6 Лучших API для преобразования речи в текст 2022

Технология преобразования речи в текст стремительно развивается и получает все более широкое распространение. Причиной может быть значительный прогресс в распознавании речи для повышения точности, доступности и ценовой доступности.

Согласно опросу, 79% респондентов назвали экономию времени одним из преимуществ использования решения преобразования речи в текст. В 2020 году мировой рынок распознавания речи составлял около 10 миллиардов долларов США.

Сегодня организации и частные лица производят больше контента, используют голосовые команды для управления приложениями и устройствами, используют чат-ботов.

Именно здесь API преобразования речи в текст могут помочь им в дополнение к диктовке и переводу для создания письменного текста. Итак, если вы ищете лучшие API преобразования речи в текст, эта статья может вам помочь. Но перед этим давайте разберемся в некоторых основах преобразования речи в текст.

Что такое API преобразования речи в текст?

Преобразование речи в текст или распознавание речи-это технология транскрибирования произносимых слов или аудиоконтента в текст. Это достигается с помощью приложений, API, инструментов и других программных решений.

Итак, API преобразования речи в текст-это простые API или интерфейсы прикладного программирования, которые выполняют распознавание речи для транскрибирования голоса в письменный текст. Он использует машинное обучение и искусственный интеллект для обнаружения паттернов в звуковых волнах для точной транскрипции.

Вот некоторые особенности API преобразования речи в текст::

• Поддержка нескольких языков, кроме английского
• Принимайте различные аудиовходы, включая файлы, хранящиеся на компьютере и облаке, микрофоны и т. Д.
• Обнаружение абзацев
• Этикетки динамиков
• Пользовательский словарь
• Обнаружение темы
• Автоматическая обсадка и пунктуация
• Фильтрация ненормативной лексики и многое другое

Зачем использовать API преобразования речи в текст?

API преобразования речи в текст предлагают множество преимуществ частным лицам и предприятиям.

Повышает производительность и эффективность

Ручной набор длинных текстов для статей, документации, презентаций и т. Д. Требует больших усилий. Вместо этого вы можете использовать API преобразования речи в текст, чтобы диктовать свои слова и записывать их в виде текста. Это облегчит вашу работу и ускорит рабочий процесс, одновременно давая необходимый отдых вашим рукам.

Надежный

Использование хорошего API преобразования речи в текст обеспечивает отличную точность. Таким образом, вы можете полагаться на эти решения для создания документов и документов с более быстрым временем выполнения и меньшим количеством ошибок. Это также помогает вам работать в многозадачном режиме. Поэтому всегда выбирайте высокоточный API преобразования речи в текст, такой как Rev.ai это обеспечивает точность 84%.

Экономит время

Ручное написание тяжелого текста требует не только усилий, но и много времени. Как вы знаете, говорить быстрее, чем писать; использование API преобразования речи в текст значительно сэкономит ваше время. Это также очень полезно для профессионалов, чья скорость письма низкая или средняя. Таким образом, вы можете быстрее представить свою работу и посвятить сэкономленное время другой продуктивной деятельности.

Помогает людям с ограниченными физическими возможностями

Люди с определенными физическими недостатками, такими как дислексия, травма и т.д., Могут столкнуться с проблемами, используя обычные устройства и форматы ввода, такие как клавиатуры.

Использование API преобразования речи в текст может помочь им вводить слова собственным голосом без необходимости вводить их вручную. Это облегчит их трудности и повысит производительность труда.

Где используется API преобразования речи в текст?

API преобразования речи в текст очень помогают во многих сценариях. Вот некоторые из их вариантов использования:

Автоматизированный диктант

Если вы создатель контента, писатель или кто-то еще, кому нужно вводить длинный текст, API преобразования речи в текст могут вам помочь. Вместо того чтобы вводить каждое слово вручную, вы можете использовать API для диктовки своих слов, и он выдаст вам написанный текст.

Голос командующий

Вы можете инициировать некоторые действия с помощью голоса, используя API преобразования речи в текст. Например: ввод запросов голосом и выбор пункта меню.

Умный помощник

API преобразования речи в текст используются в умных помощниках, таких как Alexa, Siri и т. Д., Для управления приборами, веб-приложениями, автомобилями и т. Д. Это позволит использовать командно-управляющий или естественный интерфейс для поисковых запросов.

Чат-боты

Чат-боты широко используются на веб-сайтах и в приложениях, чтобы помочь посетителям и пользователям с их вопросами. Таким образом, если вы создаете приложение чат-бота, вы можете использовать API преобразования речи в текст, чтобы пользователи могли делать запросы, используя свой голос во время взаимодействия с ботами.

Перевод

API преобразования речи в текст поставляются с голосовым переводом и поддержкой нескольких языков, чтобы помочь пользователям общаться устно с другими пользователями, говорящими на разных языках. Многие API преобразования речи в текст поддерживают широкий спектр глобальных языков для обеспечения бесперебойной связи по всему миру.

Обнаружение смешанного языка

Даже если вы используете несколько языков при диктовке с помощью API преобразования речи в текст, вы можете легко создавать документы. Многие из них могут обнаруживать смешанные языки, автоматически идентифицируя разговорные языки и правильно транскрибируя слова, не требуя, чтобы вы говорили только на одном языке во время транскрибирования.

Транскрипции для колл-центров

Колл-центрам может потребоваться записывать разговоры между своими агентами и конечными пользователями во время поддержки клиентов, продаж и т. Д. Это может понадобиться им для проведения аудита или обеспечения качества. Таким образом, если вам нужна помощь в этом, API преобразования речи в текст могут помочь, отправив аудиозаписи в пакете для транскрипции.

Итак, если вы ищете лучший API преобразования речи в текст для вашего бизнеса или личного использования, вот некоторые из вариантов.

₽0.00

Скачать бесплатно

₽0.00

Скачать бесплатно

₽0.00

Скачать бесплатно

₽0.00

Скачать бесплатно

₽0.00

Скачать бесплатно

₽0.00

Скачать бесплатно

₽0.00

Скачать бесплатно

1. Amberscript

Получите самый точный и один из лучших API преобразования речи в текст на рынке – Amberscript. Он предоставляет пользовательские модели ASR в соответствии с вашими потребностями и позволяет легко интегрировать их с вашим программным обеспечением для передачи аудио-и видеофайлов в реальном времени, текстов, усовершенствованных людьми, и телефонных звонков.

Автоматизируйте свои рабочие процессы и транскрибируйте широкий спектр видео и аудио с помощью API преобразования речи в текст Amberscript. Он передает файлы на сервер ASR и возвращает их в предпочитаемом вами формате. Он доступен на более чем 80 языках и поддерживает автоматическую пунктуацию, метки динамиков, автоматический корпус, временные метки, двухканальный аудио и другие форматы видео/аудио файлов.

Вы можете включить такую информацию, как время начала и окончания каждого слова, указания на вопросы, доверительные оценки, знаки препинания и т.д., В формате XML/JSON. Amberscript делает аудио доступным с помощью .doc/.txt, экспортируется с/без изменений динамиков и временных меток.

Amberscript поддерживает такие форматы, как EBU-STL, VTT,. SRT, чтобы помочь с автоматическими субтитрами. Вы также можете определить настройки внешнего вида субтитров индивидуально. Он сочетает в себе новейшие научные, языковые и технологические знания для разработки пользовательских моделей для различных вариантов использования. После настройки он улучшает распознавание речи для:

• Акустические среды
• Разные акценты
• Адаптация лексики для распознавания специальных терминов, названий продуктов и аббревиатур
• Адаптация к языкам предметной области, таким как здравоохранение, технологии, физика, политика и многое другое

Попробуйте Amberscript бесплатно. Воспользуйтесь дополнительными преимуществами по цене $10 за один час загрузки видео или аудио.

2. Google Cloud

Используйте мощный API для точного преобразования речей в тексты с помощью решения Google Cloud Speech-to-Text. Он предлагает отличный пользовательский опыт, транскрибируя вашу речь с точными подписями. Это также помогает улучшить ваши услуги с помощью информации, полученной и расшифрованной из ваших взаимодействий с клиентами.

Вы можете применить передовые алгоритмы нейронной сети Google с глубоким обучением для автоматического обнаружения речи. Он также предоставляет функцию настройки модели, с помощью которой вы можете экспериментировать, управлять и создавать собственные ресурсы. Кроме того, вы можете гибко развернуть распознавание речи в облаке или локально.

Передовые технологии Google Cloud помогают распознавать доменные термины с помощью подсказок. Он автоматически преобразует произносимые числа в годы, валюты, адреса и другие классы. Вы даже можете выбрать одну из доменных моделей, чтобы получить конкретные требования к качеству в соответствии с сервисом.

Кроме того, решение Google Cloud speech-to-text предоставляет простой в использовании пользовательский интерфейс, позволяющий экспериментировать с речевым звуком и пробовать различные конфигурации для получения точности и качества. Кроме того, вы можете запустить свое решение преобразования речи в текст в частных центрах обработки данных, чтобы иметь полный контроль над инфраструктурой и речевыми данными.

Они предлагают 60-минутный бесплатный трансфер. После этого с вас будет взиматься плата за 15 секунд аудио. Сделайте свой следующий шаг прямо сейчас и попробуйте эти функции бесплатно.

3. AssemblyAI

API-интерфейсы AssemblyAI speech-to-text помогают автоматически конвертировать аудио-и видеофайлы и аудиопотоки в текст и помогают им правильно понимать текст. Новейшие модели искусственного интеллекта обеспечивают преобразование речи в текст AssemblyAI, а его аудиоразвитие позволяет определять темы, модерировать контент и обобщать его.

Интегрируйте простой API в свои системы в течение нескольких минут и правильно понимайте звук без каких-либо ошибок. Вы можете создавать надежные приложения с такими функциями, как обнаружение сущностей, редактирование PII, анализ настроений и многое другое. Кроме того, вы можете автоматически транскрибировать видео-и аудиофайлы с высочайшей точностью и извлекать из данных важную информацию, включая настроения, конфиденциальный контент, темы и многое другое.

Он предлагает только модель ценообразования pay-as-you-grow. Цена основной транскрипции составляет $0.00025/секунда, а аудио-интеллекта — $0.000167/секунда. Начните прямо сейчас бесплатно и используйте самые современные технологии.

4. IBM Watson

IBM Watson Speech to Text предлагает решения для транскрипции и распознавания речи на основе искусственного интеллекта. Он обеспечивает точное и быстрое распознавание речи на разных языках для различных случаев использования, таких как самообслуживание клиентов, речевая аналитика, помощь агентам и многое другое.

Как и человек, он внимательно слушает разговор, расшифровывает звук, получает релевантный контент и точно передает идеальный ответ. Вы можете обучить Watson предпочитаемому языку домена и звуковым характеристикам, а также развернуть решение преобразования речи в текст на любой облачной платформе, включая частную, гибридную, общедоступную, мультиоблачную или локальную.

Интегрируйте решение с вашими приложениями, чтобы постоянно получать точные результаты. Вы также можете использовать решение для акустического и языкового обучения. Вы получите предварительно обученные модели речи, обучение модели, функции тонкой настройки, низкую задержку, аудиодиагностику, промежуточную транскрипцию, интеллектуальное форматирование, поисковую диаризацию, фильтрацию слов и распознавание пятен.

Начните конвертировать речь в текст бесплатно в течение 500 минут в месяц. Платите $0.01 в минуту, чтобы настроить свои речевые модели и повысить точность.

5. Rev.ai

Получите транскрипцию и распознавание вашей речи в режиме реального времени с помощью Rev. ai это API. Он обеспечивает прямую трансляцию речи в текст для живых титров. Он обслуживает многие отрасли промышленности, такие как:

• Средства массовой информации и развлечения: Это повышает доступность вещательного контента или живого Интернета
• Образование: Это повышает доступность вебинаров, мероприятий и лекций
• Колл-центры и аналитика: It обучает торговых агентов и расшифровывает звонки
• Он также служит другим отраслям промышленности для расшифровки тренингов, мероприятий и встреч в режиме реального времени

Rev.ai охватывает почти все основные английские языки по всему миру и обеспечивает наилучший результат вне контекста, независимо от того, кто говорит. Он создает субтитры в реальном времени с минимальной задержкой и использует естественные языки для создания высокоточной, контекстно-зависимой, полностью пунктуированной и читаемой транскрипции.

Вы можете поделиться отраслевыми названиями, терминологией и многим другим, чтобы повысить точность стенограмм. Кроме того, он фильтрует около 600 оскорбительных слов из подписей и позволяет отслеживать время начала и окончания каждого слова.

Легко развертывайте решения преобразования речи в текст в своих приложениях и легко устраняйте коммуникационные барьеры. Попробуй Rev.ai теперь бесплатно или заплатите $0.035 в минуту и получите 5 часов бесплатно.

6. Scriptix

Scriptix предлагает облачный сервис преобразования речи в текст, а его индивидуальные модели обеспечивают наилучшие результаты для вашего контента. Это поможет вам превратить ваши голосовые данные в текст для легкого доступа, анализа и обнаружения. Правительства, телекоммуникации, журналистика, СМИ и здравоохранение используют транскрипцию для улучшения цифрового присутствия.

Независимо от того, хотите ли вы использовать его для небольшого количества транскрипций или субтитров, Scriptix имеет много преимуществ для вас. Вы получите баллы доверия, временные метки, обработку в реальном времени, пунктуацию, диаризацию динамиков, многоканальную обработку, различные поддержки файлов и многое другое.

Он доступен на тринадцати языках, включая арабский, английский, французский, итальянский, шведский, немецкий, голландский, датский, фламандский, норвежский и другие. Интегрируйте API преобразования речи в текст прямо сейчас с вашими приложениями и получите лучший опыт.

Заключение

Использование API преобразования речи в текст полезно как частным лицам, так и предприятиям. Благодаря их впечатляющим возможностям вы можете использовать их для диктовки, чат-ботов, перевода, голосового командования, транскрипции и многого другого.

Таким образом, если вы ищете лучшие API преобразования речи в текст, вы можете рассмотреть вышеперечисленные варианты, чтобы сэкономить время и усилия и повысить производительность.

Просмотров: 941

Speech-to-text (Распознавание речи) — документация Staffcop Enterprise 5.1

В Staffcop Enterprise начиная с версии 5.X — была добавлена функция — Speech To Text (преобразование записанного звука в текст).

Описание модуля

• Модуль распознавания звука в текст работает через Tinkoff Speech Kit.

• Модуль распознавания звука в текст требует доступа в интернет по адресу — voicekit.tinkoff.ru и api.tinkoff.ai (Адреса находятся в России).

• Модуль распознавания голоса от tinkoff разработан компанией Tinkoff (наработки не используют зарубежные технологии и не передают данные дальше дата-центра по обработке голоса Tinkoff).

• Модуль поддерживает работу в многопоточном режиме, для одновременной обработки большого количества одновременно распознаваемых аудиоданных.

• Оплата за облачный модуль распознавания речи в текст — осуществляется через личный кабинет на сайте — voicekit.tinkoff.ru

• Стартовый ознакомительный баланс на счету от Tinkoff Speech Kit — составляет — 1000р., что позволяет распознать порядка 92.5 часов голосовых записей.

Включение модуля

Для активации модуля распознавания звука в текст, нужно проделать несколько действий:

• Открыть веб-интерфейс Staffcop и перейти на страницу «Панель управления — Параметра сервера — Распознавание голоса». Поставить галочку «Разрешить конфигурацию по-умолчанию», внести параметры и выбрать движок — «Tinkoff VoiceKit», после сохранить изменения в параметрах сервера.

Работа модуля

Для распознавания речи в текст служат два механизма:

Первый способ распознавания: через иконку под записями звука.

Нужен для демонстрации технологии и проверки работы. После клика на значок, будет распознан указанный фрагмент звуковой записи в текст (если таковой будет обнаружен в отрезке записи).

Второй способ распознавания: через политику «распознавание речи» — более общий.

Позволяет распознавать голос в текст на общем основании и накапливать текстовую базу преобразования голоса в текст и анализировать данные с помощью встроенных политик распознавания по словарям, регулярным выражениям и встроенным политикам безопасности, т.е. после отработки политики «Распознавание речи», будут отработаны стандартные политики обработки текста в Staffcop.

Добавить политику можно нажав в web-интерфейсе «Создать -> Распознавание речи». В подменю политики «Распознавание речи» будет доступна отладочная информация и статистика по анализу речи за всё время работы политики.

Пример такой работы:

Особенности работы и примечания

Модуль Speech To Text спроектирован для будущего развития и возможности подключить встроенный в Staffcop — модуль распознавания на основе моделей определения голоса и для подключения других сторонних технологий распознавания.

• Файлы конвертируются в моно mp3, размер при этом изменяется не существенно.

• Наибольшая замеченная скорость распознавания равна x15 (время распознавания равно 1/15 от продолжительности записи), например, за сутки записано 470 часов, тогда 470/15=31 час, т.е. требуется 31 час, чтобы распознать записи сделанные за 24 часа (значит распознавание, в данном примере, всегда будет отставать от записи, придётся настраивать фильтрацию, например, по устройствам или по пользователям).

• Для примера выше — 470 часов записей, по самому низкому тарифу Tinkoff-а, обойдутся в 5076р.

• «Обычно» количество «мусора» колеблется от очень много до очень-очень много. Под «мусором» подразумеваются записанные системные звуки, работающий телевизор, разговоры в комнате (удалёнка) и пр.

• В процессе работы собирается статистическая информация, например, продолжительность аудио и время его обработки (конвертирование + распознавание).

• Временные файлы хранятся в /var/lib/staffcop/upload/speech_recognition/…

• Все результаты работы подсистемы сохраняются в дополнительных таблицах speechrecognition_result (модель speech_processing.models.SpeechRecognitionResult) и speechrecognition_failure (модель speech_processing.models.SpeechRecognitionFailure) и на данный момент их чистка не предусмотрена.

• Наличие таблицы «speechrecognition_result» облегчает повторные проходы, например, если результаты работы успешные, то обрабатываться будут только записи с ошибками, пропущенные или не обработанные ранее.

• Количество попыток распознания ограничено, оно сейчас никак не конфигурируется (см. speech_processing.config:Config.attempts_limit) и равно 5.

• При большом количестве ошибок (например, неправильный ключ доступа к сервису распознавания, ошибка сети и т.д.), политика будет отключена.

• После удачного распознавания нормализованные аудио удаляются, в противном случае — нет. Чистка ФС от нормализованных аудио не реализована.

• Cуществует «костыль» от коротких файлов в виде предварительной проверки размера файла, файл не должен быть меньше 30kB (ориентировочная продолжительность такой записи до 2 сек).

• Существует «костыль» и для защиты от больших файлов (сделано из-за Tinkoff, см. выше, но применяется ко всем «движкам»), файл не должен быть больше 30MB.

• Распознавание on-demand (руками) и через политики происходит разными методами: ручной вариант имеет больший приоритет и стоит дороже (по текущему тарифу, этот механизм называется — «Онлайн-обработка файла» и стоит 0. 48руб/мин) для политик применяется более дешёвый механизм — «Отложенная обработка» (по текущему тарифу это стоит 0.18руб/мин).

• Файлы размером более 32MB должны загружаться через собственный API S3 и такой функционал в данной подсистеме не реализован (для ориентира: 10 минут записи весит около 5MB).

Чит-коды и работа из консоли сервера

В linux-консоли севера Staffcop — существуют несколько команд служащих для оценки количества данных и для запуска политики распознавания вручную.

Команда «sr_estimate»

Предназначена для оценки объёмов записей (количество и размер файлов, продолжительность аудио).

Для работы команды требуется, что бы предварительно была создана политика SpeechRecognitionPolicy (см. sr_mule ниже). Задать политику нельзя, будет выбрана одна из доступных произвольным образом.

Пример использования:

$ time staffcop sr_estimate --force --from-event=2021-12-01
Thread pool size: 3
2021-12-01: (745+41/786) duration:8. 2h size:227m
2021-12-02: (0+49/49) duration:0m size:0m
2021-12-03: (0+37/37) duration:0m size:0m
2021-12-04: (0+1/1) duration:0m size:0m
2021-12-06: (0+24/24) duration:0m size:0m
2021-12-07: (0+23/23) duration:0m size:0m
2021-12-08: (0+17/17) duration:0m size:0m
2021-12-09: (0+74/74) duration:0m size:0m
2021-12-10: (53+0/53) duration:3m size:1m
real    1m4.300s
user    0m43.485s
sys     0m16.063s

Параметры:

• –force – обрабатывать все события политики включая те, которые были успешно «распакованы» ранее, например при использовании команды sr_mule

• –threads – число потоков

• –from-event – идентификатор или дата (в формате YYYY-MM-DD) события, начиная с которого будет происходить обработка

• –to-event – идентификатор или дата события, до которого (но не включая его) будет происходить обработка

Команда «sr_mule»

Предназначена для запуска mule в консольном режиме с предварительной настройкой некоторых параметров.

При первом запуске будет создана политика SpeechRecognitionPolicy, если в базе нет ни одной такой политики. Если политик несколько, по аналогии с sr_estimate, будет выбрана произвольная.

Пример первого запуска для создания политики:

$ staffcop sr_mule --to-event=0
Process #13448 has unsafe gevent patches, try to reexec
[Errno 9] fd:11
Server exit after 0.1s of work

Параметры:

• –debug – вывод отладочной информации (без этого ключа будет очень скучно, рекомендую к использованию всегда)

• –force – обрабатывать все события политики включая те, которые были успешно «распакованы» ранее, например при использовании команды sr_mule

• –simulate – не отправляет аудио на сервер Tinkoff-а, вместо этого в результаты подставляется случайный текст (используется для отладки)

• –keep-normal-audio – сохраняет перекодированное аудио после распознавания, оно будет использовано при повторных запусках (опять же, нужно в первую для отладки), это аудио так же сохраняется в случае ошибок в процессе распознавания

• –threads – число потоков, которые будут использоваться для кодирования и отправки аудио на внешний сервер (по-умолчанию 10)

• –watch-threads – число потоков, которые будут использоваться для получения результатов (по-умолчанию 3)

• –bucket-size – размер пакета (число событий) для параллельной обработки (по-умолчанию 50)

• –from-event – идентификатор или дата (в формате YYYY-MM-DD) события, начиная с которого будет происходить обработка

• –to-event – идентификатор или дата события, до которого (но не включая его) будет происходить обработка

Ещё один пример:

$ staffcop sr_mule --force --debug --simulate --keep-normal-audio --from-event=2021-12-10
Process #14011 has unsafe gevent patches, try to reexec
[Errno 9] fd:11
Starting <TinkoffRecognitionEngine at 0x7fa12880ddd0>. ..
Loop step (tasks:0 threads:0+0)
Recognize speech for #3602820
Recognize speech for #3603717
Recognize simulation #3602820 (0.8s)
[...]
Loop step (tasks:1 threads:1+0 RECOGNITION:1)
Recognition result #3606172: (6.0s) "Duis aute irure dolor in reprehenderit in voluptate velit esse cillum dolore eu fugiat nulla pariatur."
Save result for #3606172 (74.4s)
Loop step (tasks:0 threads:0+0)
Loop step (tasks:0 threads:0+0)
Loop step (tasks:0 threads:0+0)
Loop step (tasks:0 threads:0+0)
Loop step (tasks:0 threads:0+0)
Loop step (tasks:0 threads:0+0)
Loop step (tasks:0 threads:0+0)
Server exit after 7.6s of work
Shutdown <TinkoffRecognitionEngine at 0x7fa12880ddd0>...

Конфигурирование модуля из файла конфигурации сервера

В локальной конфигурации сервера /etc/staffcop/config — возможно задать ключи для работы сервера распознавания Tinkoff вручную:

• TINKOFF_API_KEY = „…“ — ключи полученные из Tinkoff SpeechKit.

• TINKOFF_SECRET_KEY = „…“ — ключи полученные из Tinkoff SpeechKit.

• SPEECH_RECOGNITION_DEBUG — добавляет отладочной информации в логи.

• SPEECH_RECOGNITION_AUDIO_DURATION_MIN — нижний порог продолжительности исходного аудио в сек. (по-умолчанию 3), записи меньшей продолжительностью будут пропущены с ошибкой [AudioDurationError].

• TINKOFF_JWT_EXPIRATION — время устаревания JWT-токена используемого в API Tinkoff в сек. (по-умолчанию 600).

• SPEECH_RECOGNITION_ATTEMPTS_LIMIT — максимальное количество попыток распознавания (по-умолчанию 5).

• SPEECH_RECOGNITION_NORMAL_CMDLINE (по умолчанию — «ffmpeg -y -v 16 -i $source_file -map_metadata -1 -map 0:a:0 -ac 1 -aq 3 $normal_file») — Запись с одного устройства — одна дорожка в исходном аудио. В результате конвертации будет моно.

• SPEECH_RECOGNITION_NORMAL2_CMDLINE (по умолчанию — «ffmpeg -y -v 16 -i $source_file -map_metadata -1 -filter_complex «[0:a]amerge=inputs=2,pan=stereo|FL<c0+c1|FR<c2+c3» -aq 3 $normal_file») — Запись с двух устройств — две дорожки в исходном аудио. В результате конвертации будет стерео, а результат распознавания будет интерпретироваться как диалог.

Обработка ошибок

• После обработки группы событий из выборки размерностью POLICY_BATCH (см. settings.py, по-умолчанию 10000, выборка происходит по Event.id, так что считать нужно все события, а не только отфильтрованные «звуковые», это стандартный механизм мулов) в данных политики сохраняется информация о необходимости выполнить повторную обработку (см. SpeechRecognition.data_dict[„restore_attempts“], _schedule_restore_attempts и _restore_attempt)

• Эта повторная обработка выполняется перед следующей итерацией политики, т.е. при обработке следующей выборки размерностью POLICY_BATCH,

• Важное замечание: если этой итерации нет (все события обработались на предыдущем шаге и новых событий в БД нет), то и попытки восстановления не будет (до тех пор, пока не появятся новые данные)

• При выборе в настройках политики «Apply to all events (can take long time)» (применить ко всем событиям), «restore_attempts» — сбрасывается.

• При большом количестве ошибок (~ >= 66% на 150 отфильтрованных событий) — политика будет отключена, но что бы увидеть это в интерфейсе, веб-страницу придётся обновить, если она была открыта ранее (речь об основном одностраничном интерфейсе).

Что такое распознавание речи?

По

• Бен Луткевич, Технический писатель
• Каролина Кивак

Что такое распознавание речи?

Распознавание речи или преобразование речи в текст — это способность машины или программы распознавать слова, произнесенные вслух, и преобразовывать их в читаемый текст. Элементарное программное обеспечение для распознавания речи имеет ограниченный словарный запас и может распознавать слова и фразы только при четком произнесении. Более сложное программное обеспечение может обрабатывать естественную речь, разные акценты и разные языки.

Распознавание речи использует широкий спектр исследований в области информатики, лингвистики и вычислительной техники. Многие современные устройства и текстовые программы имеют функции распознавания речи, позволяющие упростить использование устройства или использовать его без помощи рук.

Распознавание речи и распознавание голоса — это две разные технологии, и их не следует путать:

• Распознавание речи используется для распознавания слов в разговорной речи.
• Распознавание голоса — это биометрическая технология для идентификации голоса человека.

Как работает распознавание речи?

Системы распознавания речи используют компьютерные алгоритмы для обработки и интерпретации произносимых слов и преобразования их в текст. Программное обеспечение преобразует звук, записываемый микрофоном, в письменный язык, понятный компьютерам и людям, выполнив следующие четыре шага:

1. анализировать звук;
2. разбить его на части;
3. оцифровать его в машиночитаемый формат; и
4. используют алгоритм, чтобы сопоставить его с наиболее подходящим текстовым представлением.

Программное обеспечение для распознавания речи должно адаптироваться к очень изменчивой и зависящей от контекста природе человеческой речи. Алгоритмы программного обеспечения, которые обрабатывают и организуют звук в текст, обучаются различным моделям речи, стилям речи, языкам, диалектам, акцентам и фразам. Программное обеспечение также отделяет разговорный звук от фонового шума, который часто сопровождает сигнал.

Для выполнения этих требований в системах распознавания речи используются модели двух типов:

• Акустические модели. Они представляют отношения между языковыми единицами речи и звуковыми сигналами.
• Языковые модели. Здесь звуки сопоставляются с последовательностями слов, чтобы различать слова, похожие по звучанию.

Для каких приложений используется распознавание речи?

Системы распознавания речи имеют довольно много применений. Вот выборка из них.

Мобильные устройства. Смартфоны используют голосовые команды для маршрутизации вызовов, преобразования речи в текст, голосового набора и голосового поиска. Пользователи могут отвечать на текст, не глядя на свои устройства. На Apple iPhone распознавание речи приводит в действие клавиатуру и Siri, виртуального помощника. Функциональность доступна и на дополнительных языках. Распознавание речи также можно найти в приложениях для обработки текстов, таких как Microsoft Word, где пользователи могут диктовать слова, чтобы превратить их в текст.

Виртуальные помощники используют распознавание речи для общения с пользователями и выполнения различных задач, запускаемых голосовыми командами.

Образование. Программное обеспечение для распознавания речи используется при обучении языку. Программное обеспечение слышит речь пользователя и предлагает помощь с произношением.

Служба поддержки клиентов. Автоматизированные голосовые помощники слушают запросы клиентов и предоставляют полезные ресурсы.

Медицинские приложения. Врачи могут использовать программное обеспечение для распознавания речи, чтобы транскрибировать заметки в реальном времени в медицинскую документацию.

Помощь инвалидам. Программное обеспечение для распознавания речи может преобразовывать произносимые слова в текст, используя субтитры, чтобы человек с нарушением слуха мог понимать, что говорят другие. Распознавание речи также может позволить людям с ограниченным использованием рук работать с компьютерами, используя голосовые команды вместо набора текста.

Отчет суда. Программное обеспечение можно использовать для расшифровки судебных заседаний, исключая необходимость в расшифровщиках-людях.

Распознавание эмоций. Эта технология может анализировать определенные вокальные характеристики, чтобы определить, какие эмоции испытывает говорящий. В сочетании с анализом настроений это может показать, как кто-то относится к продукту или услуге.

Громкая связь. Водители используют голосовое управление для громкой связи, например, для управления телефонами, радиоприемниками и системами глобального позиционирования.

Сравнение приложений технологии распознавания речи с другими технологиями на основе ИИ.

Каковы особенности систем распознавания речи?

Хорошие программы распознавания речи позволяют пользователям настраивать их в соответствии со своими потребностями. Функции, которые позволяют это сделать, включают:

• Взвешивание языка. Эта функция указывает алгоритму уделять особое внимание определенным словам, например, часто произносимым или уникальным для разговора или предмета. Например, программное обеспечение можно научить прослушивать конкретные ссылки на продукты.
• Акустическая тренировка. Программное обеспечение отключает окружающий шум, который загрязняет разговорный звук. Программное обеспечение с акустической подготовкой может различать стиль речи, темп и громкость среди шума многих людей, говорящих в офисе.
• Маркировка динамика. Эта возможность позволяет программе маркировать отдельных участников и определять их конкретный вклад в беседу.
• Фильтрация ненормативной лексики. Здесь программа отфильтровывает нежелательные слова и язык.

Какие существуют алгоритмы распознавания речи?

Сила функций распознавания речи исходит от набора алгоритмов и технологий. Среди них:

• Скрытая марковская модель. HMM используются в автономных системах, где состояние частично наблюдаемо или когда вся информация, необходимая для принятия решения, не сразу доступна датчику (в случае распознавания речи, микрофону). Примером этого является акустическое моделирование, где программа должна сопоставлять лингвистические единицы со звуковыми сигналами, используя статистическую вероятность.
• Обработка естественного языка. NLP упрощает и ускоряет процесс распознавания речи.
• N-грамм. Этот простой подход к языковым моделям создает распределение вероятностей для последовательности. Примером может служить алгоритм, который просматривает несколько последних произнесенных слов, аппроксимирует историю выборки речи и использует ее для определения вероятности произнесения следующего слова или фразы.
• Искусственный интеллект. Методы искусственного интеллекта и машинного обучения, такие как глубокое обучение и нейронные сети, широко используются в продвинутом программном обеспечении для распознавания речи. Эти системы используют грамматику, структуру, синтаксис и композицию звуковых и голосовых сигналов для обработки речи. Системы машинного обучения накапливают знания при каждом использовании, что делает их хорошо подходящими для таких нюансов, как акценты.

Каковы преимущества распознавания речи?

Программное обеспечение для распознавания речи имеет несколько преимуществ, в том числе следующие:

• Связь между машинами и людьми. Технология позволяет электронным устройствам общаться с людьми на естественном языке или в разговорной речи.
• Легкодоступный. Это программное обеспечение часто устанавливается на компьютеры и мобильные устройства, что делает его доступным.
• Простота использования. Хорошо разработанное программное обеспечение простое в использовании и часто работает в фоновом режиме.
• Непрерывное автоматическое улучшение. Системы распознавания речи, включающие ИИ, со временем становятся более эффективными и простыми в использовании. По мере того, как системы выполняют задачи распознавания речи, они генерируют больше данных о человеческой речи и становятся лучше в том, что они делают.

Каковы недостатки распознавания речи?

Несмотря на удобство, технология распознавания речи по-прежнему требует решения нескольких проблем. Ограничения включают:

• Нестабильная производительность. Системы могут не распознавать слова точно из-за различий в произношении, отсутствия поддержки некоторых языков и невозможности сортировки фонового шума. Окружающий шум может быть особенно сложным. Акустическая тренировка может помочь отфильтровать это, но эти программы не идеальны. Иногда невозможно выделить человеческий голос.
• Скорость. Для развертывания и освоения некоторых программ распознавания речи требуется время. Обработка речи может показаться относительно медленной .
• Проблемы с исходным файлом. Успех распознавания речи зависит от используемого записывающего оборудования, а не только от программного обеспечения.

Еда на вынос

Распознавание речи — это развивающаяся технология. Это один из многих способов, с помощью которых люди могут общаться с компьютерами практически без набора текста. Разнообразные коммуникационные бизнес-приложения используют удобство и скорость голосового общения, которые обеспечивает эта технология.

Программы распознавания речи значительно продвинулись вперед за 60 лет разработки. Они все еще совершенствуются, в частности, благодаря ИИ.

Узнайте больше о программном обеспечении для транскрипции бизнеса на базе ИИ из ответов на вопросы с Уилфридом Шаффнером, техническим директором Speech Processing Solutions.

Последнее обновление: сентябрь 2021 г.

Продолжить чтение О распознавании речи

• Как технология распознавания речи может поддерживать удаленную работу?

• Автоматическое распознавание речи может быть лучше, чем вы думаете

• Варианты использования распознавания речи обеспечивают бесконтактную совместную работу

• Автоматическое распознавание речи дает поставщику CX преимущество

• Речевой API от платформы веб-разработчика Mozilla

Подробно о службе поддержки клиентов и контакт-центре

• компьютерная лингвистика (CL)

  Автор: Александр Гиллис

• речевая технология

  Автор: TechTarget Contributor

• понимание естественного языка (NLU)

  Автор: TechTarget Contributor

• Почему покупка Nuance компанией Microsoft за 19 миллиардов долларов имеет смысл

  Автор: Клифф Саран

SearchContentManagement

• Генеральный директор OpenText по искусственному интеллекту контента, облачной стратегии и гибридной работе

  Генеральный директор OpenText Марк Барренечи обсуждает состояние Magellan, крупное приобретение Micro Focus, метавселенную и многое другое в . ..

• 8 бесплатных инструментов для исследования ключевых слов SEO, которые стоит изучить

  Инструменты исследования ключевых слов SEO могут помочь маркетинговым командам создавать контент, который хочет видеть их аудитория. Бесплатные инструменты включают Google …

• Как включить социальные сети в стратегии SEO

  Хотя маркетинг в социальных сетях и SEO кажутся двумя отдельными практиками, при совместном использовании они могут повысить эффективность любой организации …

ПоискЕдиные Коммуникации

• Как подойти к интеграции Webex-Teams и заставить ее работать

  Cisco и Microsoft наконец устраняют барьеры взаимодействия между приложениями Webex и Teams. Компании смогут …

• Услуги Carrier UCaaS расширяют преимущества облачной связи

  UCaaS становится все более популярным, поскольку операторы связи предоставляют пользователям более сложные и интегрированные пакеты. Узнайте, почему это может сделать …

• Видео Zoom, предложения UCaaS приближаются к Teams, Webex

  Zoom представила множество функций для своей платформы UCaaS на Zoomtopia, включая службы почты и календаря, а также неформальный …

SearchDataManagement

• Как Fauna планирует продвигать технологию бессерверных баз данных

  Генеральный директор поставщика бессерверных баз данных наблюдает за стремлением своей фирмы создать базу данных, ориентированную на разработчиков, в качестве API для …

• 7 рекомендуемых экспертами инструментов наблюдения за данными

  Коммерческие инструменты наблюдения за данными могут предлагать организациям готовые компоненты и обширную поддержку поставщиков для вариантов использования данных …

• 6 инструментов с открытым исходным кодом для наблюдения за данными, которые следует учитывать

  Узнайте о шести вариантах с открытым исходным кодом для наблюдения за данными, помогающих организациям проводить эксперименты по науке о данных, которые более . ..

SearchEnterpriseAI

• RoomPlan от Apple на базе искусственного интеллекта дополняет дизайнерское приложение

  Компания Planner 5D, занимающаяся дизайном интерьеров, представила функцию API, созданную Apple, которая позволяет пользователям приложений быстро сканировать комнаты …

• Как Cisco использует ИИ для поиска разнообразных поставщиков

  Гигант цифровых коммуникационных технологий нанимает поставщика машинного обучения Tealbook для получения доступа к данным, которые соответствуют типам …

• Корпоративные приложения метавселенной медленно, но приближаются

  От голографических аватаров до обучения хирургов — существует множество приложений метавселенной для предприятий. А вот технология для…

ПоискERP

• Microsoft выходит на новый рынок с платформой цепочки поставок

  Раньше Microsoft выполняла свои операции по цепочке поставок с помощью электронных таблиц Excel; теперь он предоставляет строительные блоки для компаний, чтобы . ..

• RFID в цепочке поставок: 6 примеров использования сегодня

  RFID по-прежнему применим для управления цепочками поставок. Вот шесть способов, которыми организации могут использовать его для поддержки инвентаризации…

• Celonis стремится углубить и демократизировать технологический майнинг

  Celonis представила Process Sphere, позволяющую компаниям создавать карты по функциональным областям, и Business Miner, который перемещает …

Распознавание речи | Web Accessibility Initiative (WAI)

Веб-доступность важна для людей с ограниченными возможностями и полезна для всех. Узнайте о влиянии доступности и преимуществах всем в разных ситуациях.

Обновление

: в видео используется «распознавание голоса». Эта страница обновлена ​​для использования «распознавания речи». «Распознавание речи» — это распознавание слов для преобразования речи в текст (STT), виртуальных помощников и других речевых пользовательских интерфейсов. «Распознавание голоса» или «распознавание говорящего» — это технология, которая идентифицирует говорящего, а не слова, которые он говорит. Мы надеемся обновить видео, чтобы использовать «распознавание речи» в конце 2022 года.

Видео о распознавании речи

Эта видеоинформация доступна в виде текстовой расшифровки с описанием визуальных эффектов ниже.

Что такое «Распознавание речи»?

Распознавание речи можно использовать для диктовки текста в поле формы, т.к. а также переход к ссылкам, кнопкам и другим элементам управления и их активация. Большинство современных компьютеров и мобильных устройств имеют встроенные функции распознавания речи. функциональность. Некоторые инструменты распознавания речи позволяют полностью контролировать взаимодействие с компьютером, позволяя пользователям прокручивать экран, копировать и вставлять текст, активировать меню и выполнять другие функции.

Кто зависит от этой функции?

• Люди с ограниченными физическими возможностями, которые не могут пользоваться клавиатурой или мышь.
• Люди с хроническими заболеваниями, такими как повторяющиеся стрессовые травмы (RSI), которым необходимо ограничить или избегать использования клавиатуры или мыши.
• Люди с когнитивными нарушениями и нарушениями обучения, которым необходимо использовать речь а не печатать.

Какие дополнительные преимущества?

• Контент работает для людей с временными ограничениями, такими как сломанная рука.
• Контент более удобен для людей, которые предпочитают говорить, а не типа, например, во время многозадачности.

Что должно произойти, чтобы это сработало?

Контент должен быть правильно разработан и закодирован, чтобы им можно было управлять с помощью речи. совместимость клавиатуры является основой для такого кодирования. Кроме того, метки и идентификаторы элементов управления в исходном коде должны соответствовать их визуальному представлению, чтобы было ясно, какая речевая команда активирует элемент управления.

Узнать больше

• Принцип доступности:
  • Функциональность доступна от клавиатура
  • Контент появляется и работает предсказуемо способы
• Начало работы:
  • Убедитесь, что все интерактивные элементы являются клавиатурой доступный
  • Придать смысл нестандартным интерактивным элементы
  • Предоставить альтернативный текст для изображения
• Простая проверка:
  • Доступ с клавиатуры и визуальное фокус
  • Формы, этикетки и ошибки
• История пользователя:
  • Мистер Джонс, репортер с повторяющимся стрессом травма
• Руководство по доступности веб-контента (WCAG Обзор):
  • Критерии успеха, относящиеся к «клавиатуре» и «управление»
• Мобильный Применимость:
  • Для взаимодействия и навигация
  • Не описательная ссылка этикетка
• Учебник:
  • Руководства по веб-доступности (несколько связанных тем)

Стенограмма текста с описанием визуальных эффектов

Аудио	Визуальный
Перспективы веб-доступности: [Речь] Распознавание	Перспективы веб-доступности: [Речь] Распознавание
Представьте, если бы вы могли общаться со своей семьей только в письменной форме.	Женщина пишет «что бы вы хотели на завтрак?» и передает записку мужчине рядом с ней.
Иногда просто проще говорить. Одним из достижений технологии является распознавание [речи]. Будь то поиск в Интернете:	Мужчина говорит с помощью планшета.
(пользователь планшета) «Архитектура девятнадцатого века».	Результаты поиска отображаются на экране.
Диктовка электронных писем.	Пожилой мужчина также говорит с помощью планшета.
Или управление навигационным приложением.	Женщина разговаривает по мобильному телефону и следует указаниям на экране.
Многие люди с ограниченными физическими возможностями полагаются на распознавание [речи] при работе на компьютере. (Человек в инвалидной коляске) «Разместите заказ».	Мужчина в инвалидной коляске использует гарнитуру для компьютера. Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт Найти: © 2025, *Narcosis* by STORM. Карта сайта