Hur använder man tal till text?

Vi lever i en tidevarv av AI (artificiell intelligens), och det börjar bli en del av vårt dagliga liv. Från våra smartphones till bilmotorer, det har infiltrerat nästan alla aspekter av vårt liv. Ett sådant exempel är tal-till-text-teknik. Automatiska inspelningar av dina konversationer är mycket snabbare och enklare att analysera när de är i ett ljudformat.

Det sparar att göra-listor för penna och papper och kontorsärenden. Det hjälper också läkare att beställa tester och få tillgång till patienternas diagram med en noggrannhetsgrad på mer än 99 %.

Med Speech Analytics behöver du inte längre en enkätsamlare för att fråga folk hur de känner. Läs bara deras textmeddelandekonversationer istället, även om det är på ett okänt språk.

Introduktion: Vad är Speech to Text Technology?

Tal till text förändrar vårt sätt att leva och arbeta. Det har stora fördelar och kan i vissa fall helt lösa ett problem. Applikationerna för detta verktyg inom sjukvård, kundservice, journalistik, kvalitativ forskning och så vidare fortsätter att växa varje år.

Den här artikeln visar de olika sätten på vilka denna fantastiska teknik tar del i olika branscher idag. Från sjukvårdspersonal till journalister, tal-till-text-programvara är fördelaktig. Det tillgodoser kravet på snabb och detaljerad rapportering. Fördelarna kommer från att det är en tidsbesparing, förbättrad kundservice och förbättrad kvalitet på tjänsterna.

Tekniken är inte perfekt för naturliga samtal. Men när den paras ihop med människor med stor kommunikationsförmåga kan AI-assistenten utföra uppgifter oändligt mycket bättre.

Hur fungerar programvara för tal till text?

Röstigenkänning och översättning är ett gammalt koncept som har funnits i decennier. Den förlitade sig alltid på människors naturliga språkförmågor.

Sålunda, efter överföring och översättning till ett annat språk, skulle människor rensa upp möjliga fel och härleda mening från data.

Nuförtiden bygger röstigenkänning på artificiella neurala nätverk. Det ger den en stor prestandahöjning när det gäller att förstå skrivet mänskligt tal genom ljudsignaler. Datorer kan också påverka ordval baserat på avsedd betydelse eller sentimentanalys. Såsom sentimentanalys av Twitter-flöden för att avgöra om folk är nöjda eller missnöjda med en plattform eller produkt.

A team that uses speech to text

Det finns fyra steg för konvertering av tal till text:

1. Taligenkänningsprogram konverterar analoga signaler till digitalt språk. När vibrationer går genom högtalaren till mikrofonen översätter programvaran dessa vibrationer till data som representerar digitala signaler.

2. Tal-till-text-omvandlare filtrerar digitala vågor för att behålla de ljud som är relevanta. Låter som att din röst och skrivmaskinstangenter utgör bakgrundsljud till de ljud vi vill särskilja; vind och regn till exempel. Men med tillräckligt med träning blir systemet bättre på att fånga dessa engångsjordtillverkade accenter som hav eller insekter. Det lämnar inget annat än utformningen av din röst (eller andra ljudkällor).

3. Programvaran delar upp längre ljudinspelningar i mycket korta segment, till exempel en tusendels sekund. Det gör det för att jämföra dem med olika okända texter och komma på en virtuell översättning.

STT-systemet är baserat på den fonetiska transkriptionsprocessen. Den delar upp alla talhändelser i viktiga ljudenheter eller stavelser enligt dess fonetiska egenskaper. I allmänhet motsvarar varje stavelse antingen en bokstav i alfabetet eller ett annat tecken. Det är en lämplig enhet för att koda muntligt tal.

4. Slutligen matar programvaran ut en textfil som innehåller allt talat material i textform

Olika högtalarmodeller som används i tal till text

Ett högtalaroberoende röstigenkänningssystem känner av talarens röst och matchar den med en förutbestämd databas med röster. Då kan den användas av vem som helst. Ett talarberoende system, å andra sidan, tränar en individs röst med specifika ord. Så modellen lär sig deras talmönster. Detta gör att systemet ger mer exakta resultat när de talar genom att beakta variabler som accent, dialekt, brus eller hinder.

Just nu är det svårt för dessa system att bli bättre än mänskliga lyssnare på att upptäcka vargvisslingar och bakgrundsljud. Men med tiden hoppas vi att de kommer att kunna ge renare ljudfiler. Vilket kommer att möjliggöra nya möjligheter inom telekommunikation.

Andra taligenkänningsmodeller

Taligenkänningsmodeller kan lindra en repetitiv uppgift som människor inte gillar eller inte kan göra. De skiljer sig åt i mängden input de kräver för olika uppgifter jämfört med hur avancerade de är. Vissa människor använder en assistent för att hjälpa till med svårare uppgifter på hög nivå.

A meeting that is being turned to text

Du kan göra repetitiva uppgifter mer effektivt genom att använda taligenkänningsmodeller. Dessa assistenter kräver vanligtvis mindre input än om du var tvungen att göra dem själv. Därför är de mer praktiska för dagliga uppgifter, inklusive att svara på sms, ställa in larm, spela musik, etc. Olika nivåer av taligenkänning finns för olika ändamål. Vissa kan inkludera exakta resultat och användarvänlighet mellan mer avancerade uppgifter utan att ens behöva någon input. Andra är mindre tvetydiga val men kräver vanligtvis någon form av övervakning eller vård av användaren.

Mönstermatchning

Mönstermatchande AI är mindre effektivt än djuplärande AI, men båda gör jobbet. Den gör det möjligt för automatisk programvara att spela in och behålla telefonnummer eller e-postadresser när den hör folk prata. Denna teknik är beroende av teknikens förmåga att känna igen ett mycket begränsat utbud av meningar och ord. Datorer kan guidas av människor via uppmaningar att hantera samtal i callcenter eller förstå siffror i en adress, men för det mesta körs de på egen hand.

Statistisk analys och modellering

Mer avancerade verktyg, statistisk analys och modellering är viktiga eftersom det hjälper användare att identifiera exakt vad de vill ha. Det går också bort från riktningen att ofta förvirra resultaten genom missförstånd.

Statistisk analys och modellering är ett matematiskt verktyg som kan identifiera, beskriva och sammanfatta mönster i datamängder. Detta kraftfulla verktyg gör det möjligt att enkelt och effektivt bearbeta och analysera enorma mängder data.

Statistisk analys och modellering är inte bara reserverade för avancerade chatbots som förlitar sig på AI NLP-teknik. Den kan också användas i taligenkänning. Och detta avancerade taligenkänningsverktyg kan känna igen accenter och bättre förstå homonymer för dem som talar med accent, men vänder sig sällan till personer som ständigt uttrycker sig med olika homonymer perversitet.

Det är ett av de mest avancerade taligenkänningsverktygen. Den statistiska analysen tar komplexiteten till en helt ny nivå och samlar in mer data än andra metoder. Den anpassar sig till onormala språkmönster och till alla möjliga stammar, uhs, oms, etc.

Många statistiska tester används för att analysera startsvårigheter innan du kör algoritmen som tar hänsyn till filter för bättre resultat. Efteråt finns det tester som jämför mänsklig prestanda med maskinutgångsnoggrannhet. Och så finns det extra brusisolering som applicerar filter efter en viss tid av yttrande vilket leder till mycket hög igenkännbarhet för homonymer.

A woman who uses speech to text

Att känna igen vissa dialekter och accenter

Som en datadriven modell kan statistisk modellering ge mjukvaruutvecklare större kontroll när det gäller att automatiskt extrahera och känna igen dialekter och språk på olika sätt. Mjukvaruutvecklare behöver också skaffa mer data för att kunna identifiera alla språk och dialekter.

Dessutom gör utvecklingen inom statistisk modellering det möjligt att identifiera vissa dialekter och accenter som människor talar i. Detta system bygger på tidigare data för att skapa mer exakta språkmodeller, vilket sedan hjälper processorer att lättare identifiera ord som en häst eller gaga.

Förstå homonymer

Ett ord kan ha samma stavning, men olika betydelser baserat på hur det används i en mening. De är kända som homonymer. Tal-till-text-programvara har en rad problem med att bearbeta dessa ord med sina böjningsregler, vilket kan resultera i felaktig avkodning av informationen.

Det är inte lätt för utvecklare att skapa mjukvara som kan skilja mellan homonymer. De måste överväga sammanhanget för att korrekt identifiera ordet som används.

Idag växer det fram företag som tror att de kan ta itu med detta problem genom att implementera nyare teknologier. De hoppas kunna skilja mellan ord med enbart deras ljud – och lämnar bort ledtrådar i sammanhanget som programvara behöver använda för exakt tolkning.

Naturlig språkförståelse och bearbetning: hjärnan av tal till texttranskription

Var används tal till text?

I takt med att maskiner blir bättre på att förstå mänskligt språk använder vi dem på platser som skulle ha varit otänkbara för bara några år sedan. Vi måste känna till teknikens begränsningar för att detta ska hända.

Naturlig språkförståelse kontrollerar efter implicit betydelse i språket och korrelerar dem med text för att hitta mönster som förekommer i vardagligt tal.

När det kommer till naturlig språkförståelse är analys av sociala medier ett av de mest populära användningsfallen. Du behöver ett program för att förstå ämnen, känslor eller till och med olika typer av politiska åsikter i ett Facebook-inlägg så att de kan hjälpa företag att analysera sin publik bättre.

Dessa program är fortfarande inte så kompetenta att dra slutsatser om innehåll eftersom människor är svåra att generalisera men de har visat sig vara framgångsrika med att upptäcka skräppost och analysera människors värderingar från digitala fotspår

Maskinöversättning

I olika kulturer finns det olika sätt att kommunicera individers tankar och avsikter. Ett av dem är tal-till-text-verktyg. Tal till text är en alltmer populär funktion i applikationer med röst över internetprotokoll som gör att två eller flera personer som talar två olika språk kan kommunicera effektivt med varandra i realtid.

A workspace

Detta tal-till-text-verktyg översätter röstmeddelandet till ord. När det kommer till detta kan man enkelt översätta sitt röstmeddelande till ett annat språk. Det är ett enkelt sätt att kommunicera med människor som inte talar ditt språk förutsatt att du har en kamera.

Detta är särskilt användbart när det kommer till journalister som tar upp ämnen som är specifika för andra kulturer utan att vara flytande i det lokala språket eller bara någon som föredrar att prata istället för att skriva.

Sammanfattning av dokument

Automatiska sammanfattningsverktyg är mycket lovande i denna era där det finns många olika typer av innehåll som laddas upp varje sekund. Det kommer inte att vara skrämmande att läsa igenom hela artikeln igen. Det kommer förmodligen att ta mycket tid och ansträngning. Om du kan få huvudidén/sammanfattningsinformationen på bara en rad eller två, skulle det hjälpa dig att spara så mycket tid och ansträngning just där.

Sammanfattning av akademiskt innehåll, eller sammanfattning av dokument, är en viktig förmåga för datorer att ge omedelbara sammanfattningar till studenter medan de läser dokumentationen på internet. Eftersom många förändringar sker dessa dagar stadigt i många aspekter, inklusive trender i studieattityder och produktiva sätt att studera.

Innehållskategorisering

Innehållskategorisering är den målmedvetna uppdelningen av visst innehåll i olika kategorier. Detta kan uppnås genom naturliga språkförståelsetekniker.

Innehåll kan också optimeras för Google Sök genom att använda maskininlärningsalgoritmer som kommer att bearbeta de ord som finns i texter och beräkna vad som är deras relevans, med den relevansen som en rankningsfaktor. På så sätt är det möjligt att kategorisera innehåll efter nyckelordsrelevans, så att andra kan hitta det som vill hitta information om vissa ämnen eller ämnen.

Sentimentanalys

Med framväxten av programvara för innehållsanalys behöver människor inte längre manuellt ingripa för att förstå den påstådda texten.

Verktyg för Natural Language Understanding ger oss insikt i läsarens åsikter som annars finns här ”under kognitivt”, vilket ibland bara resulterar i antaganden om data. Med dem kan maskiner erbjuda en systematisk analys av bloggar, recensioner, tweets etc, vilket gör det lättare för annonsörer och marknadsförare att känna igen vad kunden vill ha eller behöver utan att vara del av eller påverkas av denna subjektivitet.

Plagiatupptäckt

Avancerade NLP-verktyg är inte som enkla plagiatverktyg

Andra människor kan göra plagiat upptäcktsprocessen. Men avancerade verktyg för förståelse av naturligt språk upptäcker också plagiat. Det gör den genom beräkningsalgoritmer om det förekommer plagiat men också parafrasering. Dessa algoritmer hanterar meningar med olika grader av meningskomplexitet och använder fraseringen från det andra stycket som en jämförelse för att kontrollera likheten.

Nackdelar med tal till textverktyg

Jämfört med andra konkurrenter för bearbetning av naturligt språk har tal-till-text-verktyg en relativt låg framgångsfrekvens. Detta gäller särskilt när ljudkvaliteten på en inspelning är dålig.

Dåliga inspelningsförhållanden kan förstöra en professionell inspelning. Det kan också förstöra en voice-over-session för en reklamfilm för ett företag och förvandla något som låter intressant till trams.

Du måste vara specifik när det gäller att dina manus går in i ljudbåset och läses ordagrant. Skådespelare kan lätt använda ljudeffekter och andra bakgrundsljud för att få det att låta mycket livligare under sina sessioner.

A company that converts to text

Efter att programvaran har transkriberat en inspelning måste en person eller programvara kontrollera om utskriften är korrekt. Oavsett om det var några avbrott talade de för snabbt eller för långsamt. Dessutom, om något uppfattades som sagt, men faktiskt inte var det, måste de gå igenom allt och göra ändringar.

Annars kommer tal-till-text-transkription att bli felaktig och de måste börja om från början igen.

Vanliga frågor:

Ska du använda gratis eller betalda tal till textprogram?

Betalappar tenderar att överträffa gratisappar när det gäller noggrannhet och hastighet, det överlåter också det som finns kvar av artikelredigering till dig. Men betalappar kommer att kosta dig pengar så för vissa människor är avvägningen inte värd pengarna den kostar.
Ingen gillar att ta itu med att betala och hantera prenumerationer och därför måste dessa tjänster vara mer än bara gratis för att de ska klara tidens tand. De erbjuder inte alltid teknisk support av hög kvalitet, de är dåliga när det gäller hastighet och noggrannhet och lämnar mycket redigering åt dig.blank

Hur väljer man rätt tal-till-text-program?

Med så många programvaruverktyg för tal-till-text på marknaden är det en utmaning att välja ett.
En allmän sökning på Google efter ”tal till text” kommer att få upp en lista över användbar programvara på marknaden. Men man måste noggrant granska deras innehåll och välja ett fullfjädrat paket med pålitlig teknisk support och hjälpsam kundservice – inte en allomfattande policy där du ringer centraliserade kontor och ingen svarar!
Några bra exempel inkluderar Transkriptor och Otterblank

Dela med sig:

Fler inlägg

Vad är en transkriptionsapp?

Mobilappar har gjort olika användbara tjänster mycket tillgängliga för oss. Du kan ta emot en produkt eller tjänst genom att klicka på några knappar. Att