Як використовувати мовлення до тексту?

Ми живемо в епоху ШІ (штучного інтелекту), і це стає частиною нашого повсякденного життя. Від наших смартфонів до автомобільних двигунів, він проник майже в усі аспекти нашого життя. Одним з таких прикладів є технологія мовлення в текст. Автоматичні записи ваших розмов набагато швидше та легше аналізувати, коли вони записані в аудіоформаті.

Це заощаджує списки справ і офісних доручень. Це також допомагає лікарям замовляти аналізи та отримувати доступ до карт пацієнтів з точністю понад 99%.

З Speech Analytics вам більше не потрібен збірник опитувань, щоб запитувати людей, що вони відчувають. Просто прочитайте їхні розмови з текстовими повідомленнями, навіть якщо вони написані невідомою мовою.

Вступ: що таке технологія мовлення до тексту?

Перетворення мови в текст змінює наш спосіб життя і роботи. Він має великі переваги, а в деяких випадках може повністю вирішити проблему. Застосування цього інструменту в охороні здоров’я, обслуговуванні клієнтів, журналістиці, якісних дослідженнях тощо продовжують зростати з кожним роком.

У цій статті показано, як ця дивовижна технологія бере участь у різних галузях сьогодні. Від медичних працівників до журналістів програмне забезпечення для перетворення мовлення в текст є корисним. Це забезпечує попит на швидку та детальну звітність. Переваги полягають у тому, що це заощаджує час, покращує обслуговування клієнтів та покращує якість послуг.

Технологія не ідеальна для природної розмови. Але в парі з людьми з чудовими комунікативними навичками, помічник AI може виконувати завдання нескінченно краще.

Як працює програмне забезпечення для перетворення мовлення в текст?

Розпізнавання та переклад голосу – стара концепція, яка існує вже десятиліття. Він завжди покладався на природні мовні можливості людей.

Таким чином, після передачі та перекладу на іншу мову, люди будуть очищати можливі помилки та робити висновок із даних.

Нині генерація розпізнавання голосу покладається на штучні нейронні мережі. Це дає йому велике підвищення продуктивності в розумінні письмової людської мови за допомогою звукових сигналів. Комп’ютери також можуть впливати на вибір слів на основі передбачуваного значення або аналізу настроїв. Наприклад, аналіз настроїв у каналах Twitter, щоб визначити, задоволені чи незадоволені люди платформою чи продуктом.

Команда, яка використовує мовлення до тексту

Існує 4 кроки перетворення мовлення в текст:

1. Програмне забезпечення для розпізнавання мовлення перетворює аналогові сигнали на цифрову мову. Коли вібрації проходять через динамік до мікрофона, програмне забезпечення перетворює ці вібрації в дані, які представляють цифрові сигнали.

2. Конвертер мовлення в текст фільтрує цифрові хвилі, щоб зберегти релевантні звуки. Схоже, ваш голос і клавіші друкарської машинки створюють фоновий шум для звуків, які ми хочемо розрізняти; наприклад, вітер і дощ. Але з достатньою підготовкою система стає краще вловлювати ці одноразові земні акценти, як-от океани чи комахи. Він не залишає нічого, крім дизайну вашого голосу (або інших джерел звуку).

3. Програмне забезпечення розбиває довші аудіозаписи на дуже короткі сегменти, наприклад, тисячну долю секунди. Це робиться для того, щоб порівняти їх з різними невідомими текстами та створити віртуальний переклад.

Система STT заснована на процесі фонетичної транскрипції. Він поділяє будь-яку мовленнєву подію на важливі звукові одиниці або склади відповідно до її фонетичних якостей. Загалом, кожен склад відповідає або літері алфавіту, або іншому символу. Це відповідна одиниця для кодування усного мовлення.

4. Нарешті, програмне забезпечення виводить текстовий файл , який містить весь вимовний матеріал у текстовій формі

Різні моделі динаміків, що використовуються в мовленні до тексту

Незалежна від динаміка система розпізнавання голосу виявляє голос мовця і порівнює його з попередньо визначеною базою даних голосів. Тоді ним може скористатися будь-хто. З іншого боку, система, що залежить від мовця, тренує голос людини за допомогою конкретних слів. Таким чином модель вивчає їх мовні моделі. Це дозволяє системі надавати точніші результати, коли вони говорять, враховуючи такі змінні, як акцент, діалект, шум або перешкоди.

На даний момент цим системам важко стати кращими, ніж люди-слухачі, у виявленні вовчих свистів і фонового шуму. Але з часом ми сподіваємося, що вони зможуть отримати чистіші аудіофайли. Що відкриє нові можливості в телекомунікаціях.

Інші моделі розпізнавання мовлення

Моделі розпізнавання мовлення можуть полегшити одну повторювану задачу, яку люди не люблять або не можуть виконати. Вони відрізняються за обсягом введення, яке їм потрібно для різних завдань, і тим, наскільки вони просунуті. Деякі люди використовують помічника, щоб допомогти з більш складними завданнями високого рівня.

Зустріч, яка перетворюється на текст

Ви можете ефективніше виконувати повторювані завдання, використовуючи моделі розпізнавання мовлення. Ці помічники, як правило, вимагають менше вкладу, ніж якщо б вам доводилося виконувати їх самостійно. Тому вони зручніші для повсякденних завдань, включаючи відповіді на текстові повідомлення, налаштування будильників, відтворення музики тощо. Для різних цілей існують різні рівні розпізнавання мовлення. Деякі можуть включати точність результатів і простоту використання між більш складними завданнями, навіть не потребуючи введення. Інші є менш неоднозначними варіантами, але зазвичай вимагають певного нагляду або догляду з боку користувача.

Відповідність шаблону

ШІ зіставлення шаблонів менш ефективний, ніж ШІ глибокого навчання, але вони обидва виконують свою роботу. Це дозволяє автоматичному програмному забезпеченню записувати та зберігати номери телефонів або адреси електронної пошти, коли воно чує розмову людей. Ця технологія спирається на здатність технології розпізнавати дуже обмежений діапазон речень і слів. Люди можуть керувати комп’ютерами за допомогою підказок обробляти дзвінки в кол-центрах або розуміти цифри в адресі, але здебільшого вони запускаються самостійно.

Статистичний аналіз і моделювання

Більш просунуті інструменти, статистичний аналіз і моделювання важливі, оскільки вони допомагають користувачам точно визначити, чого вони хочуть. Це також відходить від того, щоб часто плутати результати через непорозуміння.

Статистичний аналіз і моделювання — це математичний інструмент, який може ідентифікувати, описати та узагальнити закономірності в наборах даних. Цей потужний інструмент дає змогу просто та ефективно обробляти та аналізувати величезні обсяги даних.

Статистичний аналіз і моделювання призначені не лише для просунутих чат-ботів, які покладаються на технологію AI NLP. Його також можна використовувати для розпізнавання мовлення. І цей розширений інструмент розпізнавання мовлення здатний розпізнавати акценти та краще розуміти омоніми для тих, хто говорить з наголосом, але рідко звертається до людей, які постійно висловлюються з різними омонімами.

Це один з найдосконаліших інструментів розпізнавання мовлення. Статистичний аналіз виводить складність на абсолютно новий рівень, збираючи більше даних, ніж інші методи. Він пристосовується до аномальних мовних шаблонів, а також до всіляких заїкань, ух, омів тощо.

Багато статистичних тестів застосовуються для аналізу труднощів при запуску перед запуском алгоритму, який буде враховувати фільтри для кращих результатів. Після цього проводяться тести, які порівнюють продуктивність людини з точністю виведення машин. Крім того, є додаткова шумоізоляція, яка застосовує фільтри після певного часу висловлювання, що призводить до дуже високої впізнаваності омонімів.

Жінка, яка використовує мовлення для тексту

Розпізнавання певних діалектів та наголосів

Як модель, керована даними, статистичне моделювання може надати розробникам програмного забезпечення більший контроль щодо автоматичного вилучення та розпізнавання діалектів і мов різними способами. Розробникам програмного забезпечення також потрібно отримати більше даних, щоб ідентифікувати всі мови та діалекти.

Більше того, розвиток статистичного моделювання дає змогу визначити певні діалекти та акценти, на яких говорять люди. Ця система спирається на попередні дані для створення більш точних мовних моделей, які потім допомагають процесорам легше ідентифікувати слова, наприклад кінь або гага.

Розуміння омонімів

Слово може мати однакове написання, але різні значення залежно від того, як воно вживається в реченні. Вони відомі як омоніми. Програмне забезпечення для перетворення мовлення в текст має низку проблем з обробкою цих слів із своїми правилами флексії, що може призвести до неправильного декодування інформації.

Розробникам нелегко створити програмне забезпечення, яке може розрізняти омоніми. Вони повинні враховувати контекст, щоб правильно визначити слово, яке вживається.

Сьогодні з’являються компанії, які вірять, що можуть вирішити цю проблему, впроваджуючи новітні технології. Вони сподіваються розрізняти слова лише за їхніми звуками, залишаючи контекстні підказки, які програмне забезпечення має використовувати для точної інтерпретації.

Розуміння та обробка природної мови: мозок мовлення до транскрипції тексту

Де використовується мовлення до тексту?

Оскільки машини все краще розуміють людську мову, ми використовуємо їх у місцях, які ще кілька років тому було неможливо уявити. Нам потрібно знати обмеження технології, щоб це сталося.

Розуміння природної мови перевіряє неявне значення в мові та співвідносить їх із текстом, щоб знайти зразки, які зустрічаються в розмовній мові.

Коли справа доходить до розуміння природної мови, аналіз соціальних мереж є одним із найпопулярніших випадків використання. Вам потрібна програма для розуміння тем, настроїв чи навіть різних типів політичних думок у публікаціях у Facebook, щоб вони могли допомогти компаніям краще аналізувати свою аудиторію.

Ці програми все ще не дуже компетентні у прийнятті висновків щодо вмісту, тому що людей важко узагальнити, але вони виявилися успішними у виявленні спаму та аналізу цінностей людей за цифровими слідами.

Машинний переклад

У різних культурах існують різні способи передачі думок і намірів людей. Одним з них є засоби перетворення мови в текст. Передача мовлення до тексту стає все більш популярною функцією додатків для передачі голосу через Інтернет-протокол, яка дозволяє двом або більше людям, які розмовляють двома різними мовами, ефективно спілкуватися один з одним у режимі реального часу.

Робоча область

Цей інструмент перетворення мови в текст перекладає голосове повідомлення в слова. Коли справа доходить до цього, можна легко перекласти їх голосове повідомлення іншою мовою. Це простий спосіб спілкуватися з людьми, які не розмовляють вашою мовою, якщо у вас є камера.

Це особливо корисно, коли мова йде про журналістів, які висвітлюють теми, характерні для інших культур, не володіючи місцевою мовою, або тих, хто віддає перевагу розмовляти, а не друкувати.

Узагальнення документа

Інструменти автоматичного підведення підсумків є дуже перспективними в цю епоху, коли щосекунди завантажується багато різних типів вмісту. Не буде страшно прочитати всю статтю ще раз. Ймовірно, це займе багато часу і зусиль. Якщо ви можете отримати основну ідею/підсумок лише в одному або двох рядках, це допоможе вам заощадити багато часу та зусиль.

Узагальнення академічного змісту, або узагальнення документів, є важливою можливістю комп’ютерів для надання миттєвих резюме студентам під час читання документації в Інтернеті. Оскільки сьогодні постійно відбувається багато змін у багатьох аспектах, включаючи тенденції у ставленні до навчання та продуктивних способах навчання.

Категоризація вмісту

Категоризація вмісту – це цілеспрямоване поділ певного вмісту на різні категорії. Цього можна досягти за допомогою методів розуміння природної мови.

Вміст також можна оптимізувати для Пошуку Google за допомогою алгоритмів машинного навчання, які оброблятимуть слова, що містяться в текстах, і обчислюють їхню релевантність, маючи цю релевантність як фактор рейтингу. Таким чином можна класифікувати вміст за релевантністю ключових слів, щоб його могли знайти інші люди, які хочуть знайти інформацію про певні теми або теми.

Аналіз настроїв

З появою програмного забезпечення для аналізу контенту людям більше не потрібно втручатися вручну, щоб зрозуміти змістовний текст.

Інструменти «Розуміння природної мови» дають нам уявлення про думки читачів, які в іншому випадку знаходяться тут «під когнітивним змістом», іноді призводячи лише до припущень про дані. За допомогою них машини можуть запропонувати систематичний аналіз блогів, оглядів, твітів тощо, що полегшує рекламодавцям і маркетологам розпізнавання того, чого хоче або потребує клієнт, не будучи причетним до цієї суб’єктивності.

Виявлення плагіату

Розширені інструменти НЛП не схожі на прості інструменти плагіату

Інші люди можуть виконувати процес виявлення плагіату. Але передові інструменти розуміння природної мови також виявляють плагіат. Він робить це за допомогою обчислювальних алгоритмів, якщо є плагіат, а також перефразування. Ці алгоритми обробляють речення з різним ступенем складності речень і використовують фрази з другого даного абзацу як порівняння, щоб перевірити схожість.

Недоліки інструментів мовлення до тексту

У порівнянні з іншими конкурентами з обробки природної мови інструменти перетворення мови в текст мають відносно низький рівень успіху. Це особливо актуально, коли якість звуку запису погана.

Погані умови запису можуть зіпсувати професійний запис. Це також може зіпсувати сеанс голосу за кадром для рекламного відео компанії та перетворити те, що звучить цікаво, на тарабарщину.

Ви повинні бути конкретні щодо ваших сценаріїв, які потрапляють у звукову кабіну та читаються дослівно. У той час як актори можуть легко використовувати звукові ефекти та інші фонові шуми, щоб зробити його більш живим під час своїх сеансів.

Компанія, яка перетворює текст

Після того, як програмне забезпечення розшифрує запис, особа або програмне забезпечення повинні перевірити, чи точність розшифровки. Чи були якісь переривання, вони говорили занадто швидко чи надто повільно. Крім того, якщо щось сприймалося як сказане, але насправді це не так, вони повинні все це пройти та внести правки.

Інакше транскрипція з мови в текст буде неточною, і їх доведеться починати з нуля.

Часті запитання:

Чи варто використовувати безкоштовні чи платні програми мовлення для тексту?

Платні програми , як правило, перевершують безкоштовні за точністю та швидкістю, а те, що залишилося від редагування статей, залишається за вами. Але платні програми будуть коштувати вам грошей, тому для деяких людей компроміс не вартий грошей, які він коштує.
Ніхто не любить мати справу з оплатою та керуванням підписками, тому ці послуги мають бути більше, ніж просто безкоштовними, щоб вони витримали перевірку часом. Вони не завжди пропонують якісну технічну підтримку, вони погані з точки зору швидкості та точності та залишають для вас багато редагування.blank

Як вибрати правильну програму мовлення в текст?

З огляду на таку кількість програмних інструментів для перетворення мовлення в текст на ринку, важко вибрати один.
Загальний пошук у Google «мовлення в текст» відкриє список корисного програмного забезпечення на ринку. Однак потрібно уважно ознайомитися з їхнім вмістом і вибрати повнофункціональний пакет із надійною технічною підтримкою та корисним обслуговуванням клієнтів – а не політика «все включено», коли ви дзвоните в централізовані офіси і ніхто не відповідає!
Деякі гарні приклади включають Transkriptor і Otterblank

Share:

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin

More Posts

Як перетворити MP3 в текст? (Підручник)

Перетворіть MP3 на текст у 2022 році Transkriptor – це онлайн-додаток, який перетворює MP3 в текст. Ви можете завантажити будь-який медіа-файл, і він буде безкоштовно