如何利用语音转文本?

我们生活在 AI(人工智能)时代,它正在成为我们日常生活的一部分。 从我们的智能手机到汽车发动机,它几乎渗透到我们生活的方方面面。 一个这样的例子是语音到文本技术。 当您的对话采用音频格式时,自动录音会更快、更容易分析。

它可以节省笔和纸的待办事项清单和办公室差事。 它还可以帮助医生订购测试和访问患者图表,准确率超过 99%。

使用语音分析,您不再需要调查收集者来询问人们的感受。 只需阅读他们的短信对话,即使是未知语言。

简介:什么是语音转文本技术?

语音转文字正在改变我们的生活和工作方式。 它有很大的好处,在某些情况下可以完全解决问题。 该工具在医疗保健、客户服务、新闻、定性研究等领域的应用每年都在持续增长。

本文展示了这项令人惊叹的技术在当今各个行业中的不同方式。 从医疗保健专业人员到记者,语音转文本软件是有益的。 它提供了对快速详细报告的需求。 好处来自于它可以节省时间、改善客户服务和提高服务质量。

该技术并不适合自然对话。 但是,当与具有出色沟通能力的人类配对时,人工智能助手可以更好地完成任务。

语音转文本软件如何工作?

语音识别和翻译是一个已经存在了几十年的古老概念。 它总是依赖于人类的自然语言能力。

因此,在传输和翻译成另一种语言之后,人类会清理可能的错误并从数据中推断出含义。

如今,语音识别生成依赖于人工神经网络。 它在通过音频信号理解书面人类语音方面大大提高了性能。 计算机还可以根据预期含义或情感分析影响单词选择。 例如 Twitter 提要的情绪分析,以确定人们对平台或产品是否满意。

A team that uses speech to text

Speech To Text 转换有 4 个步骤:

1. 语音识别软件将模拟信号转换为数字语言。 当振动通过扬声器传到麦克风时,软件会将这些振动转换为代表数字信号的数据。

2. 语音到文本转换器过滤数字波以保留相关的声音。 听起来你的声音和打字机键构成了我们想要区分的声音的背景噪音;以风雨为例。 但经过足够的训练,该系统会更好地捕捉这些一次性地球制造的口音,如海洋或昆虫。 它只留下你的声音(或其他声源)的设计。

3. 该软件将较长的录音分成非常短的片段,例如千分之一秒。 它这样做是为了将它们与不同的未知文本进行比较,并提出一个虚拟翻译。

STT 系统基于语音转录过程。 它根据语音质量将任何语音事件划分为重要的声音单元或音节。 一般来说,每个音节要么对应于字母表中的一个字母,要么对应于另一个字符。 它是编码口语语音的合适单位。

4. 最后,软件以文本形式输出包含所有口语材料的文本文件

语音转文本中使用的不同扬声器模型

独立于说话者的语音识别系统检测说话者的语音并将其与预定的语音数据库相匹配。 然后它可以被任何人使用。 另一方面,依赖于说话者的系统用特定的词训练个人的声音。 所以模型学习了他们的语音模式。 这允许系统在他们说话时通过考虑口音、方言、噪音或障碍物等变量来提供更准确的结果。

截至目前,这些系统在检测狼哨声和背景噪音方面很难比人类听众更好。 但随着时间的推移,我们希望他们能够产生更干净的音频文件。 这将为电信行业带来新的机遇。

其他语音识别模型

语音识别模型可以减轻人们不喜欢或无法完成的一项重复性任务。 它们在不同任务所需的输入量与它们的高级程度方面有所不同。 有些人使用助理来帮助完成更困难的高级任务。

A meeting that is being turned to text

通过使用语音识别模型,您可以更有效地完成重复性任务。这些助手通常需要的输入比您必须自己做的要少。 因此,它们更方便日常任务,包括回复短信、设置闹钟、播放音乐等。 存在不同级别的语音识别用于不同的目的。 有些可能包括结果的准确性和更高级任务之间的易用性,甚至不需要任何输入。 其他的选择不那么模棱两可,但通常需要用户的某种监督或照顾。

模式匹配

模式匹配 AI 不如深度学习 AI 有效,但它们都能胜任。 它使自动软件能够在听到人们讲话时记录和保存电话号码或电子邮件地址。 这项技术依赖于技术识别非常有限范围的句子和单词的能力。 计算机可以由人类通过提示来指导处理呼叫中心的呼叫或理解地址中的数字,但在大多数情况下,它们是独立运行的。

统计分析和建模

更高级的工具、统计分析和建模很重要,因为它可以帮助用户准确地确定他们想要什么。 它也偏离了经常因误解而混淆结果的方向。

统计分析和建模是一种数学工具,可以识别、描述和总结数据集中的模式。 这个强大的工具可以简单有效地处理和分析大量数据。

统计分析和建模不仅适用于依赖 AI NLP 技术的高级聊天机器人。 它也可以用于语音识别。 而这种先进的语音识别工具能够识别口音并更好地理解带有口音的人的同音异义词,但很少解决那些不断用不同同音异义词反常表达自己的人。

它是最先进的语音识别工具之一。 统计分析将复杂性提升到一个全新的水平,比其他方法收集更多的数据。 它适应异常的语言模式,以及各种口吃,uhs,oms 等。

在运行将考虑过滤器以获得更好结果的算法之前,应用了许多统计测试来分析启动困难。 之后,有一些测试将人类的表现与机器输出的准确性进行比较。 然后是额外的噪音证明,在一定的话语时间后应用过滤器,这导致同音异义词的识别率非常高。

A woman who uses speech to text

识别某些方言和口音

作为一种数据驱动的模型,统计建模可以让软件开发人员在以不同方式自动提取和识别方言和语言方面拥有更大的控制权。 软件开发人员还需要获取更多数据以识别所有语言和方言。

更重要的是,统计建模的发展使得识别人们说话的某些方言和口音成为可能。 该系统以过去的数据为基础,创建更准确的语言模型,然后帮助处理器更轻松地识别马或 gaga 等单词。

理解同音异义词

一个词可能具有相同的拼写,但根据它在句子中的使用方式而具有不同的含义。 它们被称为同音异义词。 语音转文本软件在处理这些单词时存在一系列问题,其变形规则可能导致信息解码不准确。

开发人员要创建能够区分同音异义词的软件并不容易。 他们必须考虑上下文才能正确识别正在使用的单词。

今天,一些新兴公司相信他们可以通过实施更新的技术来解决这个问题。 他们希望仅通过发音来区分单词——忽略软件需要用于精确解释的上下文线索。

自然语言理解和处理:语音到文本转录的大脑

语音转文本在哪里使用?

随着机器在理解人类语言方面越来越好,我们在几年前还无法想象的地方使用它们。 为了实现这一点,我们需要了解技术的局限性。

自然语言理解检查语言中的隐含含义,并将它们与文本相关联,以找到口语中出现的模式。

在自然语言理解方面,社交媒体分析是最流行的用例之一。 您需要一个程序来了解 Facebook 帖子中的主题、情绪甚至不同类型的政治观点,以便它们可以帮助公司更好地分析他们的受众。

这些程序仍然无法对内容做出结论,因为人们很难一概而论,但事实证明,它们在检测垃圾邮件和从数字足迹分析人们的价值观方面取得了成功

机器翻译

在不同的文化中,有不同的方式来传达个人的思想和意图。 其中之一是语音转文本工具。 语音转文本是互联网协议语音应用程序中越来越受欢迎的功能,它使两个或多个说两种不同语言的人可以实时有效地相互交流。

A workspace

这个语音到文本的工具将语音信息翻译成文字。 谈到这一点,人们可以轻松地将他们的语音信息翻译成另一种语言。 如果您有相机,这是与不会说您的语言的人交流的简单方法。

当涉及到不流利使用当地语言的记者或任何喜欢交谈而不是打字的人时,这尤其有用。

文件摘要

在这个每秒都有许多不同类型的内容上传的时代,自动摘要工具非常有前途。 再次阅读整篇文章不会令人生畏。 这可能会占用大量的时间和精力。 如果您可以在一两行中获得主要思想/摘要信息,它将帮助您节省大量时间和精力。

学术内容摘要或文档摘要是计算机在阅读 Internet 上的文档时向学生提供即时摘要的重要功能。 如今,许多变化在许多方面稳步发生,包括学习态度的趋势和富有成效的学习方式。

内容分类

内容分类是有目的地将特定内容分成不同的类别。 这可以通过自然语言理解技术来实现。

内容也可以通过使用机器学习算法针对谷歌搜索进行优化,该算法将处理文本中的单词并计算它们的相关性,并将相关性作为排名因素。 通过这种方式,可以按关键字相关性对内容进行分类,以便其他想要查找有关某些主题或主题的信息的人可以找到它。

情绪分析

随着内容分析软件的出现,人类不再需要手动干预来理解自以为是的文本。

自然语言理解工具让我们深入了解读者的意见,否则这些意见都“在认知之下”,有时只会导致对数据的假设。 有了它们,机器可以对博客、评论、推文等进行系统分析,这使得广告商和营销人员更容易识别客户想要或需要什么,而不会受到这种主观性的影响或影响。

抄袭检测

高级 NLP 工具不像简单的抄袭工具

其他人可以做抄袭检测过程。 但先进的自然语言理解工具也可以检测抄袭。 它通过计算算法来做到这一点,如果存在抄袭但也有释义。 这些算法处理具有不同程度的句子复杂度的句子,并使用第二个给定段落的短语作为比较来检查相似性。

语音转文本工具的缺点

与其他自然语言处理竞争对手相比,语音转文本工具的成功率相对较低。 当录音的音频质量很差时尤其如此。

糟糕的录音条件会毁掉专业录音。 它还可能破坏公司宣传视频的画外音,并将听起来很有趣的东西变成胡言乱语。

您必须具体说明您的脚本进入录音室并被逐字阅读。 虽然演员可以轻松地使用音效和其他背景噪音,使其在演出期间听起来更加生动。

A company that converts to text

在软件转录录音后,一个人或软件必须检查转录是否准确。 不管有没有打断,他们说的太快或太慢。 此外,如果某些内容被认为是在说,但实际上不是,他们必须仔细检查并进行编辑。

否则,语音到文本的转录将不准确,他们将不得不从头开始。

经常问的问题:

您应该使用免费还是付费语音转文本程序?

付费应用程序在准确性和速度方面往往优于免费应用程序,它也将剩下的文章编辑留给您。 但是付费应用程序会花费你的钱,所以对于某些人来说,这种权衡是不值得的。
没有人喜欢处理付费和管理订阅,因此这些服务需要不仅仅是免费的,才能经受住时间的考验。 他们并不总是提供高质量的技术支持,他们在速度和准确性方面都很差,并且为您留下了大量的编辑。blank

如何选择合适的语音转文本程序?

市场上有如此多的语音到文本软件工具,选择一个是一项挑战。
在 Google 中搜索“speech to text”会显示市场上有用的软件列表。 然而,人们必须仔细阅读他们的内容并选择一个具有可靠技术支持和有用客户服务的功能齐全的包 – 而不是一个包罗万象的政策,你打电话给集中办公室,没有人回应!
一些很好的例子包括 Transkriptor 和 Otterblank

分享:

更多帖子