Живимо у ери АИ (вештачке интелигенције) и она постаје део нашег свакодневног живота. Сада можете претворити своје говорне датотеке у текст на више од 30 језика у секунди.
Претворите говорне датотеке у текст помоћу
Transkriptor.
Аутоматски снимци ваших разговора су много бржи и лакши за анализу када су у аудио формату. Чува листе обавеза и канцеларијске послове. Престаните да пишете говоре рукама. Користите потпуно нову технологију и апликацију за претварање говора у текст.
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 mp3, mp4 или wav.
Оставите транскрипцију нама.
Transkriptor 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.
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 говор до текста 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.
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. Конвертер 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 шаље 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.
Пишите ствари у покрету.
Приступ са свих уређаја. Претворите аудио датотеке у текст на iPhone и Android.
Где се користи говор у текст?
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 у доношењу закључака о садржају јер је људе тешко генерализовати, али су се показали успешним у откривању нежељене е-поште и анализи вредности људи из 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.
Овај алат за говор 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 докумената, 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
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.
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.
Зар не би било сјајно када бисмо вам рекли да Transkriptor минимизира овај проблем? Уштедећете време и новац са његовом најсавременијом вештачком интелигенцијом!
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.
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 Transkriptor и Otter.
