату.

Чува листе обавеза и канцеларијске послове. Такође помаже лекарима да наруче тестове и приступе дијаграмима пацијената са стопом тачности већом од 99%.

Са аналитиком говора више вам није потребан сакупљач анкета који би питао људе како се осећају. Уместо тога, само прочитајте њихове текстуалне поруке, чак и ако су на непознатом језику.

Шта је технологија говора у текст?

Говор у текст мења начин на који живимо и радимо. Има велике предности и у неким случајевима може у потпуности решити проблем. Примене овог алата у здравству, служби за кориснике, новинарству, квалитативном истраживању и тако даље настављају да расту сваке године.

Овај чланак показује различите начине на које овај невероватан комад технологије данас учествује у различитим индустријама. Од здравствених радника до новинара, софтвер за претварање говора у текст је користан. Он обезбеђује захтев за брзим и детаљним извештавањем. Предности долазе од тога што штеди време, побољшана услуга за кориснике и бољи квалитет услуга.

Технологија није савршена за природан разговор. Али када је упарен са људима са одличним комуникацијским вештинама, АИ асистент може да обавља задатке бескрајно боље.

Како функционише софтвер за претварање говора у текст?

Препознавање гласа и превођење стари концепт који постоји деценијама. Увек се ослањао на могућности природног језика људи.

Дакле, након преноса и превода на други језик, људи би очистили могуће грешке и закључили значење из података.

Данас се генерација препознавања гласа ослања на вештачке неуронске мреже. То му даје велики напредак у разумевању писаног људског говора путем аудио сигнала. Рачунари такође могу утицати на избор речи на основу намераваног значења или анализе осећања. Као што је анализа сентимента Твиттер фидова како би се утврдило да ли су људи задовољни или незадовољни платформом или производом.

Тим који користи говор за текст

4 корака говора у текст:

1. Софтвер за препознавање говора претвара аналогне сигнале у дигитални језик. Када вибрације пролазе кроз звучник до микрофона, софтвер преводи ове вибрације у податке који представљају дигиталне сигнале.

2. Конвертор говора у текст филтрира дигиталне таласе како би одржао релевантне звукове. Звучи као да тастери вашег гласа и писаће машине праве позадинску буку од звукова које желимо да разликујемо; ветар и киша на пример. Али са довољно обуке, систем постаје бољи у хватању ових једнократних земљаних акцента попут океана или инсеката. Не оставља ништа осим дизајна вашег гласа (или других извора звука).

3.  Софтвер разбија дуже аудио записе на врло кратке сегменте, на пример, хиљадити део секунде. То чини да би их упоредио са различитим непознатим текстовима и дошао до виртуелног превода.

СТТ систем је заснован на процесу фонетске транскрипције. Она дели сваки говорни догађај на важне звучне јединице или слогове према његовим фонетским квалитетима. Генерално, сваки слог одговара или слову абецеде или другом знаку. То је одговарајућа јединица за кодирање усменог говора.

4.  Коначно, софтвер даје текстуалну датотеку која садржи сав изговорени материјал у текстуалном облику

Различити модели звучника који се користе у говору у текст

Систем за препознавање гласа независан од говорника детектује глас говорника и упарује га са унапред одређеном базом података гласова. Онда га може користити свако. Систем који зависи од говорника, с друге стране, тренира глас појединца одређеним речима. Тако модел учи њихове говорне обрасце. Ово омогућава систему да пружи тачније резултате када говоре узимајући у обзир варијабле као што су акценат, дијалект, бука или препрека.

Од сада, тешко је да ови системи буду бољи од људских слушалаца у откривању звиждука вукова и позадинске буке. Али временом се надамо да ће моћи да дају чистије аудио датотеке. Што ће омогућити нове могућности у телекомуникацијама.

Где се користи говор у текст?

Како машине постају све боље у разумевању људског језика, ми их користимо на местима која би била незамислива пре само неколико година. Морамо знати ограничења технологије да би се то догодило.

Разумевање природног језика проверава имплицитно значење у језику и повезује их са текстом како би пронашао обрасце који се јављају у колоквијалном говору.

Када је у питању разумевање природног језика, анализа друштвених медија је један од најпопуларнијих случајева употребе. Потребан вам је програм за разумевање тема, осећања или чак различитих типова политичких мишљења у објави на Фејсбуку како би могли да помогну компанијама да боље анализирају своју публику.

Ови програми још увек нису толико компетентни за доношење закључака о садржају јер је људе тешко генерализовати, али су се показали успешним у откривању нежељене е-поште и анализи вредности људи на основу дигиталних отисака

Говор у текст у машинском преводу

У различитим културама постоје различити начини комуницирања мисли и намера појединаца. Један од њих су алати за претварање говора у текст. Говор у текст је све популарнија карактеристика апликација за пренос гласа преко интернет протокола која омогућава да двоје или више људи који говоре два различита језика могу ефикасно да комуницирају једни са другима у реалном времену.

Радни простор

Овај алат за претварање говора у текст преводи гласовну поруку у речи. Када је у питању ово, неко може лако превести њихову гласовну поруку на други језик. То је лак начин да комуницирате са људима који не говоре ваш језик под условом да имате камеру.

Ово је посебно корисно када су у питању новинари који покривају теме које су специфичне за друге културе, а да не говоре течно локални језик или једноставно било ко ко би више волео да прича него да куца.

Говор у текст у резимеу документа

Алати за аутоматске резиме су веома обећавајући у овој ери у којој се сваке секунде учитава много различитих типова садржаја. Неће бити застрашујуће поново прочитати цео чланак. То ће вероватно одузети много времена и труда. Ако можете да добијете главну идеју/сажетак информација у само једном или два реда, то би вам помогло да уштедите толико времена и труда управо тамо.

Сажимање академског садржаја, или резимирање документа, важна је способност рачунара да пруже тренутне резимее студентима док читају документацију на интернету. Како се ових дана дешавају многе промене у многим аспектима, укључујући трендове у ставовима о студирању и продуктивним начинима учења.

Говор у текст у категоризацији садржаја

Категоризација садржаја је сврсисходно раздвајање одређеног садржаја у различите категорије. Ово се може постићи кроз технике разумевања природног језика.

Садржај се такође може оптимизовати за Гоогле претрагу коришћењем алгоритама машинског учења који ће обрадити речи које се налазе у текстовима и израчунати која је њихова релевантност, имајући ту релевантност као фактор рангирања. На овај начин могуће је категорисати садржај према релевантности кључних речи, тако да га могу пронаћи други људи који желе да пронађу информације о одређеним темама или темама.

Говор у текст у анализи осећања

Са појавом софтвера за анализу садржаја, људи више не морају ручно да интервенишу да би добили смисао у тексту који је убеђен.

Алати за разумевање природног језика нам дају увид у мишљења читалаца која су иначе овде сва „испод когнитивног“, што понекад резултира само претпоставкама о подацима. Уз њих, машине могу понудити систематску анализу блогова, рецензија, твитова итд., што олакшава оглашивачима и трговцима да препознају шта купац жели или треба, а да не буде део или под утицајем ове субјективности.

Говор у текст у откривању плагијата

Напредни НЛП алати нису као једноставни алати за плагијат

Други људи могу да ураде процес откривања плагијата. Али напредни алати за разумевање природног језика такође откривају плагијат. То ради помоћу рачунарских алгоритама ако постоји плагијат, али и парафразирање. Ови алгоритми рукују реченицама са различитим степеном сложености реченица и користе фразу из другог датог пасуса као поређење за проверу сличности.

Недостаци алата за претварање говора у текст

У поређењу са другим конкурентима за обраду природног језика, алати за претварање говора у текст имају релативно ниску стопу успеха. Ово је посебно тачно када је квалитет звука снимка лош.

Лоши услови снимања могу уништити професионални снимак. То такође може покварити сесију гласа за промотивни видео компаније и претворити нешто што звучи занимљиво у брбљање.

Морате бити прецизни у вези са својим сценаријима који улазе у звучну кабину и читају их дословно. Док су глумци лако могли да користе звучне ефекте и друге позадинске буке како би звучало живље током својих сесија.

Компанија која се претвара у текст

Након што софтвер транскрибује снимак, особа или софтвер морају да провере да ли је транскрипт тачан. Било да је било прекида, говорили су пребрзо или преспоро. Такође, ако је нешто перципирано као речено, а заправо није, они морају све то да прођу и унесу измене.

У супротном, транскрипција говора у текст ће бити нетачна и мораће да почну испочетка.

 

someone who brainstorms without hands

Одморите руке.
Не морате више да пишете руком

Превише куцате и пишете руком у свакодневном животу.

Штета што ово звучи уобичајено. Јер људи
нису предвиђени да седе и куцају током целог дана.

Трошите енергију.

Погледајте шта су наши купци рекли о нама!

Ми служимо хиљадама људи из било ког узраста, професије и земље. Кликните на коментаре или дугме испод да бисте прочитали искреније критике о нама.

Марицели Г.
Професор
Опширније
Главна корист за мене је време. Одличан алат за мене, јер сада могу да радим свој посао брзо и квалитетно. Транскриптор је заиста добар алат за истраживаче, јер морамо да урадимо овакав задатак и немамо много времена за трансрипцију.
Јимена Л.
Оснивач
Опширније
Све је јако добро, није скупо, добар однос цене и квалитета, а такође је и прилично брзо. Велика прецизност у односу на време титлова и у препознавању речи. Морало се направити врло мало исправки.
Жаклин Б.
социолог
Опширније
Оно што ми се највише допало код транскриптора је то што има високу прецизност. Са платформом која је једноставна за коришћење, требало је само да прилагодим интерпункцију
Претходна
Следећи

Често постављана питања

Плаћене апликације имају тенденцију да надмашују бесплатне у смислу тачности и брзине, а оно што је остало од уређивања чланака препушта вама. Али плаћене апликације ће вас коштати новца, тако да за неке људе компромис није вредан новца који кошта.
Нико не воли да се бави плаћањем и управљањем претплатама, тако да ове услуге морају бити више од -бесплатне да би могле да издрже тест времена. Не нуде увек квалитетну техничку подршку, лоши су у погледу брзине и прецизности и остављају вам много уређивања.

Са толико много софтверских алата за претварање говора у текст на тржишту, изазов је изабрати један.
Општа претрага у Гуглу за „говор у текст“ ће приказати листу корисног софтвера на тржишту. Међутим, потребно је пажљиво проучити њихов садржај и одабрати комплетан пакет са поузданом техничком подршком и корисним услугама за кориснике – а не политика која укључује свеобухватне информације у којој позивате централизоване канцеларије и нико не одговара!
Неки добри примери укључују Транскриптор и Оттер

Оставите одговор

Ваша адреса е-поште неће бити објављена.