Alternativa prepoznavanja govora je ručna transkripcija. Ručna transkripcija je proces konvertovanja jezika u pisani tekst slušanjem audio ili video snimka i upisivanjem sadržaja.
Postoji mnogo softvera za prepoznavanje govora, ali nekoliko imena se ističe na tržištu kada je u pitanju softver za prepoznavanje govora; Dragon NaturallySpeaking, Google-ovo Speech-to-Text i Transkriptor.
Koncept koji stoji iza "šta je prepoznavanje govora?" odnosi se na sposobnost sistema ili softvera da razume i transformiše oralnu komunikaciju u pisani tekstualni oblik. On funkcioniše kao osnovna osnova za širok spektar modernih aplikacija, od virtuelnih asistenata koji se aktiviraju glasom, kao što su Siri ili Alexa do alatki za diktiranje i manipulacije gedžetima bez ruku.
Razvoj će doprineti većoj integraciji interakcija zasnovanih na glasu u svakodnevni život pojedinca.
Šta je funkcija "Prepoznavanje govora"?
Prepoznavanje govora, poznato kao ASR, prepoznavanje glasa ili tekst govora, je tehnološki proces. Omogućava računarima da analiziraju i transkribuju ljudski govor u tekst.
Kako funkcioniše funkcija "Prepoznavanje govora"?
Tehnologija prepoznavanja govora funkcioniše slično tome kako osoba vodi razgovor sa prijateljem. Uši detektuju glas, a mozak obrađuje i razume. Tehnologija ima, ali podrazumeva napredni softver kao i zamršene algoritme. Postoje četiri koraka do toga kako funkcioniše.
Mikrofon snima zvukove glasa i pretvara ih u male digitalne signale kada korisnici govore u uređaj. Softver obrađuje signale da bi isključio druge glasove i poboljšao primarni govor. Sistem razlaže govor na male jedinice koje se zovu telefoni.
Različiti telefoni daju svoje jedinstvene matematičke predstave od strane sistema. U stanju je da napravi razliku između pojedinačnih reči i da daje obrazovana predviđanja o tome šta govornik pokušava da prenese.
Sistem koristi jezički model da predvidi prave reči. Model predviđa i ispravlja sekvence reči na osnovu konteksta govora.
Sistem proizvodi tekstualni prikaz govora. Proces zahteva kratko vreme. Međutim, ispravnost transkripcije zavisi od različitih okolnosti, uključujući kvalitet zvuka.
Koja je važnost funkcije "Prepoznavanje govora"?
Važnost prepoznavanja govora navedena je ispod.
- Efikasnost: Omogućava rad bez ruku. To multitasking čini lakšim i efikasnijim.
- Pristupačnost: Pruža suštinsku podršku osobama sa invaliditetom.
- Bezbednost: Smanjuje ometanje tako što dozvoljava besplatne telefonske pozive.
- Prevod u realnom vremenu: Olakšava prevođenje jezika u realnom vremenu. Ruši komunikacione barijere.
- Automatizacija: Napaja virtuelne asistente kao što su Siri, Alexai Google , pojednostavšćiva mnoge dnevne zadatke.
- Personalizacija: Omogućava uređajima i aplikacijama da razumeju željene postavke i komande korisnika.
Koje su upotrebe funkcije "Prepoznavanje govora"?
Dole je navedeno 7 upotreba prepoznavanja govora.
- Virtuelni asistenti. On uključuje napajanje glasovno aktiviranih asistenata kao što su Siri, Alexai Google pomoćnik.
- Usluge transkripcije. On podrazumeva konvertovanje izgovorenog sadržaja u pisani tekst za dokumentaciju, titlove ili druge namene.
- Zdravstvu. Omogućava lekarima i medicinskim sestrama da diktiraju beleške pacijenata i snimaju bez ruku.
- Automobilizam. Pokriva omogućavanje kontrola koje se aktiviraju glasom u vozilima, od reprodukcije muzike do navigacije.
- Korisnički servis. Prigrlio je napajanje IV-ja koji se aktivira glasom u kol centrima.
- Educatio.: To je za ublažavanje u aplikacijama za učenje jezika, pomaganje u izgovoru i vežbe razumevanja.
- Igre. On uključuje pružanje mogućnosti glasovne komande u video igrama za imerzivnije iskustvo.
Ko koristi funkciju "Prepoznavanje govora"?
Opšti potrošači, profesionalci, studenti, projektanti i kreatori sadržaja koriste softver za prepoznavanje glasa. Prepoznavanje glasa šalje tekstualne poruke, telefonira i upravlja njihovim uređajima glasovnom komandom. Advokati, doktori i novinari nalaze se među profesionalcima koji koriste prepoznavanje govora. Koristeći softver za prepoznavanje govora, oni diktiraju informacije specifične za domen.
Koja je prednost korišćenja funkcije "Prepoznavanje govora"?
Prednost korišćenja prepoznavanja govora je uglavnom njegova pristupačnost i efikasnost. To čini interakciju ljudske mašine pristupačnijom i efikasnijom. Smanjuje ljudsku potrebu koja takođe oduzima mnogo vremena i otvorena je za greške.
Koristan je za pristupačnost. Osobe sa poteškoćama u sluhu koriste glasovne komande za lako komuniciranje. Zdravstvo je zabeležilo znatno povećanje efikasnosti, a profesionalci koriste prepoznavanje govora za brzo snimanje. Glasovne komande u podešavanjima vožnje pomažu u održavanju bezbednosti i omogućavaju rukama i očima da se fokusiraju na suštinske dužnosti.
Šta je nedostatak korišćenja funkcije "Prepoznavanje govora"?
Nedostatak korišćenja prepoznavanja govora je njegov potencijal za netačnosti i oslanjanje na specifične uslove. Ambijentalna buka ili akcenti zbunjuju algoritam. To rezultira pogrešnim tumačenjima ili greškama u transkribovanju.
Ove netačnosti su problematične. One su ključne u osetljivim situacijama kao što su medicinska transkribovanja ili pravna dokumentacija. Nekim sistemima je potrebno vreme da nauče kako osoba govori da bi ispravno funkcionisala. Sistemi za prepoznavanje glasa verovatno imaju poteškoća da istovremeno tumače više zvučnika. Još jedan nedostatak je privatnost. Uređaji koji se aktiviraju glasom mogu nehotice da snimaju privatne razgovore.
Koji su različiti tipovi funkcije "Prepoznavanje govora"?
Dole su navedena 3 različita tipa prepoznavanja govora.
- Automatsko prepoznavanje govora (ASR)
- Prepoznavanje zavisno od zvučnika (SDR)
- Prepoznavanje nezavisnog zvučnika (SIR)
Automatsko prepoznavanje govora (ASR) je jedan od najčešćih tipova prepoznavanja govora . ASR sistemi konvertuju izgovoreni jezik u tekstualni format. Mnoge aplikacije ih koriste kao Siri i Alexa. ASR se fokusira na razumevanje i transkribovanje govora bez obzira na govornika, što ga čini široko primenljivim.
Prepoznavanje zavisno od zvučnika prepoznaje glas jednog korisnika. Potrebno je vreme da se nauči i prilagodi njihovim određenim glasovnim obrascima i akcentima. Sistemi zavisni od zvučnika su veoma precizni zbog obuke. Međutim, oni se bore da prepoznaju nove glasove.
Prepoznavanje nezavisnog govornika tumači i transkribuje govor bilo kog govornika. Nije ga briga za akcenat, tempo govora ili glasovno bacanje. Ovi sistemi su korisni u aplikacijama sa mnogo korisnika.
Koje akcente i jezike sistemi za prepoznavanje govora mogu da prepoznaju?
Akcenti i jezici koje sistemi za prepoznavanje govora mogu da prepoznaju su engleski, španski i mandarinski do manje uobičajenih. Ovi sistemi često uključuju prilagođene modele za razlikovanje dijalekata i akcenta. Prepoznaje raznolikost unutar jezika. Transkriptor, na primer, kao softver za diktiranje, podržava preko 100 jezika.
Da li je softver za prepoznavanje govora tačan?
Da, softver za prepoznavanje govora je tačan iznad 95%. Međutim, njena tačnost varira u zavisnosti od više stvari. Pozadinska buka i kvalitet zvuka su dva primera.
Koliko precizni mogu biti rezultati prepoznavanja govora?
Rezultati prepoznavanja govora mogu da postignu nivo tačnosti do 99% pod optimalnim uslovima. Najviši nivo tačnosti prepoznavanja govora zahteva kontrolisane uslove kao što su kvalitet zvuka zvuka zvuka i zvukovi pozadine. Vodeći sistemi prepoznavanja govora prijavili su tačnost koja premašuje 99 odsto.
Kako transkripcija teksta funkcioniše sa prepoznavanjem govora?
Transkripcija teksta funkcioniše sa prepoznavanjem govora analizom i obradom audio signala. Proces transkripcije teksta počinje mikrofonom koji zapisuje govor i konvertuje ga u digitalne podatke. Algoritam zatim deli digitalni zvuk na male delove i analizira svaki od njih kako bi identifikovao svoje različite tonove.
Napredni računarski algoritmi pomažu sistemu za podudaranje ovih zvukova sa prepoznatim obrascima govora. Softver upoređuje ove obrasce sa masivnom jezičkom bazom podataka da bi pronašao reči koje su korisnici artikulisali. Zatim spaja reči da bi se kreirao logičan tekst.
Kako se audio podaci obrađuju pomoću funkcije "Prepoznavanje govora"?
Prepoznavanje govora obrađuje audio podatke razdvajanjem zvučnih talasa, izdvajanjem funkcija i mapiranjem na jezičke delove. Sistem prikuplja i obrađuje neprekidne zvučne talase kada korisnici govore u uređaj. Softver se plasira u fazu izdvajanja funkcija.
Softver izoluje određene funkcije zvuka. Fokusiran je na telefonske telefone koji su ključni za identifikaciju jednog telefonskog telefona od drugog. Proces podrazumeva procenu komponenti frekvencije.
Sistem zatim počinje da koristi svoje obučene modele. Softver kombinuje izdvojene funkcije sa poznatim telefonima pomoću ogromnih baza podataka i modela mašinskog učenja.
Sistem uzima telefone i sastavlja ih da formira reči i fraze. Sistem kombinuje tehnološke veštine i jezičko razumevanje da bi konvertovao zvukove u inteligentni tekst ili komande.
Koji je najbolji softver za prepoznavanje govora?
Dole su navedena 3 najbolja softvera za prepoznavanje govora.
- Transkriptor
- Dragon NaturallySpeaking
- Googleov govor-u-tekst
Međutim, izbor najboljeg softvera za prepoznavanje govora zavisi od ličnih preferencija.
Transkriptorje onlajn softver za transkripciju koji koristi veštačku inteligenciju za brzu i tačnu transkripciju. Korisnici mogu da prevedu svoje transkripte jednim klikom pravo sa kontrolne Transkriptor kontrolne table. Transkriptor je dostupna u obliku aplikacije za pametne telefone, Google Chrome proširenja i virtuelnog bota za sastanke. Kompatibilan je sa popularnim platformama kao što su Zoom, Microsoft Teamsi Google Meet što ga čini jednim od najboljih softvera za prepoznavanje govora.
Dragon NaturallySpeaking omogućava korisnicima da transformišu govorni govor u pisani tekst. Nudi pristupačnost, kao i adaptacije za određene jezičke jezike. Korisnici vole prilagodljivost softvera za različite rečnike.
Googleov Speech-to-Text se naširoko koristi za svoju skalabilnost, opcije integracije i mogućnost podrške za više jezika. Pojedinci ga koriste u raznim aplikacijama koje se kreću od usluga transkripcije do glasovnih komandnih sistema.
Da li su prepoznavanje govora i diktat isti?
Ne, prepoznavanje govora i diktat nisu isti. Njihovi glavni ciljevi su različiti, iako i prepoznavanje glasa i diktat čine konverziju govornog jezika u tekst. Prepoznavanje govora je širi pojam koji pokriva sposobnost tehnologije da prepozna i analizira izgovorene reči. Pretvara ih u format koji računari razumeju.
Diktat se odnosi na proces govora naglas za snimanje. Softver za diktiranje koristi prepoznavanje govora za konvertovanje izgovorenih reči u pisani tekst.
Koja je razlika između funkcije "Prepoznavanje govora" i "Diktat"?
Razlika između prepoznavanja govora i diktata povezana je sa njihovom primarnom svrhom, interakcijama i opsegom. Njena primarna svrha je prepoznavanje i razumevanje izgovorenih reči. Diktat ima definitivniju svrhu. Usredsređena je na direktno transkribovanje govornog govora u pisanu formu.
Funkcija "Prepoznavanje govora" pokriva širok spektar aplikacija u smislu opsega. Pomaže glasovim asistentima da odgovore na pitanja korisnika. Diktat ima uži opseg.
On pruža dinamičnije interaktivno iskustvo, često omogućavajući dvosmerne dijaloge. Na primer, virtuelni asistenti kao što su Siri ili Alexa razumeju korisničke zahteve, već pružaju i povratne informacije ili odgovore. Diktat funkcioniše na osnovniji način. To je obično jednosmerna procedura u kojoj korisnik govori, a sistem transkribuje bez programa koji se bavi diskusijom o odgovoru.
