Làm thế nào để sử dụng lời nói thành văn bản?

Chúng ta đang sống trong kỷ nguyên của AI (Trí tuệ nhân tạo) và nó đang trở thành một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Từ điện thoại thông minh đến động cơ xe hơi, nó đã xâm nhập vào hầu hết mọi khía cạnh của cuộc sống của chúng ta. Một ví dụ như vậy là công nghệ chuyển giọng nói thành văn bản. Bản ghi âm tự động các cuộc trò chuyện của bạn nhanh hơn và dễ phân tích hơn nhiều khi chúng ở định dạng âm thanh.

Nó giúp tiết kiệm giấy bút và danh sách việc cần làm và những việc lặt vặt trong văn phòng. Nó cũng giúp bác sĩ đặt hàng xét nghiệm và truy cập biểu đồ của bệnh nhân với tỷ lệ chính xác hơn 99%.

Với Phân tích giọng nói, bạn không còn cần người thu thập khảo sát để hỏi mọi người cảm nhận của họ. Thay vào đó, chỉ cần đọc các cuộc trò chuyện bằng tin nhắn văn bản của họ, ngay cả khi nó bằng ngôn ngữ không xác định.

Giới thiệu: Công nghệ nói sang văn bản là gì?

Chuyển giọng nói thành văn bản đang thay đổi cách chúng ta sống và làm việc. Nó có những lợi ích chính và trong một số trường hợp có thể giải quyết hoàn toàn một vấn đề. Các ứng dụng cho công cụ này trong chăm sóc sức khỏe, dịch vụ khách hàng, báo chí, nghiên cứu định tính, v.v. tiếp tục phát triển hàng năm.

Bài viết này chỉ ra những cách khác nhau mà phần công nghệ tuyệt vời này tham gia vào các ngành công nghiệp khác nhau ngày nay. Từ các chuyên gia chăm sóc sức khỏe đến các nhà báo, phần mềm chuyển giọng nói thành văn bản đều có lợi. Nó cung cấp cho nhu cầu báo cáo nhanh chóng và chi tiết. Những lợi ích đến từ việc tiết kiệm thời gian, cải thiện dịch vụ khách hàng và cải thiện chất lượng dịch vụ.

Công nghệ này không hoàn hảo cho cuộc trò chuyện tự nhiên. Nhưng khi kết hợp với con người có kỹ năng giao tiếp tuyệt vời, trợ lý AI có thể hoàn thành nhiệm vụ tốt hơn vô hạn.

Phần mềm chuyển văn bản sang giọng nói hoạt động như thế nào?

Nhận dạng giọng nói và dịch thuật một khái niệm cũ đã có từ nhiều thập kỷ. Nó luôn dựa vào khả năng ngôn ngữ tự nhiên của con người.

Do đó, sau khi truyền và dịch sang một ngôn ngữ khác, con người sẽ làm sạch các lỗi có thể xảy ra và suy ra ý nghĩa từ dữ liệu.

Ngày nay, việc tạo ra nhận dạng giọng nói dựa vào các mạng nơ-ron nhân tạo. Nó giúp tăng hiệu suất tuyệt vời trong việc hiểu lời nói của con người bằng văn bản thông qua tín hiệu âm thanh. Máy tính cũng có thể ảnh hưởng đến việc lựa chọn từ ngữ dựa trên ý nghĩa dự định hoặc phân tích tình cảm. Chẳng hạn như phân tích cảm xúc của nguồn cấp dữ liệu Twitter để xác định xem mọi người hài lòng hay không hài lòng với một nền tảng hoặc sản phẩm.

A team that uses speech to text

Có 4 bước chuyển đổi giọng nói sang văn bản:

1. Phần mềm nhận dạng giọng nói chuyển đổi tín hiệu tương tự sang ngôn ngữ kỹ thuật số. Khi các rung động truyền qua loa đến micrô, phần mềm sẽ chuyển các rung động này thành dữ liệu đại diện cho tín hiệu kỹ thuật số.

2. Bộ chuyển đổi giọng nói thành văn bản lọc các sóng kỹ thuật số để giữ các âm thanh có liên quan. Âm thanh như giọng nói và phím máy đánh chữ của bạn tạo ra tiếng ồn xung quanh thành những âm thanh mà chúng tôi muốn phân biệt; gió và mưa chẳng hạn. Nhưng với đủ đào tạo, hệ thống sẽ trở nên tốt hơn trong việc nắm bắt những điểm nhấn được tạo ra từ trái đất một lần này như đại dương hoặc côn trùng. Nó không để lại gì ngoài thiết kế giọng nói của bạn (hoặc các nguồn âm thanh khác).

3. Phần mềm chia đoạn ghi âm dài hơn thành các đoạn rất ngắn, ví dụ: một phần nghìn giây. Nó làm điều đó để so sánh chúng với các văn bản chưa biết khác nhau và đưa ra một bản dịch ảo.

Hệ thống STT dựa trên quá trình phiên âm. Nó chia bất kỳ sự kiện lời nói nào thành các đơn vị âm thanh hoặc âm tiết quan trọng theo chất lượng ngữ âm của nó. Nói chung, mọi âm tiết đều tương ứng với một chữ cái trong bảng chữ cái hoặc một ký tự khác. Nó là một đơn vị thích hợp để mã hóa lời nói bằng miệng.

4. Cuối cùng, phần mềm xuất ra một tệp văn bản chứa tất cả tài liệu nói ở dạng văn bản

Các kiểu loa khác nhau được sử dụng trong giọng nói thành văn bản

Hệ thống nhận dạng giọng nói độc lập với người nói sẽ phát hiện giọng nói của người nói và khớp nó với cơ sở dữ liệu giọng nói được xác định trước. Sau đó, nó có thể được sử dụng bởi bất kỳ ai. Mặt khác, một hệ thống phụ thuộc vào người nói, đào tạo giọng nói của một cá nhân bằng những từ cụ thể. Vì vậy, mô hình học các mẫu giọng nói của họ. Điều này cho phép hệ thống cung cấp kết quả chính xác hơn khi họ nói bằng cách xem xét các biến như giọng, phương ngữ, tiếng ồn hoặc cản trở.

Hiện tại, các hệ thống này khó có thể tốt hơn thính giả của con người trong việc phát hiện tiếng huýt sáo và tiếng ồn xung quanh. Nhưng với thời gian, chúng tôi hy vọng chúng sẽ có thể mang lại các tệp âm thanh sạch hơn. Điều này sẽ tạo ra những cơ hội mới trong lĩnh vực viễn thông.

Các mô hình nhận dạng giọng nói khác

Các mô hình nhận dạng giọng nói có thể giảm bớt một nhiệm vụ lặp đi lặp lại mà mọi người không thích hoặc không thể thực hiện. Chúng khác nhau về số lượng đầu vào mà chúng yêu cầu cho các nhiệm vụ khác nhau so với mức độ nâng cao của chúng. Một số người sử dụng trợ lý tham dự để giúp thực hiện các nhiệm vụ khó hơn, cấp cao hơn.

A meeting that is being turned to text

Bạn có thể thực hiện các công việc lặp đi lặp lại hiệu quả hơn bằng cách sử dụng các mô hình nhận dạng giọng nói. Những trợ lý này thường yêu cầu ít đầu vào hơn so với việc bạn phải tự làm. Do đó, chúng thuận tiện hơn cho các công việc hàng ngày bao gồm trả lời tin nhắn, cài đặt báo thức, phát nhạc, v.v. Các mức độ nhận dạng giọng nói khác nhau tồn tại cho các mục đích khác nhau. Một số có thể bao gồm độ chính xác của kết quả và dễ sử dụng giữa các tác vụ nâng cao hơn mà thậm chí không cần bất kỳ đầu vào nào. Những người khác là những lựa chọn ít mơ hồ hơn nhưng thường yêu cầu một số loại giám sát hoặc chăm sóc của người dùng.

Khớp mẫu

AI khớp mẫu kém hiệu quả hơn AI học sâu, nhưng cả hai đều thực hiện công việc. Nó cho phép phần mềm tự động ghi và giữ số điện thoại hoặc địa chỉ email khi nó nghe thấy mọi người nói. Công nghệ này dựa vào khả năng của công nghệ để nhận ra một loạt các câu và từ rất hạn chế. Máy tính có thể được hướng dẫn bởi con người thông qua lời nhắc để xử lý cuộc gọi trong trung tâm cuộc gọi hoặc hiểu các chữ số trong một địa chỉ, nhưng phần lớn, chúng được chạy riêng.

Phân tích và mô hình thống kê

Các công cụ nâng cao hơn, phân tích thống kê và mô hình hóa rất quan trọng vì nó giúp người dùng xác định chính xác những gì họ muốn. Nó cũng đi ra khỏi hướng thường làm nhầm lẫn kết quả bởi sự hiểu lầm.

Phân tích và mô hình thống kê là một công cụ toán học có thể xác định, mô tả và tóm tắt các mẫu trong tập dữ liệu. Công cụ mạnh mẽ này giúp bạn có thể xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ một cách đơn giản và hiệu quả.

Phân tích và mô hình thống kê không chỉ dành riêng cho các chatbot nâng cao dựa trên công nghệ AI NLP. Nó cũng có thể được sử dụng trong nhận dạng giọng nói. Và công cụ nhận dạng giọng nói tiên tiến này có thể nhận dạng trọng âm và hiểu rõ hơn về từ đồng âm cho những người nói có trọng âm, nhưng hiếm khi nói với những người thường xuyên thể hiện bản thân bằng các từ đồng âm khác nhau.

Nó là một trong những công cụ nhận dạng giọng nói tiên tiến nhất. Phân tích thống kê nâng độ phức tạp lên một cấp độ hoàn toàn mới, thu thập nhiều dữ liệu hơn các phương pháp khác. Nó thích ứng với các mẫu ngôn ngữ bất thường và tất cả các loại nói lắp, uhs, oms, v.v.

Nhiều bài kiểm tra thống kê được áp dụng để phân tích những khó khăn khi khởi động trước khi chạy thuật toán sẽ tính đến các bộ lọc để có kết quả tốt hơn. Sau đó, có các bài kiểm tra so sánh hiệu suất của con người với độ chính xác đầu ra của máy móc. Và sau đó là khả năng chống ồn bổ sung áp dụng các bộ lọc sau một thời gian phát âm nhất định dẫn đến khả năng nhận biết rất cao cho các từ đồng âm.

A woman who uses speech to text

Nhận biết một số phương ngữ và trọng âm

Là một mô hình theo hướng dữ liệu, mô hình thống kê có thể cung cấp cho các nhà phát triển phần mềm khả năng kiểm soát tốt hơn trong việc tự động trích xuất và nhận dạng các phương ngữ và ngôn ngữ theo những cách khác nhau. Các nhà phát triển phần mềm cũng cần thu thập thêm dữ liệu để xác định tất cả các ngôn ngữ và phương ngữ.

Hơn nữa, sự phát triển trong mô hình thống kê giúp bạn có thể xác định một số phương ngữ và giọng mà mọi người nói. Hệ thống này dựa trên dữ liệu trong quá khứ để tạo ra các mô hình ngôn ngữ chính xác hơn, sau đó giúp các bộ xử lý xác định các từ như ngựa hoặc gaga dễ dàng hơn.

Hiểu từ đồng âm

Một từ có thể có cách viết giống nhau, nhưng ý nghĩa khác nhau dựa trên cách nó được sử dụng trong một câu. Chúng được gọi là từ đồng âm. Phần mềm chuyển giọng nói thành văn bản có một loạt các vấn đề khi xử lý những từ này với các quy tắc uốn của nó, điều này có thể dẫn đến việc giải mã thông tin không chính xác.

Không dễ dàng cho các nhà phát triển tạo ra phần mềm có thể phân biệt giữa các từ đồng âm. Họ phải xem xét ngữ cảnh để xác định chính xác từ đang được sử dụng.

Ngày nay, có những công ty mới nổi tin rằng họ có thể giải quyết vấn đề này bằng cách triển khai các công nghệ mới hơn. Họ hy vọng có thể phân biệt giữa các từ chỉ với âm thanh của chúng – loại bỏ các manh mối ngữ cảnh mà phần mềm cần sử dụng để giải thích chính xác.

Hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Bộ não chuyển lời nói thành văn bản

Nói sang văn bản được sử dụng ở đâu?

Khi máy móc ngày càng hiểu ngôn ngữ của con người tốt hơn, chúng ta sử dụng chúng ở những nơi không thể tưởng tượng được chỉ vài năm trước đây. Chúng ta cần biết những hạn chế của công nghệ để điều này xảy ra.

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên kiểm tra ý nghĩa tiềm ẩn trong ngôn ngữ và so sánh chúng với văn bản để tìm ra các mẫu xảy ra trong lời nói thông tục.

Khi nói đến sự hiểu biết ngôn ngữ tự nhiên, phân tích phương tiện truyền thông xã hội là một trong những trường hợp sử dụng phổ biến nhất. Bạn cần một chương trình để hiểu các chủ đề, tình cảm hoặc thậm chí các loại ý kiến chính trị khác nhau trong một bài đăng trên Facebook để họ có thể giúp các công ty phân tích khán giả của họ tốt hơn.

Các chương trình này vẫn chưa đủ thẩm quyền trong việc đưa ra kết luận về nội dung vì mọi người khó có thể khái quát hóa nhưng chúng đã chứng tỏ thành công với việc phát hiện email rác và phân tích giá trị của con người từ dấu chân kỹ thuật số

Dịch máy

Trong các nền văn hóa khác nhau, có những cách khác nhau để truyền đạt suy nghĩ và ý định của các cá nhân. Một trong số đó là các công cụ chuyển giọng nói thành văn bản. Nói thành văn bản là một tính năng ngày càng phổ biến của các ứng dụng giao thức thoại qua internet cho phép hai hoặc nhiều người nói hai ngôn ngữ khác nhau có thể giao tiếp hiệu quả với nhau trên cơ sở thời gian thực.

A workspace

Công cụ chuyển giọng nói thành văn bản này sẽ chuyển tin nhắn thoại thành lời nói. Khi nói đến điều này, người ta có thể dễ dàng dịch tin nhắn thoại của họ sang một ngôn ngữ khác. Đó là một cách dễ dàng để giao tiếp với những người không nói ngôn ngữ của bạn miễn là bạn có máy ảnh.

Điều này đặc biệt hữu ích khi các nhà báo đề cập đến các chủ đề cụ thể của các nền văn hóa khác mà không thông thạo ngôn ngữ địa phương hoặc bất kỳ ai thích nói chuyện hơn là đánh máy.

Tóm tắt tài liệu

Các công cụ tóm tắt tự động rất hứa hẹn trong thời đại ngày nay khi có nhiều loại nội dung khác nhau được tải lên mỗi giây. Sẽ không có gì đáng sợ khi đọc lại toàn bộ bài báo. Điều đó có lẽ sẽ tốn rất nhiều thời gian và công sức. Nếu bạn có thể nhận được ý tưởng chính / thông tin tóm tắt chỉ trong một hoặc hai dòng, điều đó sẽ giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian và công sức ngay tại đó.

Tóm tắt nội dung học tập, hoặc tóm tắt tài liệu, là một khả năng quan trọng đối với máy tính để cung cấp tóm tắt tức thì cho sinh viên trong khi đọc tài liệu trên internet. Ngày nay, có rất nhiều thay đổi diễn ra đều đặn trên nhiều khía cạnh bao gồm cả xu hướng về thái độ học tập và cách học tập hiệu quả.

Phân loại nội dung

Phân loại nội dung là sự phân tách có mục đích nội dung cụ thể thành các danh mục khác nhau. Điều này có thể đạt được thông qua các kỹ thuật hiểu ngôn ngữ tự nhiên.

Nội dung cũng có thể được tối ưu hóa cho Google Tìm kiếm bằng cách sử dụng các thuật toán máy học sẽ xử lý các từ được tìm thấy trong văn bản và tính toán mức độ liên quan của chúng, lấy mức độ liên quan đó làm yếu tố xếp hạng. Bằng cách này, có thể phân loại nội dung theo mức độ liên quan của từ khóa, vì vậy những người khác có thể tìm thấy nội dung đó, những người muốn tìm thông tin về các chủ đề hoặc chủ đề nhất định.

Phân tích tình cảm

Với sự xuất hiện của phần mềm phân tích nội dung, con người không còn phải can thiệp thủ công để hiểu được văn bản có ý kiến.

Các công cụ Hiểu ngôn ngữ tự nhiên cung cấp cho chúng tôi cái nhìn sâu sắc về ý kiến của người đọc mà ở đây, tất cả đều “bên dưới về mặt nhận thức”, đôi khi chỉ dẫn đến các giả định về dữ liệu. Với chúng, máy móc có thể đưa ra phân tích có hệ thống về blog, đánh giá, tweet, v.v., giúp các nhà quảng cáo và nhà tiếp thị dễ dàng nhận ra những gì khách hàng muốn hoặc cần mà không bị ảnh hưởng bởi tính chủ quan này.

Phát hiện đạo văn

Các công cụ NLP nâng cao không giống như các công cụ đạo văn đơn giản

Những người khác có thể thực hiện quá trình phát hiện đạo văn. Nhưng các công cụ hiểu ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến cũng phát hiện ra hành vi đạo văn. Nó thực hiện điều đó thông qua các thuật toán tính toán nếu có đạo văn mà còn diễn giải. Các thuật toán này xử lý các câu có mức độ phức tạp khác nhau của câu và sử dụng cách diễn đạt từ đoạn văn thứ hai làm phép so sánh để kiểm tra sự tương đồng.

Hạn chế của giọng nói đối với công cụ văn bản

So với các đối thủ xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác, các công cụ chuyển giọng nói thành văn bản có tỷ lệ thành công tương đối thấp. Điều này đặc biệt đúng khi chất lượng âm thanh của bản ghi âm kém.

Điều kiện ghi âm kém có thể làm hỏng một bản thu âm chuyên nghiệp. Nó cũng có thể làm hỏng phiên lồng tiếng cho video quảng cáo của công ty và biến một thứ gì đó nghe có vẻ thú vị thành vô nghĩa.

Bạn phải trình bày cụ thể về kịch bản của bạn khi đi vào buồng âm thanh và được đọc nguyên văn. Trong khi các diễn viên có thể dễ dàng sử dụng các hiệu ứng âm thanh và các tiếng ồn nền khác để làm cho âm thanh sống động hơn trong các phiên của họ.

A company that converts to text

Sau khi phần mềm sao chép bản ghi, một người hoặc phần mềm phải kiểm tra xem bản ghi có chính xác hay không. Cho dù có bất kỳ sự gián đoạn nào, họ đang nói quá nhanh hoặc quá chậm. Ngoài ra, nếu điều gì đó được coi là đang được nói, nhưng thực sự không phải như vậy, họ phải xem xét tất cả và chỉnh sửa.

Nếu không, tính năng chuyển lời nói thành văn bản sẽ không chính xác và họ sẽ phải bắt đầu lại từ đầu.

Các câu hỏi thường gặp:

Bạn nên sử dụng giọng nói miễn phí hay trả phí cho các chương trình văn bản?

Các ứng dụng trả phí có xu hướng vượt trội hơn các ứng dụng miễn phí về độ chính xác và tốc độ, nó cũng để lại những gì còn lại của việc chỉnh sửa bài viết cho bạn. Nhưng các ứng dụng trả phí sẽ khiến bạn mất tiền nên đối với một số người, sự đánh đổi không đáng với số tiền mà nó phải bỏ ra.
Không ai thích đối phó với việc trả tiền và quản lý đăng ký và vì vậy các dịch vụ này cần phải có nhiều thứ hơn là miễn phí để chúng có thể chịu đựng được thử thách của thời gian. Không phải lúc nào họ cũng cung cấp hỗ trợ kỹ thuật chất lượng, họ kém về tốc độ và độ chính xác, và để lại nhiều chỉnh sửa cho bạn.blank

Làm thế nào để chọn chương trình chuyển lời nói thành văn bản phù hợp?

Với rất nhiều công cụ phần mềm chuyển lời nói thành văn bản trên thị trường, việc chọn ra một công cụ là một thách thức.
Một tìm kiếm chung trên Google cho “chuyển lời nói thành văn bản” sẽ đưa ra danh sách các phần mềm hữu ích trên thị trường. Tuy nhiên, người ta phải xem xét cẩn thận nội dung của họ và chọn một gói đầy đủ tính năng với hỗ trợ kỹ thuật đáng tin cậy và dịch vụ khách hàng hữu ích – không phải là một chính sách bao gồm nơi bạn gọi các văn phòng tập trung và không ai phản hồi!
Một số ví dụ điển hình bao gồm Transkriptor và Otterblank

Chia sẻ:

Bài viết khác

Chuyển biên video: Tìm gì?

Theo nghiên cứu, video là cách giao tiếp phổ biến nhất của mọi người ở mọi lứa tuổi. Vòng quanh năm 2017, khoảng 2/3 số

Ứng dụng phiên âm là gì?

Các ứng dụng dành cho thiết bị di động đã làm cho chúng tôi rất nhiều dịch vụ hữu ích khác nhau có thể truy