Konuşmadan Metne Nasıl Yararlanır?

AI (Yapay Zeka) çağında yaşıyoruz ve bu, günlük hayatımızın bir parçası haline geliyor. Akıllı telefonlarımızdan araba motorlarına kadar hayatımızın neredeyse her alanına sızmış durumda. Böyle bir örnek konuşmadan metne teknolojisidir. Konuşmalarınızın otomatik kayıtları, ses biçiminde olduklarında çok daha hızlı ve daha kolay analiz edilir.

Kalem ve kağıt yapılacaklar listelerinden ve ofis işlerinden tasarruf sağlar. Ayrıca doktorların testler sipariş etmesine ve hastaların tablolarına %99’un üzerinde bir doğruluk oranıyla erişmesine yardımcı olur.

Konuşma Analizi ile artık insanlara nasıl hissettiklerini sormak için bir anket toplayıcıya ihtiyacınız yok. Bilinmeyen bir dilde olsa bile, bunun yerine kısa mesaj konuşmalarını okuyun.

Giriş: Metin Teknolojisine Konuşma Nedir?

Metne konuşma, yaşama ve çalışma şeklimizi değiştiriyor. Büyük faydaları vardır ve bazı durumlarda bir sorunu tamamen çözebilir. Bu aracın sağlık, müşteri hizmetleri, gazetecilik, nitel araştırma vb. alanlardaki uygulamaları her yıl artmaya devam ediyor.

Bu makale, bu şaşırtıcı teknolojinin günümüzde çeşitli endüstrilerde yer almasının farklı yollarını göstermektedir. Sağlık uzmanlarından gazetecilere kadar, konuşmadan metne yazılımlar faydalıdır. Hızlı ve detaylı raporlama talebini sağlar. Avantajları, zaman kazandıran, geliştirilmiş müşteri hizmetleri ve iyileştirilmiş hizmet kalitesinden kaynaklanmaktadır.

Teknoloji, doğal konuşma için mükemmel değil. Ancak, harika iletişim becerilerine sahip insanlarla eşleştirildiğinde, AI asistanı görevleri çok daha iyi tamamlayabilir.

Speech to Text Yazılımı Nasıl Çalışır?

Ses tanıma ve çeviri, onlarca yıldır var olan eski bir kavram. Her zaman insanların doğal dil yeteneklerine dayanıyordu.

Böylece, aktarım ve başka bir dile çevrildikten sonra, insanlar olası hataları temizleyecek ve verilerden anlam çıkarabilecektir.

Günümüzde ses tanıma üretimi yapay sinir ağlarına dayanmaktadır. Ses sinyalleri aracılığıyla yazılı insan konuşmasını anlamada ona büyük bir performans artışı sağlar. Bilgisayarlar, amaçlanan anlam veya duygu analizine dayalı olarak sözcük seçimini de etkileyebilir. İnsanların bir platform veya üründen memnun olup olmadıklarını belirlemek için Twitter beslemelerinin duygu analizi gibi.

Konuşmayı metne kullanan bir ekip

Konuşmadan Metne dönüştürmenin 4 adımı vardır:

1. Konuşma tanıma yazılımı, analog sinyalleri dijital dile dönüştürür. Titreşimler hoparlörden mikrofona geçtiğinde, yazılım bu titreşimleri dijital sinyalleri temsil eden verilere dönüştürür.

2. Konuşmadan metne dönüştürücü, ilgili sesleri tutmak için dijital dalgaları filtreler. Sesiniz gibi sesler ve daktilo tuşları, ayırt etmek istediğimiz seslere arka plan gürültüsü oluşturuyor; örneğin rüzgar ve yağmur. Ancak yeterli eğitimle sistem, okyanuslar veya böcekler gibi bir kerelik dünya yapımı aksanları yakalamada daha iyi hale gelir. Sesinizin (veya diğer ses kaynaklarının) tasarımından başka bir şey bırakmaz.

3. Yazılım, daha uzun ses kayıtlarını çok kısa bölümlere, örneğin saniyenin binde birine böler. Bunu farklı bilinmeyen metinlerle karşılaştırmak ve sanal bir çeviri bulmak için yapar.

STT sistemi fonetik transkripsiyon işlemine dayanmaktadır. Herhangi bir konuşma olayını fonetik özelliklerine göre önemli ses birimlerine veya hecelere ayırır. Genel olarak, her hece ya alfabenin bir harfine ya da başka bir karaktere karşılık gelir. Sözlü konuşmayı kodlamak için uygun bir birimdir.

4. Son olarak, yazılım tüm konuşulan materyalleri metin biçiminde içeren bir metin dosyası çıkarır.

Konuşmadan Metne Kullanılan Farklı Hoparlör Modelleri

Konuşmacıdan bağımsız bir ses tanıma sistemi, konuşmacının sesini algılar ve bunu önceden belirlenmiş bir ses veritabanıyla eşleştirir. Sonra herkes tarafından kullanılabilir. Konuşmacıya bağlı bir sistem ise, bireyin sesini belirli kelimelerle eğitir. Böylece model onların konuşma kalıplarını öğrenir. Bu, sistemin aksan, lehçe, gürültü veya engel gibi değişkenleri göz önünde bulundurarak konuştuklarında daha doğru sonuçlar vermesini sağlar.

Şu an itibariyle, bu sistemlerin kurt ıslıklarını ve arka plan gürültüsünü algılamada insan dinleyicilerden daha iyi olması zor. Ancak zamanla daha temiz ses dosyaları sağlayabileceklerini umuyoruz. Hangi telekomünikasyonda yeni fırsatlar sağlayacak.

Diğer Konuşma Tanıma Modelleri

Konuşma tanıma modelleri, insanların sevmediği veya yapamadığı tekrarlayan bir görevi hafifletebilir. Farklı görevler için ihtiyaç duydukları girdi miktarına göre ne kadar gelişmiş olduklarına göre farklılık gösterirler. Bazı insanlar daha zor, üst düzey görevlerde yardımcı olması için bir katılım asistanı kullanır.

Metne dönüştürülen bir toplantı

Konuşma tanıma modellerini kullanarak tekrar eden görevleri daha verimli bir şekilde yapabilirsiniz. Bu asistanlar, genellikle sizin bunları kendiniz yapmanız gerektiğinden daha az girdi gerektirir. Bu nedenle, metinlere cevap verme, alarm kurma, müzik çalma vb. gibi günlük işler için daha uygundurlar. Farklı amaçlar için farklı konuşma tanıma seviyeleri mevcuttur. Bazıları sonuçların doğruluğunu ve daha gelişmiş görevler arasında herhangi bir girdiye bile ihtiyaç duymadan kullanım kolaylığını içerebilir. Diğerleri daha az belirsiz seçeneklerdir ancak genellikle kullanıcı tarafından bir tür denetim veya bakım gerektirir.

Desen Eşleştirme

Model eşleştirme yapay zekası, derin öğrenme yapay zekasından daha az etkilidir, ancak ikisi de işi yapar. Otomatik yazılımın telefon numaralarını veya e-posta adreslerini insanların konuştuğunu duyduğunda kaydetmesini ve saklamasını sağlar. Bu teknoloji, teknolojinin çok sınırlı bir dizi cümle ve kelimeyi tanıma yeteneğine dayanır. Bilgisayarlar, çağrı merkezlerindeki aramaları işlemek veya bir adresteki rakamları anlamak için istemler aracılığıyla insanlar tarafından yönlendirilebilir, ancak çoğunlukla kendi başlarına çalıştırılırlar.

İstatistiksel Analiz ve Modelleme

Daha gelişmiş araçlar, istatistiksel analiz ve modelleme önemlidir çünkü kullanıcıların tam olarak ne istediklerini belirlemelerine yardımcı olur. Aynı zamanda, sonuçları yanlış anlamalarla sık sık karıştırma yönünden de uzaklaşır.

İstatistiksel analiz ve modelleme, veri kümelerindeki kalıpları tanımlayabilen, tanımlayabilen ve özetleyebilen matematiksel bir araçtır. Bu güçlü araç, büyük miktarda veriyi basit ve verimli bir şekilde işlemeyi ve analiz etmeyi mümkün kılar.

İstatistiksel analiz ve modelleme, yalnızca AI NLP teknolojisine dayanan gelişmiş sohbet robotlarına mahsus değildir. Konuşma tanımada da kullanılabilir. Ve bu gelişmiş konuşma tanıma aracı, aksanla konuşanlar için aksanları tanıyabilir ve homonimleri daha iyi anlayabilir, ancak kendilerini sürekli olarak farklı homonim sapkınlıklarıyla ifade eden insanlara nadiren hitap eder.

En gelişmiş konuşma tanıma araçlarından biridir. İstatistiksel analiz, karmaşıklığı tamamen yeni bir düzeye taşır ve diğer yöntemlerden daha fazla veri toplar. Anormal dil kalıplarına ve her türlü kekemeliğe, uhs, oms, vs.’ye uyum sağlar.

Daha iyi sonuçlar için filtreleri dikkate alacak algoritmayı çalıştırmadan önce başlatma zorluklarını analiz etmek için birçok istatistiksel test uygulanır. Ardından, insan performansını makine çıktı doğruluğu ile karşılaştıran testler var. Ayrıca, belirli bir ifade süresinden sonra filtreler uygulayan ve eşsesli sözcükler için çok yüksek tanınabilirliğe yol açan ekstra gürültü geçirmezlik vardır.

Metin için konuşmayı kullanan bir kadın

Bazı Lehçeleri ve Aksanları Tanımak

Veriye dayalı bir model olarak istatistiksel modelleme, yazılım geliştiricilere lehçeleri ve dilleri farklı şekillerde otomatik olarak çıkarma ve tanıma açısından daha fazla kontrol sağlayabilir. Yazılım geliştiricilerin ayrıca tüm dilleri ve lehçeleri tanımlamak için daha fazla veri toplaması gerekir.

Dahası, istatistiksel modellemedeki gelişmeler, insanların konuştuğu belirli lehçeleri ve şiveleri tanımlamayı mümkün kılıyor. Bu sistem, daha doğru dil modelleri oluşturmak için geçmiş veriler üzerine kuruludur ve bu da işlemcilerin at veya gaga gibi kelimeleri daha kolay tanımlamasına yardımcı olur.

Homonimleri Anlamak

Bir kelime aynı heceye sahip olabilir, ancak bir cümlede nasıl kullanıldığına bağlı olarak farklı anlamlara sahip olabilir. Eş sesliler olarak bilinirler. Speech-to-text yazılımı, bu sözcükleri, bükülme kurallarıyla işlemekle birlikte, bilgilerin hatalı kodunun çözülmesine neden olabilecek bir dizi soruna sahiptir.

Geliştiriciler için eş anlamlı sözcükleri ayırt edebilecek yazılımlar oluşturmak kolay değildir. Kullanılan kelimeyi doğru bir şekilde tanımlamak için bağlamı dikkate almaları gerekir.

Bugün, yeni teknolojileri uygulayarak bu sorunu çözebileceklerine inanan şirketler ortaya çıkıyor. Kelimeleri yalnızca sesleriyle ayırt etmeyi umuyorlar – yazılımın kesin yorumlama için kullanması gereken bağlam ipuçlarını bırakıyorlar.

Doğal dil anlama ve işleme: Konuşmanın Beyninden metne transkripsiyona

Konuşma Metne Nerelerde Kullanılır?

Makineler insan dilini anlamada daha iyi hale geldikçe, onları birkaç yıl önce hayal bile edilemeyecek yerlerde kullanıyoruz. Bunun olabilmesi için teknolojinin sınırlarını bilmemiz gerekiyor.

Doğal Dil Anlama, dilde örtük anlamı kontrol eder ve günlük konuşma dilinde oluşan kalıpları bulmak için bunları metinle ilişkilendirir.

Doğal dil anlayışı söz konusu olduğunda, sosyal medya analizi en popüler kullanım örneklerinden biridir. Şirketlerin hedef kitlelerini daha iyi analiz etmelerine yardımcı olabilmeleri için bir Facebook gönderisindeki konuları, duyguları ve hatta farklı siyasi görüşleri anlamak için bir programa ihtiyacınız var.

Bu programlar, içerik hakkında sonuçlar çıkarma konusunda hâlâ o kadar yetkin değil çünkü insanları genellemek zor ama spam e-postaları tespit etmede ve dijital ayak izlerinden insanların değerlerini analiz etmede başarılı olduklarını kanıtladılar.

Makine Çevirisi

Farklı kültürlerde, bireylerin düşüncelerini ve niyetlerini iletmenin farklı yolları vardır. Bunlardan biri konuşmadan metne araçlardır. Konuşmadan metne, iki farklı dili konuşan iki veya daha fazla kişinin gerçek zamanlı olarak birbirleriyle etkili bir şekilde iletişim kurmasını sağlayan internet üzerinden ses protokolü uygulamalarının giderek daha popüler bir özelliğidir.

bir çalışma alanı

Bu konuşmayı metne dönüştürme aracı, sesli mesajı kelimelere çevirir. Konu bu olduğunda, sesli mesajlarını başka bir dile kolayca çevirebilir. Bir kameranız olması koşuluyla, dilinizi konuşmayan insanlarla iletişim kurmanın kolay bir yoludur.

Bu, özellikle yerel dilde akıcı olmayan diğer kültürlere özgü konuları ele alan gazeteciler veya yazmak yerine konuşmayı tercih eden herkes söz konusu olduğunda faydalıdır.

Belge Özeti

Otomatik özet araçları, her saniye yüklenen birçok farklı içerik türünün olduğu bu çağda çok umut vericidir. Yazının tamamını tekrar okumak korkutucu olmayacak. Bu muhtemelen çok zaman ve çaba gerektirecektir. Ana fikri/özet bilgisini sadece bir veya iki satırda alabilirseniz, orada çok fazla zaman ve emekten tasarruf etmenize yardımcı olur.

Akademik içerik özetleme veya belge özetleme, bilgisayarların internette belgeleri okurken öğrencilere anında özetler sağlaması için önemli bir yetenektir. Bu günlerde, çalışma tutumlarındaki eğilimler ve verimli çalışma yöntemleri dahil olmak üzere birçok açıdan istikrarlı bir şekilde birçok değişiklik meydana geliyor.

İçerik Kategorizasyonu

İçerik sınıflandırması, belirli içeriğin farklı kategorilere amaçlı olarak ayrılmasıdır. Bu, doğal dil anlama teknikleri ile başarılabilir.

İçerik ayrıca, metinlerde bulunan kelimeleri işleyecek ve alaka düzeyini bir sıralama faktörü olarak alarak alaka düzeyini hesaplayacak makine öğrenme algoritmaları kullanılarak Google Arama için optimize edilebilir. Bu şekilde, içeriği anahtar kelime alaka düzeyine göre kategorize etmek mümkündür, böylece belirli konular veya konular hakkında bilgi bulmak isteyen diğer insanlar onu bulabilir.

Duygu Analizi

İçerik analizi yazılımının ortaya çıkmasıyla birlikte, insanlar artık üzerinde düşünülmüş metni anlamlandırmak için manuel olarak müdahale etmek zorunda değiller.

Doğal Dil Anlama araçları, aksi takdirde burada “bilişsel olarak altında” bulunan ve bazen yalnızca verilerle ilgili varsayımlarla sonuçlanan okuyucu görüşleri hakkında bize fikir verir. Onlarla birlikte, makineler blogların, incelemelerin, tweet’lerin vb. sistematik bir analizini sunabilir; bu, reklamcıların ve pazarlamacıların, bu öznelliğin parçası olmadan veya etkilenmeden müşterinin ne istediğini veya ihtiyaç duyduğunu tanımasını kolaylaştırır.

İntihal Tespiti

Gelişmiş NLP araçları, basit intihal araçları gibi değildir

İntihal tespit işlemini başka kişiler de yapabilir. Ancak gelişmiş doğal dil anlama araçları da intihal tespit eder. Bunu, intihal varsa ve aynı zamanda başka sözcüklerle ifade ediyorsa, hesaplama algoritmaları aracılığıyla yapar. Bu algoritmalar, çeşitli derecelerde cümle karmaşıklığına sahip cümleleri işler ve benzerliği kontrol etmek için verilen ikinci paragraftaki ifadeyi bir karşılaştırma olarak kullanır.

Metin Araçlarına Konuşmanın Dezavantajları

Diğer doğal dil işleme rakipleriyle karşılaştırıldığında, konuşmayı metne dönüştürme araçları nispeten düşük bir başarı oranına sahiptir. Bu, özellikle bir kaydın ses kalitesi düşük olduğunda geçerlidir.

Kötü kayıt koşulları, profesyonel bir kaydı mahvedebilir. Ayrıca bir şirket tanıtım videosu için yapılan seslendirme oturumunu mahvedebilir ve kulağa ilginç gelen bir şeyi anlamsız hale getirebilir.

Senaryolarınızın ses kabinine girmesi ve kelimesi kelimesine okunması konusunda net olmalısınız. Oyuncular, seansları sırasında sesi çok daha canlı hale getirmek için ses efektlerini ve diğer arka plan seslerini kolayca kullanabilirler.

Metne dönüştüren bir şirket

Yazılım bir kaydı kopyaladıktan sonra, bir kişi veya yazılım, yazının doğru olup olmadığını kontrol etmelidir. Herhangi bir kesinti olsun ya da olmasın, çok hızlı ya da çok yavaş konuşuyorlardı. Ayrıca, bir şey söylenmiş gibi algılandıysa, ama aslında söylenmediyse, hepsini gözden geçirmeleri ve düzenlemeleri yapmaları gerekir.

Aksi takdirde, konuşmadan metne transkripsiyon hatalı olacak ve baştan başlamak zorunda kalacaklar.

Sıkça Sorulan Sorular:

Konuşma Programlarını Ücretsiz mi yoksa Ücretli mi Kullanmalısınız?

Ücretli uygulamalar , doğruluk ve hız açısından ücretsiz olanlardan daha iyi performans gösterme eğilimindedir, ayrıca makale düzenlemenin geri kalanını size bırakır. Ancak ücretli uygulamalar size pahalıya mal olacak, bu nedenle bazı insanlar için takas, maliyetine değmez.
Hiç kimse abonelikleri ödemek ve yönetmekle uğraşmaktan hoşlanmaz ve bu nedenle, bu hizmetlerin zamana dayanabilmeleri için ücretsiz olmaktan daha fazlası olması gerekir. Her zaman kaliteli teknik destek sunmazlar, hız ve doğruluk açısından zayıftırlar ve size çok fazla düzenleme bırakırlar.blank

Doğru konuşmadan metne programı nasıl seçilir?

Piyasadaki bu kadar çok konuşmadan metne yazılım aracı varken, birini seçmek zor.
Google’da “speech to text” için yapılan genel bir arama, pazardaki faydalı yazılımların bir listesini getirecektir. Bununla birlikte, içeriklerini dikkatli bir şekilde incelemeli ve güvenilir teknik destek ve yardımcı müşteri hizmetleri ile tam özellikli bir paket seçmelisiniz – merkezi ofisleri aradığınız ve kimsenin yanıt vermediği her şey dahil bir politika değil!
Bazı iyi örnekler arasında Transkriptor ve Otter bulunurblank

Paylaş:

Daha Fazla Gönderi

Videonun Deşifre Edilmesi: Ne Aramalı?

Araştırmaya göre videolar her yaştan insan arasında en popüler iletişim yolu. 2017 dolaylarında, Amerika’daki yetişkinlerin yaklaşık üçte ikisinin bir akıllı telefonu var. Bu nedenle video

Transkripsiyon Uygulaması Nedir?

Mobil uygulamalar, çeşitli faydalı hizmetleri bizim için çok erişilebilir hale getirdi. Birkaç butona tıklayarak bir ürün veya hizmet alabilirsiniz. Transkript almak, bir transkripsiyon uygulamasının kullanılabilirliği

Hangi Tip Transkripsiyon Hizmetini Kullanmalısınız?

Transkripsiyon, kaydedilmiş çeşitli konuşmaları iyi yazılmış veya basılı biçimlere dönüştürmek anlamına gelir. Basit bir deyişle, bir ortamdan başka bir ortama kopyalanan bir şey yazılır. Transkripsiyonun